この革新的な家庭ベースの治療は、小児のステクア視力を回復するのに有効であることが証明されています。プロトコルの遵守はオンラインで監視され、ランダムドット刺激はトレーニング中に不正行為を不可能にします。この技術は、異性異性刺激性または斜視弱視の既往歴を有する若い患者のために設計されている。
眼偏差がない場合、少なくともドット8と総立体のこの小さな視力値。このプロトコルは、弱視の治療に適用される知覚学習に関する膨大な研究体の一部です。トレーニングを開始する前に、ベースラインのオプトメトリック評価を実行して、適切な包含基準と除外基準がすべて満たされていることを確認します。
デジタルスクリーンで最もよく補正された対数の視力を測定します。斜視の欠如を確認するには、単眼カバー/発見テストを使用し、患者が固定運動を行うときにfoveaで手紙を見ることを確認するために、20/30の文字視力スコアで宿泊施設を刺激します。メーカーの指示に従ってランダムドットステレオグラムを使用して、グローバルステレオ視力を測定します。
メーカーの指示に従って行われる単語の円テストを使用して輪郭テストを使用して、ローカルステレオ視力を測定します。次に、小児眼疾患研究者グループガイドラインに従って、サイクロプレグによる屈折誤差を測定します。スリットランプを使用して、それぞれ前極と後極の眼病理学を排除します。
患者の最初の検眼中心訪問で、ゲーム表面の適用で患者プロフィールを作成し、患者の瞳孔間距離を設定する。次に、患者のパーソナルラップトップにビデオゲームをインストールします。構成パネルをクリックしてゲームを設定し、患者のコンピュータ画面の物理的な寸法を設定します。
その後、患者は左目の上に赤いフィルターでアナグリフグラスを着用してもらいます。コンピュータ化された立体ゲームを使用して患者の立体的基礎視力を測定するには、患者をコンピュータ画面から80センチメートルの距離に座らせ、画面に近づくことでプログラムをだまそうとしないように患者に指示する。親は、子供が画面に近づかないようにし、誤って立体性タスクを容易にする必要があります。
コンピュータ画面上の反射を避けるために部屋のライトを暗くし、プログラムがビデオゲームの形を取ることを説明し、ランダムなドット画像は、アナグリフメガネを着用している間に3次元でしか見ることができない隠されたシルエットを隠します。画面下部に示す4つのオプションから1つの図を選択して、シルエットが現れる時期を示すためにマウスを使用するように患者に指示する。正しい対応する図形が選択されている場合、ソフトウェアは高音を発し、正しい画像は報酬としてフルカラー画像の形で表示されます。
答えが間違っている場合、ソフトウェアは深い音を発し、患者はまだ正しい答えを見つけるためにさらに2つの試みを持つことになります。3つの連続した間違った答えがある場合、ソフトウェアは正しい答えを表示します。各試行の後、ソフトウェアは、新しい隠されたシルエットを隠すランダムなドット画像を持つ新しい画面を生成します。
患者が練習試験を終えたら、自宅で試験を行うための練習にアクセスする方法を患者に示す。患者は、週5日、自宅でコンピュータ化された立体ゲームを使用して、合計60の8分間のセッションを行い、研究チームがクラウド内のコンプライアンスと結果データにアクセスできるトレーニングを受けなければならないことを説明します。最初の訪問から3週間以内に15回の治療セッションの完了時に患者との検査を行う。
そして、ゲームサービスアプリケーションで患者のプロファイルにコンプライアンスとステレオプシスの結果データの両方を確認してください。患者と患者の両親に、画面からの労働距離を尊重することの重要性を思い出させ、患者と患者の両親にコンプライアンスの重要性を思い出させます。次に、コンピュータ化された立体ゲームを使用して、患者の立体を測定します。
必要な60回の治療セッションが完了したら、最初の治療後の検眼評価を行い、試験終了から6ヶ月後にフォローアップ評価をスケジュールして、結果の安定性を確認する。治療中および治療後の間、被験者の視力は安定したままであったが、この代表的な分析では、かなりの数の被験者において立体視力が改善した。試験スコアの平均、中央値、および最小値と最大値をMann-Whitney U検定を用いて分析した場合、ステレオ視力は治療後に有意に改善したと判断した。
高いコンプライアンスを得るためには、活動がクラウドにリアルタイムで記録され、検眼医が活動を追跡できることを患者に説明することが重要です。この手順は、弱視治療の最後の段階を表します。私たちの主な課題は、特に子供たちと一緒に、コンプライアンスです。
参加者の活動をリモートで追跡できるため、コンプライアンス違反を検出し、早い段階で行動を修正することができます。弱視治療からの知覚学習の根本的なメカニズムの適用は依然として議論の余地がある。私たちの革新的なプロシージャは、ステレオプシスを使用するランダムドット刺激を採用しています。
