Vergleich von Diskriminanzanalyse und Entscheidungsbäumen zur Erkennung des frühen Keratokonus

Abstract

Zusammenfassung Hintergrund Eine der gefürchtetsten Komplikationen von refraktiv-chirurgischen Eingriffen ist die iatrogene Keratektasie. Eine iatrogene Keratektasie entsteht in den meisten Fällen nach Eingriffen bei Augen mit frühen Keratokonusformen, die wenige oder keine klinischen Zeichen aufweisen (subklinischer Keratokonus). Leider gibt es bis heute noch kein hinreichend sicheres diagnostisches Verfahren zur Früherkennung eines subklinischen Keratokonus. In dieser Studie werden binäre Entscheidungsbäume (rekursive Partitionierungsalgorithmen) angewendet und auf die Eignung der Unterscheidung normaler Augen von Augen mit subklinischem Keratokonus überprüft. Patienten und Methode Die Methodik der Entscheidungsbäume wurde mit dem Verfahren der Diskriminanzanalyse verglichen, das in früheren Studien gute Ergebnisse zeigte. Die Eingangsdaten basierten auf 32 Augen von 32 Patienten mit einer Erstdiagnose „Keratokonus“ auf dem Partnerauge und den präoperativen Daten von 10 Augen von 5 Patienten mit Keratektasie nach Laser-in-situ-Keratomileusis (LASIK). Als Kontrollgruppe dienten 245 normale Augen mit Z. n. LASIK und unauffälligen Nachkontrollen innerhalb von 12 Monaten. Ergebnisse Die korrekte Klassifikationsrate und die Spezifität konnten durch Entscheidungsbäume im Vergleich zur Diskriminanzanalyse leicht gesteigert werden. Die Sensitivität war jedoch deutlich geringer. Schlussfolgerungen Im vorliegenden Patientenkollektiv erwiesen sich Entscheidungsbäume nicht als vorteilhaft gegenüber der linearen Diskriminanzanalyse zur Erkennung des subklinischen Keratokonus.