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Fragestellung: Kritische Bewertung verschiedener neuer Ansätze für die Biometrie und Intraokularlinsenberechnung

Methoden: Anwendung der Methoden, Modelle und Formeln auf einen großen klinischen Datensatz und statistische Evaluierung der Ergebnisse sowie Beurteilung der klinischen Relevanz unter anderem mittels der „number needed to treat“-Methodik. Bewertet wurden: optische Achslängenmodelle (Segmentsummen), Dicke-Linsen-Hornhautmodelle, Modelle zur Vorhersage der IOL-Position, neuere IOL-Berechnungsformeln, neuere Messhardware (Swept-source-OCT).

Ergebnisse: Die neueren Achslängenmodelle verbessern die IOL-Vorhersage nur um wenige Prozent, vermindern aber den Trendfehler. Gleiches gilt für die Hornhautmodelle, insbesondere bei Post-LASIK-Augen. Bei den Vorhersagemodellen für die IOL-Position zeigt sich, dass multilineare Regressionen besser sind als Rückrechnungsmodelle, allerdings sind nicht-lineare Maschinenlern-Modelle nochmals besser. IOL-Formeln wie Cooke K6, Pearl-DGS, Kane, EVO2, Castrop etc. sind den Klassikern klar überlegen, bei jeder 8. OP würde man eine bessere IOL-Wahl treffen. Neuere Messhardware zeigt hinsichtlich der refraktiven Genauigkeit keine Verbesserungen gegenüber dem IOLMaster 700. Das Swept-source-OCT zeigt auch klare Vorteile bei torischen Linsen, die Vorhersagegenauigkeit kann um mehr als 30% verbessert werden.

Fazit: Die besprochenen Bausteine zeigen einzeln und in Summe klare Verbesserungen. Implizit sind diese Maßnahmen meist in neuere Formeln integriert, jedoch nur selten offengelegt. Für das 3-Schichten-Hornhautmodell sowie neue Referenzebenen der kristallinen Linse sind Innovationen bei Hard- und Software der Swept-source-OCTs notwendig.