Comparación de la predictibilidad obtenida entre tres biómetros para el cálculo de la lente intraocular
DOI:
https://doi.org/10.70313/2718.7446.v18.n1.405Palabras clave:
cataratas, cirugía de cataratas, biómetros, lentes intraoculares, refracción, Lenstar, Pentacam, ArgosResumen
Objetivo. Comparar el grado de predictibilidad refractiva obtenida entre tres biómetros oculares.
Materiales y métodos. Estudio retrospectivo, unicéntrico, comparativo de una serie de casos de ojos medidos con tres biómetros diferentes (Lenstar LS900, Pentacam y Argos), entre octubre y diciembre del 2024. Se realizó el cálculo de la lente intraocular Alcon SA60AT mediante cuatro fórmulas, Haigis, SRK/T, Hoffer Q y Barret Universal II, tomando como referencia Haigis. Se evaluó el nivel de predictibilidad, comparando los valores preoperatorios obtenidos con cada biómetro y la diferencia con equivalente esférico (EE) postoperatorio obtenido. Para evaluar la correlación entre las mediciones se realizó un test de regresión lineal de Pearson. Las diferencias entre las mediciones de cada biómetro se realizaron mediante el análisis de la varianza (ANOVA).
Resultados. Se incluyeron 63 ojos. El valor medio de las lentes a implantar fue de 21.52 ±1.69 D (18.5 a 25.0). Al comparar el valor preoperatorio calculado menos el EE obtenido, para el Lenstar LS900 fue de -0,005 ±0,58 (-2,2 a 1,6), para el Pentacam fue de -0,15 ±0,62 (-2,6 a 1,2) y para el Argos fue de -0,04 ±0,56 (-2,5 a 1,2). El Pentacam fue el único que mostró una diferencia estadísticamente significativa.
Conclusión. En la muestra evaluada, no se encontraron diferencias en el valor predictivo para el Lenstar LS900 y el Argos, pero con el Pentacam el EE obtenido fue estadísticamente inferior al valor preoperatorio calculado.
Descargas
Referencias
Hashemi H, Fayaz F, Hashemi A, Khabazkhoob M. Global prevalence of cataract surgery. Curr Opin Ophthalmol. 2025; 36(1): 10-17. doi:10.1097/ICU.0000000000001092
Gatinel D, Debellemanière G, Saad A, Rampat R. Theoretical relationship among effective lens position, predicted refraction, and corneal and intraocular lens power in a pseudophakic eye model. Transl Vis Sci Technol. 2022; 11(9): 5. doi:10.1167/tvst.11.9.5
Schröder S, Leydolt C, Menapace R, Eppig T, Langenbucher A. Determination of personalized IOL-constants for the haigis formula under consideration of measurement precision. PLoS One. 2016; 11(7): e0158988. doi:10.1371/journal.pone.0158988
Khoramnia R, Auffarth G, Łabuz G, Pettit G, Suryakumar R. Refractive outcomes after cataract surgery. Diagnostics (Basel). 2022; 12(2): 243. doi:10.3390/diagnostics12020243
Turnbull AMJ, Hill WE, Barrett GD. Accuracy of intraocular lens power calculation methods when targeting low myopia in monovision. J Cataract Refract Surg. 2020; 46(6): 862-866. doi:10.1097/j.jcrs.0000000000000187
Schallhorn SC, Hettinger KA, Pelouskova M et al. Effect of residual astigmatism on uncorrected visual acuity and patient satisfaction in pseudophakic patients. J Cataract Refract Surg. 2021; 47(8): 991-998. doi:10.1097/j.jcrs.0000000000000560
Kane JX, Chang DF. Intraocular lens power formulas, biometry, and intraoperative aberrometry: a review. Ophthalmology. 2021; 128(11): e94-e114. doi:10.1016/j.ophtha.2020.08.010
Stopyra W, Langenbucher A, Grzybowski A. intraocular lens power calculation formulas: a systematic review. Ophthalmol Ther. 2023; 12(6): 2881-2902. doi:10.1007/s40123-023-00799-6
Buckhurst PJ, Wolffsohn JS, Shah S, Naroo SA, Davies LN, Berrow EJ. A new optical low coherence reflectometry device for ocular biometry in cataract patients. Br J Ophthalmol. 2009; 93(7): 949-953. doi:10.1136/bjo.2008.156554
Ruiz-Mesa R, Abengózar-Vela A, Ruiz-Santos M. Comparison of a new Scheimpflug imaging combined with partial coherence interferometry biometer and a low-coherence reflectometry biometer. J Cataract Refract Surg. 2017; 43(11): 1406-1412. doi:10.1016/j.jcrs.2017.08.016
Whang WJ, Yoo YS, Kang MJ, Joo CK. Predictive accuracy of partial coherence interferometry and swept-source optical coherence tomography for intraocular lens power calculation. Sci Rep. 2018; 8(1): 13732. doi:10.1038/s41598-018-32246-z
Buonsanti D, Raimundo M, Findl O. Online intraocular lens calculation. Curr Opin Ophthalmol. 2024; 35(1): 11-16. doi:10.1097/ICU.0000000000001014
Stopyra W, Voytsekhivskyy O, Grzybowski A. Prediction of seven artificial intelligence-based intraocular lens power calculation formulas in medium-long caucasian eyes. Life (Basel). 2025; 15(1): 45. doi:10.3390/life15010045
Blehm C, Hall B. Comparing predictive accuracy of a swept source optical coherence tomography biometer and an optical low coherence reflectometry biometer. Clin Ophthalmol. 2023; 17: 2125-2131. doi:10.2147/OPTH.S421504
Gjerdrum B, Gundersen KG, Nilsen C, Gundersen M, Jensen P. refractive predictability and biometry agreement of a combined swept source optical coherence and reflectometry biometer compared to an optical low coherence reflectometry biometer and an SS-OCT biometer. Clin Ophthalmol. 2023; 17: 1439-1452. doi:10.2147/OPTH.S408685
Arruda HA, Pereira JM, Neves A, Vieira MJ, Martins J, Sousa JC. Lenstar LS 900 versus Pentacam-AXL: analysis of refractive outcomes and predicted refraction. Sci Rep. 2021; 11(1): 1449. doi:10.1038/s41598-021-81146-2
Multack S, Plummer N, Marneris A, Hall B. A Retrospective trial comparing prediction accuracy of three biometers in short, medium, and long eyes. Clin Ophthalmol. 2025; 19: 577-583. doi:10.2147/OPTH.S487889
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Consejo Argentino de Oftalmología
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Con esta licencia no se permite un uso comercial de la obra original, ni la generación de obras derivadas. Las licencias Creative Commons permiten a los autores compartir y liberar sus obras en forma legal y segura.
