Машинная модель в прогнозировании ортокератологического лечебного эффекта у детей

Авторы: Jianxia Fang, Yuxi Zheng, Haochen Mou, Meipan Shi, Wangshu Yu, Chixin Du

Affiliations expand PMID: 36683821 PMCID: PMC9853046 DOI: 10.3389/fped.2022.1057863

Источник: Front Pediatr. 2023 Jan 6;10:1057863.

Аннотация

Цель: ортокератологическое лечение близорукости (ОРТО-К) замедляет прогрессирование близорукости. Однако для всех пациентов ОРТО-К не одинаково эффективно. Мы преследовали цель предусмотреть эффект ОРТО-К лечения с помощью машинной модели прогнозирования (ML).

Методы: из 119 пациентов, начавших ОРТО-К лечение с 1 января 2019 года по 1 января 2022 года, 91 отвечал критериям включения и был включён в модель. Глазные параметры и клинические характеристики собраны. Для выбора факторов, связанных с эффектом лечения, использовалась модель логистической регрессии с наименьшим абсолютным сокращением и регрессией оператора выбора.

Результаты: в модели ML были учтены возраст, базовая осевая длина, диаметр зрачка, время ношения линз, время, проведенное на улице, время, затраченное на работу вблизи, расстояние от белого до белого, передняя плоская кератометрия роговицы и задний астигматизм роговицы. Анализ кривой принятия решений показал положительные эффекты. C-статистика прогностической модели составила 0,821 (95% ДИ: 0,815, 0,827).

Вывод: глазные параметры и клинические характеристики были использованы для прогнозирования эффективности лечения ОРТО-К. Эта ML-модель может помочь офтальмологам в принятии клинических решений для пациентов, улучшении контроля близорукости и прогнозировании клинического эффекта ОРТО-К с помощью ретроспективного исследования без вмешательства.