UMIN試験ID | UMIN000036372 |
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受付番号 | R000038054 |
科学的試験名 | オートケラトメータの検査値を用いた円錐角膜の早期診断 |
一般公開日(本登録希望日) | 2019/04/01 |
最終更新日 | 2021/04/05 10:32:39 |
日本語
オートケラトメータの検査値を用いた円錐角膜の早期診断
英語
Early diagnosis of keratoconus using test value by auto keratometer.
日本語
オートケラトメータを用いた円錐角膜の早期診断
英語
Early diagnosis of keratoconus using auto keratometer.
日本語
オートケラトメータの検査値を用いた円錐角膜の早期診断
英語
Early diagnosis of keratoconus using test value by auto keratometer.
日本語
オートケラトメータを用いた円錐角膜の早期診断
英語
Early diagnosis of keratoconus using auto keratometer.
日本/Japan |
日本語
円錐角膜
英語
Keratoconus
眼科学/Ophthalmology |
悪性腫瘍以外/Others
いいえ/NO
日本語
オートケラトメータの検査値を用いて初期円錐角膜の診断の可能性について検討すること
英語
To evaluate possibility of diagnosing early keratoconus using test value from auto keratometer.
有効性/Efficacy
日本語
英語
日本語
対象期間に受診した円錐角膜を保険病名から選択し、角膜形状解析から円錐角膜であることを確認し、年齢、性別、ケラトメータの検査値及び角膜形状解析装置(角膜トポグラフィーもしくは前眼部OCT)のパラメータをエクセルシートに入力する。健常人については、名古屋アイクリニック及び佐藤裕也眼科医院を屈折矯正手術目的で受診した角膜形状正常な患者を選択し、同様にエクセルシートに入力する。入力されたデータは、名古屋アイクリニックに集積する。全ての施設のデータが集計されたところで、患者データを無作為に同等数になるように2分割し、1群を円錐角膜の予測確率を求める回帰式作成群とする。2群はその回帰式の適合度を検証する群とする。1群の解析においては初期円錐角膜か正常かを従属変数とし、ケラトメータの値(平均K値、フラットK値、スティープK値、乱視度数、乱視軸)を独立変数とし、ロジスティック回帰分析を行い、カットオフ値を求める。カットオフ値の算出には[感度 - (1 - 特異度)]の値が最も大きいときのパラメータの値を算出する(Youden Index)。次に得られた回帰式を用いて、1群で得られた回帰式の適合度を、2群を用い感度及び特異度を求めることで検証する。
英語
Choose keratoconus which was examined during the target period from insurance names of diseases, confirm that it is keratoconus by using corneal shape analysis, enter the parameters of age, sex, measured value of keratometer and corneal shape analysis (corneal topography or anterior segment OCT) into the excel data. For normal subject select the patient with normal corneal shape who visited Nagoya Eye Clinic or Sato Yuya Eye Clinic for the purpose of refraction surgery, then enter the excel data as well. Data will be accumulated at Nagoya Eye Clinic. When data from all facility were collected patients data will be randomly divided into two, and a group will be regression formula group for prediction probability of keratoconus. The other group will assess the fidelity of regression formula. For group one analysis dependent variable will be early keratoconus or normal, independent variable will be keratometer value (average K value, flat K value, steep K value, astigmatic power, astigmatic axis), do logistic regression analysis, then calculate the cut-off value. To calculate the cut-off value determine the parameter value when the value of [sensitivity-(1- specificity)] is greatest(Youden Index).By using the determined regression formula assess the fidelity of regression formula determined in group one, by group two to calculate sensitivity and specificity.
日本語
英語
観察/Observational
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
10 | 歳/years-old | 以上/<= |
適用なし/Not applicable |
男女両方/Male and Female
日本語
角膜形状解析装置(角膜トポグラフィーもしくは角膜トモグラフィー装置)及にて円錐角膜と診断された患者
英語
Patient diagnosed to be keratoconus by corneal shape analysis device (corneal topography or cornea tomography)
日本語
円錐角膜以外に角膜疾患を合併する場合
英語
Patient who also have corneal disease other than keratoconus.
200
日本語
名 | 隆司 |
ミドルネーム | |
姓 | 小島 |
英語
名 | Takashi |
ミドルネーム | |
姓 | Kojima |
日本語
名古屋アイクリニック
英語
Nagoya Eye Clinic
日本語
眼科
英語
Ophthalmology
456-0003
日本語
愛知県名古屋市熱田区波寄町25-1 名鉄金山第一ビル3F
英語
3F Meitetsu Kanayama Daiichi Bldg 25-1 Namiyose cho, Atsuta-ku, Nagoya, Aichi
0120-758-0490
kojima@chukyogroup.jp
日本語
名 | 隆司 |
ミドルネーム | |
姓 | 小島 |
英語
名 | Takashi |
ミドルネーム | |
姓 | Kojima |
日本語
名古屋アイクリニック
英語
Nagoya Eye Clinic
日本語
眼科
英語
Ophthalmology
456-0003
日本語
愛知県名古屋市熱田区波寄町25ー1 名鉄金山第一ビル3F
英語
3F Meitetsu Kanayama Daiichi Bldg 25-1 Namiyose cho, Atsuta-ku, Nagoya, Aichi
0120-758-0490
sawada@lasik.ne.jp
日本語
その他
英語
Nagoya Eye Clinic
日本語
名古屋アイクリニック
日本語
日本語
英語
日本語
無し
英語
none
日本語
なし
日本語
その他/Other
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
a
英語
a
日本語
a
英語
a
a
aa
いいえ/NO
日本語
英語
日本語
英語
JCHO中京病院(愛知県)、名古屋アイクリニック(愛知県)、飯田市立病院(長野県)、佐藤裕也眼科医院(宮城県)、岐阜赤十字病院(岐阜県)
2019 | 年 | 04 | 月 | 01 | 日 |
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32114181/
最終結果が公表されている/Published
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32114181/
328
日本語
KKIの感度、特異度はそれぞれ85.0%、86.7%であった
英語
Sensitivity and specificity of KKI were 85.0% and 86.7%, respectively.
2021 | 年 | 04 | 月 | 05 | 日 |
日本語
英語
日本語
円錐角膜群123名123眼:平均年齢26.36 ± 8.68歳、男性84名、女性39名、コントロール群205名205眼:26.20 ± 7.34歳、男性139名、女性66名
英語
123 patients/eyes in the keratoconus group: average age 26.36 +- 8.68 years, 84 men, 39 women, 205 patients/eyes in the control group: 26.20 +- 7.34 years, 139 men, 66 women
日本語
円錐角膜群123名123眼、コントロール群205名205眼が登録された。後ろ向き研究のため、ランダム割り付けなどはなし。
英語
123 patients/eyes in the keratoconus group and 205 patients/eyes in the control group were enrolled. Since this is a retrospective study, there is no random allocation.
日本語
特になし
英語
none
日本語
ロジスティック回帰分析の結果、従属変数として選択されたものは強主経線K値(偏回帰係数1.284、オッズ比3.610)、弱主経線K値(偏回帰係数-0.618、オッズ比0.539)、直乱視(偏回帰係数-3.163、オッズ比0.042)であった。AUROCは0.90で、各パラメータを単独に用いた時より有意に高値であった(P<0.001)。ロジスティック回帰分析の結果を用いて作成された、オートケラトメータの検査値を用いて作成したKeratometer Keratoconus Index (KKI)の感度、特異度はそれぞれ85.0%、86.7%であった。
英語
As a result of logistic regression analysis, the selected dependent variables were steeper meridian K value (partial regression coefficient 1.284, odds ratio 3.610), flatter meridian K value (partial regression coefficient -0.618, odds ratio 0.539), and direct astigmatism (partial regression coefficient -3.163 and the odds ratio 0.042). AUROC was 0.90, which was significantly higher than when each parameter was used alone (P <0.001). The sensitivity and specificity of the Keratometer Keratoconus Index (KKI) prepared from the test values of the autokeratometer created by the results of logistic regression analysis were 85.0% and 86.7%, respectively.
日本語
英語
日本語
英語
試験終了/Completed
2018 | 年 | 06 | 月 | 01 | 日 |
2018 | 年 | 07 | 月 | 11 | 日 |
2018 | 年 | 08 | 月 | 01 | 日 |
2019 | 年 | 05 | 月 | 31 | 日 |
日本語
対象期間に受診した円錐角膜を保険病名から選択し、角膜形状解析から円錐角膜であることを確認し、年齢、性別、ケラトメータの検査値及び角膜形状解析装置(角膜トポグラフィーもしくは前眼部OCT)のパラメータをエクセルシートに入力する。健常人については、名古屋アイクリニック及び佐藤裕也眼科医院を屈折矯正手術目的で受診した角膜形状正常な患者を選択し、同様にエクセルシートに入力する。入力されたデータは、名古屋アイクリニックに集積する。全ての施設のデータが集計されたところで、患者データを無作為に同等数になるように2分割し、1群を円錐角膜の予測確率を求める回帰式作成群とする。2群はその回帰式の適合度を検証する群とする。1群の解析においては初期円錐角膜か正常かを従属変数とし、ケラトメータの値(平均K値、フラットK値、スティープK値、乱視度数、乱視軸)を独立変数とし、ロジスティック回帰分析を行い、カットオフ値を求める。カットオフ値の算出には[感度 - (1 - 特異度)]の値が最も大きいときのパラメータの値を算出する(Youden Index)。次に得られた回帰式を用いて、1群で得られた回帰式の適合度を、2群を用い感度及び特異度を求めることで検証する。
英語
Choose keratoconus which was examined during the target period from insurance names of diseases, confirm that it is keratoconus by using corneal shape analysis, enter the parameters of age, sex, measured value of keratometer and corneal shape analysis (corneal topography or anterior segment OCT) into the excel data. For normal subject select the patient with normal corneal shape who visited Nagoya Eye Clinic or Sato Yuya Eye Clinic for the purpose of refraction surgery, then enter the excel data as well. Data will be accumulated at Nagoya Eye Clinic. When data from all facility were collected patients data will be randomly divided into two, and a group will be regression formula group for prediction probability of keratoconus. The other group will assess the fidelity of regression formula. For group one analysis dependent variable will be early keratoconus or normal, independent variable will be keratometer value (average K value, flat K value, steep K value, astigmatic power, astigmatic axis), do logistic regression analysis, then calculate the cut-off value. To calculate the cut-off value determine the parameter value when the value of [sensitivity-(1- specificity)] is greatest(Youden Index).By using the determined regression formula assess the fidelity of regression formula determined in group one, by group two to calculate sensitivity and specificity.
2019 | 年 | 04 | 月 | 01 | 日 |
2021 | 年 | 04 | 月 | 05 | 日 |
日本語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr/ctr_view.cgi?recptno=R000038054
英語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr_e/ctr_view.cgi?recptno=R000038054
研究計画書 | |
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登録日時 | ファイル名 |
研究症例データ仕様書 | |
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登録日時 | ファイル名 |
研究症例データ | |
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登録日時 | ファイル名 |