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Personalized Model to Predict Keratoconus Progression From Demographic, Topographic, and Genetic Data - 19/07/22

Doi : 10.1016/j.ajo.2022.04.004 
Howard P. Maile a, Ji-Peng Olivia Li b, Mary D. Fortune c, Patrick Royston d, Marcello T. Leucci b, Ismail Moghul a, Anita Szabo a, Konstantinos Balaskas b, Bruce D. Allan b, Alison J. Hardcastle a, Pirro Hysi e, f, Nikolas Pontikos a, Stephen J. Tuft b, Daniel M. Gore b,
a From the UCL Institute of Ophthalmology (H.P.M., I.M., A.S., A.J.H., N.P.), London 
b Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust (J.-P.O.L., M.T.L., K.B., B.D.A., S.J.T., D.M.G.), London 
c MRC Biostatistics Unit, Cambridge Institute of Public Health, University of Cambridge (M.D.F.), Cambridge 
d MRC Clinical Trials Unit at UCL (P.R.), London 
e Section of Ophthalmology, School of Life Course Sciences, King's College London (P.H.), London 
f Department of Twin Research and Genetic Epidemiology, King's College London (P.H.), United Kingdom 

Inquiries to Daniel M. Gore, Moorfields Eye Hospital, London, United KingdomMoorfields Eye HospitalLondonUnited Kingdom

Résumé

PURPOSE

To generate a prognostic model to predict keratoconus progression to corneal crosslinking (CXL).

DESIGN

Retrospective cohort study.

METHODS

We recruited 5025 patients (9341 eyes) with early keratoconus between January 2011 and November 2020. Genetic data from 926 patients were available. We investigated both keratometry or CXL as end points for progression and used the Royston-Parmar method on the proportional hazards scale to generate a prognostic model. We calculated hazard ratios (HRs) for each significant covariate, with explained variation and discrimination, and performed internal-external cross validation by geographic regions.

RESULTS

After exclusions, model fitting comprised 8701 eyes, of which 3232 underwent CXL. For early keratoconus, CXL provided a more robust prognostic model than keratometric progression. The final model explained 33% of the variation in time to event: age HR (95% CI) 0.9 (0.90-0.91), maximum anterior keratometry 1.08 (1.07-1.09), and minimum corneal thickness 0.95 (0.93-0.96) as significant covariates. Single-nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with keratoconus (n=28) did not significantly contribute to the model. The predicted time-to-event curves closely followed the observed curves during internal-external validation. Differences in discrimination between geographic regions was low, suggesting the model maintained its predictive ability.

CONCLUSIONS

A prognostic model to predict keratoconus progression could aid patient empowerment, triage, and service provision. Age at presentation is the most significant predictor of progression risk. Candidate SNPs associated with keratoconus do not contribute to progression risk.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

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