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Objetivo: Analisar os resultados de um estudo comparativo entre as estratégias dinâmica e normal utilizando o perí-metro Octopus 1-2-3. Métodos: Utilizando o Octopus 1-2-3 nas estratégias dinâmica e normal foi realizada a perimetria automatizada em 24 pacientes glaucomatosos (8 homens e 16 mulheres) com uma média de intervalo entre os 2 exames de 6 meses. Todos pacientes já haviam sido previamente submetidos a pelo menos um exame de perimetria automatizada no Octopus 1-2-3. Os dados comparados, para ambos os olhos, foram: a idade do paciente, número de estímulos, sensibilidade média (MS), defeito médio (MD), perda localizada (LV), flutuação em curto prazo (SF) e o fator de confiabilidade (RF). Na análise estatística, utilizando o teste t pareado, somente os campos visuais com RF menor que 10 foram incluídos. O nível de significância foi igual a 5% (p < 0,05). Resultados: Não houve diferença estatisticamente significativa entre as duas estratégias em relação à idade, LV, SF e RF. Entretanto, houve diferença estatisticamente significativa na duração do teste, número de estímulos, MS e MD. A estratégia dinâmica mostrou uma sensibilidade difusa maior e um menor defeito médio quando comparada à estratégia normal. Conclusões: Nossos resultados indicam que os valores dos limiares medidos pela estratégia dinâmica estão em concordância com os valores obtidos utilizando a estratégia normal nos pacientes portadores ou suspeitos de glaucoma, cujos campos visuais estão normais ou limítrofes. Estes resultados também confirmam a redução na duração do exame. Também sugerem que, quando compararmos campos visuais realizados com a estratégia dinâmica com aqueles realizados com a estratégia normal, é necessária cautela em relação aos valores do MS e MD.

Keywords: Perimetria automatizada; Glaucoma; Octopus 1-2-3

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OBJETIVO: Avaliar comparativamente o limiar de sensibilidade macular da microperimetria e a estabilidade de fixação entre o primeiro (direito) e o segundo (esquerdo) olhos testados de indivíduos normais.
MÉTODOS: Trinta pacientes saudáveis foram divididos aleatoriamente em 2 grupos. Os participantes foram submetidos à microperimetria no “fast mode” e no “expert mode” no grupo I e II, respectivamente. Cada participante foi submetido a um único teste e o olho direito foi testado primeiro.
RESULTADOS: No grupo I, o limiar médio de sensibilidade macular (± DP) foi de 24,5 ± 2,3 dB e 25,7 ± 1,1 dB nos olhos direito e esquerdo, respectivamente (p=0,0415). No grupo II foi de 26,7 ± 4,5 dB e 27,3 ± 4,0 dB nos olhos direito e esquerdo, respectivamente (p=0,58). Não houve diferença estatisticamente significativa entre os olhos dos dois grupos (p=0,1512). Em relação à estabilidade de fixação (avaliada no grupo microperimetria no “expert mode”), a média das porcentagens dos pontos de fixação dentro do 1 grau central da mácula (P1) ± DP foi de 87,9 ± 11,5% no olho direito e de 93,8 ± 6,6% no olho esquerdo. O teste t pareado não mostrou diferença estatística entre os olhos (p=0,140). O valor médio de P2 ± DP foi de 95,5 ± 4,9% no olho direito e 98,5 ± 2,1% no olho esquerdo. Foi demonstrado um aumento na porcentagem de pontos de fixação no segundo olho testado quando comparado ao primeiro (teste t pareado= 2,364; p=0,034). Houve correlação negativa entre o limiar de sensibilidade macular do olho direito e a duração do exame nos dois grupos (microperimetria no “expert mode”: r=-0,717; p=0,0026; microperimetria no “fast mode”: r=-0,843; p <0,0001).
CONCLUSÃO: O limiar médio de sensibilidade macular foi maior no segundo olho testado no grupo microperimetria no “fast mode” e foi semelhante nos dois olhos no “expert mode”. Nossos dados sugerem que a compreensão do exame pelo indivíduo pode impactar nos resultados da microperimetria.

Keywords: Macula lutea; Fixação ocular; Viés; Campos visuais; Acuidade visual

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OBJETIVOS: Verificar a influência do campo visual e/ou tomografia de coerência óptica, quando analisados em associação à retinografia colorida, na diferenciação entre indivíduos com glaucoma daqueles com aumento fisiológico de escavação.
MÉTODOS: Oitenta pacientes com glaucoma ou aumento fisiológico de escavação (40 cada) foram randomizados de acordo com o exame testado (GI: retinografia colorida, GII: retinografia colorida + campo visual, GIII: retinografia colorida + tomografia de coerência óptica, GIV: retinografia colorida + campo visual + tomografia de coerência óptica). Vinte oftalmologistas não especialistas em glaucoma diagnosticaram glaucoma através de slides do PowerPoint, sem o exame direto do paciente.
RESULTADOS: A concordância interexaminador foi boa para o GII (ĸ: 0,63; 95%CI, 0,53-0,72), moderada para GIII (ĸ: 0,58; 95%CI, 0,48-0,68) e GIV (ĸ: 0,41; 95%CI, 0,31-0,51), e baixa para o GI (ĸ: 0,30; 95%CI, 0,20-0,39) (p<0,001). Acurácia diagnostica foi maior no GIII (15,8 ± 1,82) em comparação ao GI (12,95 ± 1,46, p<0,001) e o GII (16,25 ± 2,02) maior em comparação ao GI e GIV (14,10 ± 2,24) (para ambos, p<0,001). Para os pacientes com glaucoma, a acurácia diagnostica nos grupos GII e GIII foi superior do que em GI e GIV (ambos p<0,001). Sensibilidade e especificidade foram 59% e 70,5% no GI; 86,5% e 76% no GII, 86,5% e 71,5% no GIII; 68,5% e 72,5% no GIV, respectivamente. A acurácia foi maior no GII (81,3% [95%CI, 77,1-84,8]), seguido pelo GIII (79% [95%CI, 74,7-82,7]), GIV (70,5% [95%CI, 65,9-74,8]), e GI (64,8% [95%CI, 60,0-69,3]).
CONCLUSÕES: A avaliação isolada da retinografia colorida por oftalmologistas não especialistas em glaucoma não pode diferenciar pacientes com glaucoma daqueles com aumento fisiológico de escavação. Houve aumento da acurácia diagnóstica e da concordância interobservador com o acréscimo do campo visual ou da tomografia de coerência óptica. Entretanto, o uso de ambas as modalidades não melhorou a sensibilidade/especificadade.

Keywords: Glaucoma; Tomografia de coerência óptica; Testes de campo visual; Disco óptico; Variações dependentes do observador

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Objetivo: Utilizar aprendizado de máquina para predizer o risco de picos de pressão intraocular às 6 AM em pacientes com glaucoma primário de ângulo aberto e suspeitos.
Métodos: Esse estudo observacional transversal incluiu 98 olhos de 98 pacientes submetidos à curva de 24 horas de pressão intraocular (incluindo as medidas às 6 AM). A curva diurna de pressão intraocular foi definida como uma série de três medidas da curva de 24 horas de pressão intraocular às 8 AM, às 9 AM e às 11 AM. Duas novas variáveis foram apresentadas: inclinação e concavidade. A inclinação da curva às 8 AM foi calculada como a diferença entre pressão intraocular às 9 AM e 8 AM e reflete a variação da pressão intraocular na primeira hora. A concavidade da curva foi calculada como a diferença entre as inclinações às 9 AM e às 8 AM e pode ser para cima ou para baixo. Uma árvore de classificação foi usada para determinar um algoritmo multivariado a partir das medidas da curva diurna para prever o risco de pressão intraocular elevada às 6 AM.
Resultados: Quarenta e nove (50%) olhos apresentaram pressão intraocular às 6 AM >21 mmHg e a mediana do pico de pressão intraocularPIO foi 26 mmHg. Os melhores preditores de pressão intraocular às 6 AM >21 mmHg foram a pressão intraocular às 8 AM e a concavidade. O modelo proposto apresentou uma sensibilidade de 100% e uma especificidade de 86%, com uma acurácia de 93%.
Conclusões: A abordagem de aprendizado de máquina foi capaz de prever o risco de picos de pressão intraocular às 6 AM com uma boa acurácia. Essa nova abordagem para a curva diurna de pressão intraocular pode se tornar uma ferramenta amplamente utilizada na prática clínica e a indicação da curva de 24 horas de pressão intraocular pode ser racionalizada de acordo com a estratificação de risco.

Keywords: Glaucoma; Glaucoma de ângulo aberto; Suspeita de glaucoma; Pressão intraocular; Aprendizado de máquina

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Objetivo: Avaliar o processo de adaptação de uma lente escleral que permite vários ajustes de parâmetros durante os testes e após o período inicial do seu uso; verificar quais os ajustes foram necessários, quais foram os mais utilizados, as suas indicações, a frequência com que estes recursos foram utilizados, e avaliar os resultados das mudanças realizadas.
Métodos: A adaptação da lente de contato escleral foi analisada prospectivamente, de forma sequencial, não aleatória e não comparativa. Todos os pacientes foram submetidos a um exame oftalmológico completo e tinham indicação para o uso de lentes esclerais. Foi utilizada a lente Zenlens (Alden Optical).
Resultados: Foi analisada a adaptação de lentes de contato esclerais em 80 olhos de 45 pacientes. Quanto ao diagnóstico, 72% tinham ceratocone, 12% tinham sido submetidos a ceratotomia radial, 5% tinham ectasia pós-cirurgia refrativa, 5% tinham olho seco, e 3%, alta miopia. Em 66 dos 80 olhos estudados (82,5%), os parâmetros foram modificados quando as lentes foram encomendadas. As razões foram: toque apical ou diminuição da altura sagital, aumento da altura sagital, sobre-refração cilíndrica, baixa acuidade visual, flexão da lente, toque periférico, compressão da borda em 360° e compressão da borda horizontal e/ou vertical.
Conclusão: O uso de lentes esclerais Zenlens demonstrou ser uma forma de correção muito promissora para os pacientes que requerem o uso de lentes esclerais. Embora o estudo sugira uma curva de aprendizagem, é possível personalizar as lentes de acordo com as necessidades de cada pacientes. Este fato melhora a adaptação e aumenta a chance de sucesso do uso.

Keywords: Lentes de contato; Adaptação; Ceratocone; Ceratotomia radial; Lente escleral, adaptação de lente escleral; Procedimentos cirúrgicos refrativos; Reabilitação; Curva de aprendizado

Abstract

OBJETIVO: Determinar o grau de deficiência visual em crianças com tumores da via óptica incapazes de informar a acuidade visual de reconhecimento.
MÉTODO: A acuidade visual de grades, em logMAR, foi estimada por potenciais visuais evocados de varredura em crianças com tumores das vias ópticas. O déficit da acuidade visual de grades binocular foi calculado em relação ao valor mediano normativo esperado para a idade e a deficiência visual, classificada como leve (0,10 a 0,39 logMAR), moderada (0,40 a 0,79 logMAR) ou grave (≥0,80 logMAR). Diferenças inter-oculares foram calculadas por subtração e consideradas aumentadas se >0,10 logMAR.
RESULTADOS: Foram avaliadas 25 crianças (13 meninos; média de idade ± DP=35,1± 25,9 meses; mediana=32,0 meses) com tumores da via óptica (24 gliomas e 1 tumor embrionário) localizados particularmente na transição hipotalâmico-quiasmática (n=21; 84,0%) e com anormalidades visuais detectadas pelos pais (n=17; 68,0%). A média do déficit da acuidade de grades foi 0,60 ± 0,36 logMAR (mediana=0,56 logMAR). Observou-se deficiência visual leve em 10 (40,0%), moderada em 8 (32,0%) e grave em 7 (28,0%), além de aumento da diferença interocular da acuidade visual (n=16; 64,0%). As principais alterações oftalmológicas encontradas foram: nistagmo (n=17; 68,0%), aumento da escavação do disco óptico e/ou palidez (n=13; 52,0%), estrabismo (n=12; 48,0%) e comportamento visual pobre (n=9; 36,0%).
CONCLUSÃO: Em crianças com tumor da via óptica e incapazes de responder aos testes de acuidade visual de reconhecimento, foi possível quantificar deficiência visual por meio dos potenciais visuais evocados de varredura e avaliar a diferença interocular da acuidade visual de grades. A gravidade do déficit da acuidade visual de grades relacionado à idade e a diferença interocular da acuidade visual de grades foram congruentes com alterações oftalmológicas e neuroimagem. O déficit da acuidade visual de grades foi útil à caracterização do estado visual em crianças com tumores da via óptica e ao embasamento da assistência neuro-oncológica.

Keywords: Transtornos da visão; Potenciais evocados visuais; Acuidade visual; Vias visuais; Glioma do nervo óptico; Criança

Abstract

PURPOSE: This pilot study evaluated the diagnostic accuracy of a deep learning model for detecting pterygium in anterior segment photographs taken using smartphones in the Brazilian Amazon. The model’s performance was benchmarked against assessments made by experienced ophthalmologists, considered the clinical gold standard.
METHODS: In this cross-sectional study, 38 participants (76 eyes) from Barcelos, Brazil, were enrolled. Trained nonmedical health workers captured high-resolution anterior segment images using smartphones. These images were analyzed using a deep learning model based on the MobileNet-V2 convolutional neural network. Diagnostic metrics–including sensitivity, specificity, accuracy, positive predictive value, negative predictive value, and area under the receiver operating characteristic curve–were calculated and compared with the ophthalmologists’ evaluations.
RESULTS: The deep learning model achieved a sensitivity of 91.43%, specificity of 90.24%, positive predictive value of 88.46%, negative predictive value of 92.79%, and an area under the curve of 0.91. Logistic regression revealed no statistically significant association between pterygium and demographic variables such as age or gender.
CONCLUSIONS: The deep learning model demonstrated high diagnostic performance in identifying pterygium in a remote Amazonian population. These preliminary findings support the potential use of artificial intelligence–based tools to facilitate early detection and screening in underserved regions, thereby enhancing access to ophthalmic care.

Keywords: Pterygium/diagnostic imaging; Smartphone; Diagnostic techniques, ophthalmological; Deep learning; Telemedicine; Artificial intelligence; Cross-sectional studies; Brazil/epidemiology

Abstract

Objetivos: A microperimetria tem sido usada há vários anos como uma forma de teste de função visual em pacientes com doenças da retina. Os valores normais de microperimetria obtidos com MP-3 ainda não foram totalmente publicados e os valores basais para sensibilidade macular topográfica e correlações com idade e sexo são necessários para estabelecer graus de comprometimento. O objetivo do trabalho é determinar valores para limiares de sensibilidade à luz e estabilidade de fixação usando o MP-3 em indivíduos normais.
Métodos: Trinta e sete voluntários saudáveis (idade: 28-68 anos), submetidos à microperimetria de limiar total usando uma estratégia de escada 4-2 (rápida) com o tamanho de estímulo padrão Goldmann III e 68 pontos de teste posicionados de forma idêntica aos do Humphrey Field Analyzer 10-2 grade de teste. A estabilidade da fixação foi registrada simultaneamente durante o teste de microperimetria. A relação entre a sensibilidade global e a idade foi calculada por meio de análise de regressão linear.
Resultados: A microperimetria foi realizada em 37 indivíduos (74 olhos). A sensibilidade média global foi de 29,01 ± 1,44 dB, intervalo: 26-31 dB. A mediana da sensibilidade central a 2° medida pelo MP-3 foi de 28,5 ± 1,77 dB (ER) e 28,75 ± 1,98 dB (OE). Os valores médios totais de estabilidade da fixação em 2° e 4° foram 80% e 96%, respectivamente. A análise de regressão linear também revelou um declínio de sensibilidade global relacionado à idade por ano de -0,051 dB ± 0,018 (ER) e -0,078 dB ± 0,021 (LE).
Conclusões: A microperimetria realizada com o MP-3 permite um exame automático, preciso e específico da topografia dos limiares de sensibilidade da retina. Os resultados deste estudo fornecem um banco de dados normal e de idade correspondente da microperimetria MP-3.

Keywords: Campos visual; Testes de campo visual; Retina; Microperímetro; Idade.

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Objetivo: Avaliar o desempenho de classificação de modelos ou arquiteturas de rede neural convolucional pré-treinadas usando um conjunto de dados de imagem de fundo de olho contendo oito rótulos de doenças diferentes.
Métodos: Neste artigo, o conjunto de dados de reconhecimento inteligente de doenças oculares publicamente disponível foi usado para o diagnóstico de oito rótulos de doenças diferentes. O banco de dados de reconhecimento inteligente de doenças oculares tem um total de 10.000 imagens de fundo de olho de ambos os olhos de 5.000 pacientes para oito categorias que contêm rótulos saudáveis, retinopatia diabética, glaucoma, catarata, degeneração macular relacionada à idade, hipertensão, miopia, outros. Investigamos o desempenho da classificação de doenças oculares construindo três arquiteturas de rede neural convolucional pré-treinadas diferentes, incluindo os modelos VGG16, Inceptionv3 e ResNet50 com otimizador de Momento Adaptativo. Esses modelos foram implementados no Google Colab o que facilitou a tarefa sem gastar horas instalando o ambiente e suportando bibliotecas. Para avaliar a eficácia dos modelos, o conjunto de dados é dividido em 70% para treinamento, 10% para validação e os 20% restantes utilizados para teste. As imagens de treinamento foram expandidas para 10.000 imagens de fundo de olho para cada tal.
Resultados: Observou-se que o modelo ResNet50 alcançou acurácia de 97,1%, sensibilidade de 78,5%, especificidade de 98,5% e precisão de 79,7% e teve a melhor área sob a curva e pontuação final para classificar a categoria da catarata (área sob a curva=0,964, final=0,903). Em contraste, o modelo VGG16 alcançou uma precisão de 96,2%, sensibilidade de 56,9%, especificidade de 99,2% e precisão de 84,1%, área sob a curva 0,949 e pontuação final de 0,857.
Conclusão: Esses resultados demonstram a capacidade das arquiteturas de rede neural convolucional pré-treinadas em identificar doenças oftalmológicas a partir de imagens de fundo de olho. ResNet50 pode ser uma boa solução para resolver problemas na detecção e classificação de doenças como glaucoma, catarata, hipertensão e miopia; Inceptionv3 para degeneração macular relacionada à idade e outras doenças; e VGG16 para retinopatia normal e diabética.

Keywords: Redes neurais de computação; Aprendizado profundo; Processamento de imagem assistida por computador; VGG16; Inceptionv3; ResNet50; Fundo de olho; Oftalmopatias.

Abstract

PURPOSE: Standard automated perimetry has been the standard method for measuring visual field changes for several years. It can measure an individual’s ability to detect a light stimulus from a uniformly illuminated background. In the management of glaucoma, the primary objective of perimetry is the identification and quantification of visual field abnormalities. It also serves as a longitudinal evaluation for the detection of disease progression. The development of artificial intelligence-based models capable of interpreting tests could combine technological development with improved access to healthcare.
METHODS: In this observational, cross-sectional, descriptive study, we used an artificial intelligence-based model [Inception V3] to interpret gray-scale crops from standard automated perimetry that were performed in an ophthalmology clinic in the Brazilian Amazon rainforest between January 2018 and December 2022.
RESULTS: The study included 1,519 standard automated perimetry test results that were performed using Humphrey HFA-II-i-750 (Zeiss Meditech). The Subsequently, 70%, 10%, and 20% of the dataset were used for training, validation, and testing, respectively. The model achieved 80% (68.23%–88.9%) sensitivity and 94.64% (88.8%–98%) specificity for detecting altered perimetry results. Furthermore, the area under the receiver operating characteristic curve was 0.93.
CONCLUSIONS: The integration of artificial intelligence in the diagnosis, screening, and monitoring of pathologies represents a paradigm shift in ophthalmology, enabling significant improvements in safety, efficiency, availability, and accessibility of treatment.

Keywords: Glaucoma; Disease progression; Perimetry; Visual Fields; Visual field tests; Artificial intelligence; Neural networks, computers; Machine learning

Abstract

OBJETIVO: Esse estudo tem como objetivo criar um modelo de Machine Learning por um oftalmologista sem experiência em programação utilizando auto Machine Learning predizendo influxo de pacientes em serviço de emergência e casos de trauma.
MÉTODOS: Um dataset de 366,610 visitas em Hospital Universitário da Universidade Federal de São Paulo de 01 de janeiro de 2014 até 31 de dezembro de 2019 foi incluído no treinamento do modelo, incluindo visitas/dia e código internacional de doenças. O treinamento e predição foram realizados com o Amazon Forecast por dois oftalmologistas sem experiência com programação.
RESULTADOS: O período de previsão estimou um volume de 206,37 pacientes/dia em p90, 180,75 em p50, 140,35 em p10 e média de 7,42 casos de trauma/dia em p90, 3,99 em p50 e 0,56 em p10. Janeiro de 2020 teve um total de 6.604 pacientes e média de 206,37 pacientes/dia, 13,5% menos do que a predição em p50. O período teve um total de 199 casos de trauma e média de 6,21 casos/dia, 55,77% mais casos do que a predição em p50.
CONCLUSÃO: O desenvolvimento de modelos era restrito a cientistas de dados com experiencia em programação, porém a transferência de ensino com a tecnologia de auto Machine Learning permite o desenvolvimento de algoritmos por qualquer pessoa sem experiencia em programação. Esse estudo mostra um modelo com valores preditos próximos ao que ocorreram em janeiro de 2020. Fatores que podem ter influenciados no resultado foram feriados e tamanho do banco de dados. Esse é o primeiro estudo que aplicada auto Machine Learning em predição de visitas hospitalares com resultados próximos aos que ocorreram.

Keywords: Aprendizado de máquina; Serviço hospitalar de emergência; Traumatismos oculares; Modelos estatísticos; Algoritmos

Abstract

Objetivo: Avaliar e interpretar como os cirurgiões vitreorretinianos utilizam os vídeos cirúrgicos disponíveis nas mídias sociais como ferramentas complementares de aprendizagem para melhorar, revisar ou atualizar suas habilidades, considerando seus diferentes níveis de especialização.
Métodos: Nesta pesquisa transversal, um survey online foi enviado à especialistas e aprendizes na área vítreo-retiniana.
Resultados: Esta pesquisa incluiu 258 participantes, dos quais 53,88% atuavam há mais de 10 anos (cirurgiões seniores), 29,07% entre 4 e 10 anos (cirurgiões jovens) e 17,05% há menos de 3 anos (cirurgiões em treinamento). Vídeos cirúrgicos de retina nas mídias sociais foram usados ​​por 98,84% dos participantes (intervalo de confiança de 95%, 97,52%-100%). A fonte mais comum de acesso aos vídeos foi o YouTube (91%), e o grupo de cirurgiões com menos de 3 anos de experiência assistiu mais vídeos no YouTube em comparação aos cirurgiões seniores. Assistir a vídeos cirúrgicos nas redes sociais foi o método preferido na preparação para um procedimento para 49,80% dos participantes versus 26,27% que preferiram “consultar colegas” e 18,82% que preferiram buscar informações em artigos científicos. A “qualidade de imagem” (88%) e a presença de “dicas e truques cirúrgicos” (85%) foram as características dos vídeos mais valorizadas pelos participantes.
Conclusão: O uso de vídeos cirúrgicos pode trazer benefícios na aquisição de habilidades estratégicas, como tomada de decisão, planejamento cirúrgico e consciência situacional. Sua aplicação como auxiliar de ensino foi utilizada por cirurgiões de retina independentemente de seu nível de especialização, apesar de ser relativamente mais valioso para cirurgiões em formação ou com menos de 10 anos de experiência.

Keywords: Aprendizagem; Educação a distância; Mídias sociais; Cirurgia vítreo-retiniana; Cirurgiões; Inquéritos e questionários

Abstract

PURPOSE: To evaluate the saccadic movements of patients with visual field loss due to primary open-angle glaucoma.
METHODS: Thirteen patients with good visual acuity (0.2 logMAR or better) (seven patients with primary open-angle glaucoma 65 ± 13 years) and six controls (51 ± 6 years) yielded a comprehensive ophthalmological examination, including Humphrey Visual Field tests (SITA-Standard 24-2), and performed a monocular, exploratory digital visual search task that quantifies the duration for finding the number “4” on a random array of digits distributed on the screen. After individual adjustments of the angle and distance positioning, the screen was spatially matched with the 24-2 visual field, and divided into five areas for analysis. During the task, saccades were simultaneously recorded in the same eye with a video-based eye tracker.
RESULTS: The patients with primary open-angle glaucoma showed a significantly higher number of saccades/screen (median ± interquartile range, 59.00 ± 29.00 vs. 32.50 ± 19.75 saccades (p=0.027) and visual search time per screen (38.50 ± 60.14 vs. 23.75 ± 8.90 seconds (p=0.035) than the controls did. Although the univariate analysis indicated a significant correlation with visual field mean deviation (coefficient=26.19 (p=0.02), only the visual search time/screen was significantly associated with the number of saccades/screen in the multivariate regression model (coefficient=0.55 (p<0.001). Overall, no significant correlation was observed between the sectorial number of saccades and the sensitivity of the five visual field areas.
CONCLUSIONS: The patients with primary open-angle glaucoma show impaired search performance and showed a higher number of saccades needed to find stimuli when performing the exploratory visual task.

Keywords: Glaucoma, open angle; Saccades; Eye movements; Visual fields; Vision disorders

Abstract

O treinamento de biofeedback por microperimetria é um método de reabilitação da visão que envolve treinamento de atenção, controle oculomotor e reabilitação do locus preferencial de fixação da retina. Esse treinamento pode melhorar significativamente a acuidade visual para longe e perto na degeneração macular relacionada à idade. Estudos anteriores mostraram que o treinamento de biofeedback usando a nistagmografia elétrica pode reduzir a amplitude do nistagmo e aumentar o período de foveação. Entretanto, os resultados não se mantiveram após o término das sessões. Aqui é relatado um caso de tratamento com biofeedback por microperimetria para melhorar a acuidade visual e a estabilidade de fixação em uma criança de 11 anos de idade. O treinamento teve impacto benéfico e afetou positivamente a estabilidade da fixação e a visão para longe, para perto e de leitura. Subjetivamente, foi relatada melhoria da qualidade de vida. Em contraste com estudos anteriores, os efeitos positivos foram mantidos até 12 meses após a terapia. Até onde sabemos, este é o primeiro caso na literatura que relata benefícios de longo prazo.

Keywords: Nistagmo patológico/reabilitação; locus retiniano preferencial; Baixa visão; Testes de campo visual

Abstract

PURPOSE: This review emphasizes the effect of light on visual efficiency, the impact of different lighting focuses, types of lighting, and their influence on vision and productivity. Light sources and standards are intriguing subjects for ophthalmologists. Guidelines regarding the level of lighting influence on visual activities can enhance visual performance.
METHODS: This article was developed based on literature reviews, with a bibliographic survey conducted in databases such as PubMed, MEDLINE, Web of Science, Embase, LILACS, and SciELO.
RESULTS: Provides recommendations for understanding information regarding the influence of lighting on visual performance.
CONCLUSION: Proper workplace lighting is crucial for improving visual efficiency, safety, productivity, and worker health. Efficient workplace lighting should avoid light sources directed towards the worker's face, prevent harmful glare, be more intense in the work area, and uniform in the rest of the room. Ophthalmologists should be knowledgeable about and provide guidance on correct lighting to ensure patient comfort and satisfaction with visual correction.

Keywords: Visual performance; Lighting; Visual acuity