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A) Imagen de oftalmoscopia del área sana de medición. B) Mapa de perfusión vítreo-retiniana. C) Mapa de perfusión en los capilares peripapilares radiales. D) Mapa de perfusión en el nivel de coroides. E) Resultados de la medición del grosor de la capa de fibra nerviosa óptica y de la capa de fibra del nervio retiniano. F) Imagen de grosor de la capa de fibra nerviosa de la retina codificada por color. G) Mapa de densidad de vasos codificado por colores y sus sectores en la capa capilar peripapilar radial. H) Valores de densidad capilar y de todos los vasos por sectores del área peripapilar en la capa capilar peripapilar radial.</p>" ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "A. Hervás, S. García-Delpech, P. Udaondo" "autores" => array:3 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "A." "apellidos" => "Hervás" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "S." "apellidos" => "García-Delpech" ] 2 => array:2 [ "nombre" => "P." 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El defecto en sector inferior en la capa de fibras nerviosas de la retina ha sido marcado con una línea amarilla en ambas imágenes.</p>" ] ] ] "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Introducción</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tradicionalmente la fotografía de fibras se ha usado para detectar defectos en la capa de fibras nerviosas de la retina (CFNR) en los pacientes con glaucoma<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>. Esta técnica implica a un técnico con experiencia en la adquisición de este tipo de imágenes; y requiere además una cámara fotográfica que incorpore un filtro de excitación a 495<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>nm para resaltar la reflectancia de las fibras nerviosas y minimizar aquella que proviene de las estructuras más profundas de la retina. Estos factores hacen que esta técnica continúe usándose en algunos centros, pero sea en algunos lugares difícil de implementar en la práctica clínica diaria por la falta de medios adecuados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Recientemente, la tomografía de coherencia óptica (OCT) SPECTRALIS® (Heidelberg Engineering GmbH) ha incorporado el módulo MultiColor que, utilizando 3 longitudes de onda diferentes simultáneamente (infrarrojo para las estructuras más profundas; y verde y azul para las más superficiales) es capaz de proporcionar varias imágenes en las que se identifican las estructuras de la retina en función de su profundidad. La información contenida en estas imágenes se combina en una única imagen llamada «MultiColor», que incluye información estructural de las diferentes capas de la retina, visibles gracias a su diferente reflectancia<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">3,4</span></a>.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Material y método</span><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestro objetivo fue evaluar la concordancia inter e intraobservador para la detección de defectos en la CFNR usando el <span class="elsevierStyleItalic">software</span> MultiColor y la fotografía de fibras tradicional. Seleccionamos aleatoriamente 20 ojos de 20 pacientes con glaucoma primario de ángulo abierto (GPAA) leve (según la clasificación de Hodapp-Parrish-Anderson)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>, y 20 ojos de 20 sujetos control (procedentes, en su mayoría, de personal trabajador de nuestro centro). Tras una exploración oftalmológica completa, que incluía un campo visual; se adquirieron imágenes MultiColor de todos los participantes utilizando la lente de no contacto de campo amplio (55°) proporcionada por el OCT SPECTRALIS®; así como una fotografía convencional de CFNR utilizando un retinógrafo Canon CF-60D® Si (Canon Inc, Tokyo, Japón) conectado a una cámara Canon EOS 1Ds Mark III®. Todas las adquisiciones se llevaron a cabo por un mismo técnico experto (BC), previa dilatación pupilar (incluyendo las de MultiColor). Se excluyeron aquellos sujetos que presentaban alguna otra enfermedad ocular o sistémica que pudiera afectar al fondo de ojo, o que presentaran una opacidad de medios significativa evaluada en la biomicroscopía anterior. Las características descriptivas de la muestra para ambos grupos se resumen en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las imágenes fueron evaluadas por 2 oftalmólogos especializados en glaucoma (NG y BF), quienes no conocían el diagnóstico ni ningún otro dato de las imágenes analizadas. Su objetivo era clasificar las imágenes en «normales» o «patológicas» basándose en la presencia o ausencia de defectos en la CFNR (ya fueran hendiduras o defectos en sector de la CFNR) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>). Si no eran capaces de clasificar la imagen proporcionada debido a la presencia de algún artefacto o a una mala calidad de la misma, entonces debían etiquetarlas como «no clasificables». Posteriormente se analizó la concordancia inter e intraobservador en la evaluación de las imágenes, mediante el coeficiente kappa (κ) con el <span class="elsevierStyleItalic">software</span> Statistical Package for the Social Sciences (SPSS® 20.0, SPSS Inc., Chicago, IL, EE. UU.). Se estableció un nivel de concordancia en función del resultado de κ como: muy bueno (κ<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,81-1), bueno (κ<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,61-0,80) o moderado (κ<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,41-0,60)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>.</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Resultados</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No se obtuvieron diferencias estadísticamente significativas entre ambos grupos en ninguno de los estadísticos descriptivos analizados en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>. La concordancia interobservador en la interpretación de las imágenes MultiColor fue buena (κ<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,746; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001); y la concordancia intraobservador entre las imágenes MultiColor y las fotografías de CFNR convencional fue moderada (observador 1: κ<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,433, p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,014; observador 2: κ<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,573, p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,011). El observador 1 identificó con MultiColor al 70% de los ojos con GPAA leve, con un 5% de imágenes no clasificables; y el observador 2 identificó con MultiColor al 65% de los ojos afectos de GPAA leve, con un 13% de imágenes no clasificables. El porcentaje de falsos positivos (imágenes clasificadas como «patológicas» pero que pertenecían a sujetos sanos) con el <span class="elsevierStyleItalic">software</span> MultiColor fue de un 25% en el caso del observador 1; y de un 20% en el caso del observador 2. Se incluye un resumen de los resultados obtenidos en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Discusión</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La fotografía de fibras clásica ha sido tradicionalmente usada para documentar los defectos incipientes en la CFNR. Sin embargo, esta técnica presenta algunos inconvenientes importantes: requiere necesariamente de la dilatación pupilar, medios ópticos transparentes, una colaboración estrecha del paciente y un técnico experto en la adquisición de este tipo de imágenes. Las imágenes en color o con filtro libre de rojos obtenidas con algunos modernos retinógrafos, no requieren dilatación pupilar y son fáciles de realizar; sin embargo, presentan un contraste pobre y a menudo poca definición si las comparamos con las imágenes obtenidas con el <span class="elsevierStyleItalic">software</span> MultiColor de SPECTRALIS<span class="elsevierStyleSup">®3</span>.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tras evaluar nuestros resultados, y por la experiencia previa que tenemos en nuestro servicio en la interpretación de fotografías de fibras; consideramos que el nuevo <span class="elsevierStyleItalic">software</span> MultiColor del OCT SPECTRALIS® es una herramienta útil para identificar incluso defectos incipientes en la CFNR. Esta aplicación utiliza una tecnología confocal proporcionando imágenes de buena calidad incluso sin dilatar la pupila; además no utiliza ningún flash, y no requiere de un técnico experto. Si bien es cierto que hay estudios que afirman que es una buena técnica incluso en situaciones de pupilas pequeñas o de opacidad de medios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>; en nuestra experiencia resulta muy útil para mejorar la calidad de las imágenes, dilatar previamente al paciente e incluso instilar una gota de lágrima artificial en caso de que presenten una película lagrimal inestable.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como principal limitación de nuestro estudio se encuentra el pequeño tamaño muestral. Hay que tener presente, como se puede observar en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>, que no se encontraron diferencias estadísticamente significativas entre ambos grupos en ninguno de los estadísticos descriptivos, incluyendo la PIO y los índices de campo visual. Esto podría ser debido por un lado al tamaño muestral; y por otro lado a que se trataba de glaucomas con defectos incipientes en el campo visual (con escasa afectación en los índices de campo visual), así como con cifras de PIO bien controladas con tratamiento.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El módulo MultiColor es fácil y rápido de usar, y además permite obtener imágenes al mismo tiempo que realizamos una adquisición de OCT de CFNR peripapilar (se trata del mismo aparato, por lo que no hay que desplazar al paciente). La visibilidad de los defectos en la CFNR, especialmente en el espectro de reflectancia verde y azul, es buena y consideramos que mejor que la de la retinografía convencional libre de rojos. Sin embargo, desde nuestra experiencia, no consideramos que MultiColor sea superior a la fotografía de fibras clásica realizada por un técnico experto en la identificación de estos defectos. En algunos trabajos también se ha reportado la superioridad de MultColor frente a la retinografía convencional para detectar el daño en discos miópicos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>; así como en la identificación de membranas epirretinianas, degeneración macular asociada a la edad, o edema macular<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>.</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Conclusión</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque se necesitan estudios con mayor tamaño muestral que lo corroboren, consideramos que el nuevo <span class="elsevierStyleItalic">software</span> MultiColor de SPECTRALIS® resulta de gran utilidad para identificar defectos en la CFNR, incluso en estadios incipientes de glaucoma; y puede ser un complemento útil junto al OCT de CFNR peripapilar.</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Financiación</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La presente investigación no ha recibido ayudas específicas provenientes de agencias del sector público, sector comercial o entidades sin ánimo de lucro.</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0055">Conflicto de intereses</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todos los autores del trabajo declaran no tener ningún conflicto de intereses.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:12 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres1490677" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:1 [ 0 => array:1 [ "identificador" => "abst0005" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1353499" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres1490678" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:1 [ 0 => array:1 [ "identificador" => "abst0010" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1353498" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:2 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Material y método" ] 6 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Resultados" ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Discusión" ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Conclusión" ] 9 => array:2 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Financiación" ] 10 => array:2 [ "identificador" => "sec0035" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 11 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2020-04-28" "fechaAceptado" => "2020-07-14" "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec1353499" "palabras" => array:4 [ 0 => "Glaucoma" 1 => "Fotografía" 2 => "Tomografía de coherencia óptica" 3 => "Capa de fibras nerviosas de la retina" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec1353498" "palabras" => array:4 [ 0 => "Glaucoma" 1 => "Photography" 2 => "Optical coherence tomography" 3 => "Retinal nerve fibre layer" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:2 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "<span id="abst0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">La fotografía de fibras clásica, usada tradicionalmente para identificar defectos en la capa de fibras nerviosas de la retina (CFNR), tiene un uso limitado debido a la necesidad de un equipo fotográfico específico y un técnico experto en la adquisición de esta clase de imágenes. El nuevo módulo MultiColor de la tomografía de coherencia óptica (OCT) SPECTRALIS®, utilizando 3 longitudes de onda diferentes simultáneamente, es capaz de proporcionar imágenes en las que se identifican las estructuras de la retina en diferente color según su profundidad. Nos propusimos realizar un pequeño estudio de concordancia para determinar la utilidad del nuevo <span class="elsevierStyleItalic">software</span> MultiColor frente a la fotografía de fibras tradicional en la identificación de defectos en la CFNR. La concordancia interobservador en la interpretación de imágenes MultiColor fue buena (κ<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,746; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001); y se consiguieron identificar con MultiColor en torno al 70% de pacientes con glaucoma leve. Consideramos que el nuevo <span class="elsevierStyleItalic">software</span> MultiColor resulta útil en la evaluación de defectos de la CFNR, y es sencillo de realizar.</p></span>" ] "en" => array:2 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The classical fibre photography traditionally used to identify defects in the retinal nerve fibre layer (RNFL), has been partially discontinued due to poor availability. The new MultiColour module of SPECTRALIS® Optical Coherence Tomography (OCT), using three different laser wavelengths simultaneously, can provide images that identify the structures of the retina in different colours according to their depth. A small concordance study was conducted to determine the usefulness of the new MultiColour software versus traditional fibre photography in identifying RNFL defects. The inter-observer agreement in the interpretation of MultiColour images was good (κ=.746; <span class="elsevierStyleItalic">P</span><.001), as by using Multicolour they were able to identify around 70% of patients with mild glaucoma. It is believed that the new Multicolour software is useful in evaluating RNFL defects, and is easy to perform.</p></span>" ] ] "multimedia" => array:3 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 1253 "Ancho" => 2761 "Tamanyo" => 295810 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Fotografía de fibras tradicional (A) e imagen del <span class="elsevierStyleItalic">software</span> MultiColor (B) del mismo ojo izquierdo de un paciente con glaucoma leve. El defecto en sector inferior en la capa de fibras nerviosas de la retina ha sido marcado con una línea amarilla en ambas imágenes.</p>" ] ] 1 => array:8 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at1" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "<p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">dB: decibelios; DM: desviación media (campo visual); DSM: desviación sobre modelo; ECC: espesor corneal central; ICV: índice de campo visual; MAVC: mejor agudeza visual corregida; PIO: presión intraocular.</p><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">*Nivel de significación estadística tras la comparación entre ambos grupos usando el test de la t de Student para muestras independientes. Se consideró estadísticamente significativa la p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05 (ningún valor en este caso).</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Sujetos sanos (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>20) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Sujetos con glaucoma (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>20) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Valor de p* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Edad; años \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">62,24<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>9,576 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">66,56<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>9,723 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,185 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">MAVC; Snellen \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,96<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,081 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,90<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,226 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,322 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">PIO; mmHg \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18,29<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2,883 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">16,44<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3,054 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,068 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">ECC; μm \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">549,95<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>40,335 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">536,25<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>41,709 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,320 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">DM; dB \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">−1,66<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2,381 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">−2,17<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2,068 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,520 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">DSM; dB \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,33<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1,511 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,64<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1,441 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,551 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">ICV; % \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">97,12<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3,839 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">96,37<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3,481 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,565 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2560481.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Media y desviación estándar de las principales características clínicas en el grupo de pacientes con glaucoma leve y en el grupo de sanos</p>" ] ] 2 => array:8 [ "identificador" => "tbl0010" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at2" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "<p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">CFNR: capa de fibras nerviosas de la retina; FP: falsos positivos; S: sensibilidad.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">N.° de imágenes con defectos en la CFNR detectados por el observador 1 con MultiColor \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">N.° de imágenes con defectos en la CFNR detectados por el observador 2 con MultiColor \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Sujetos con glaucoma (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>20) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14/20 (70% de S) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">13/20 (65% de S) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Sujetos sanos (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>20) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5/20 (25% de FP) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4/20 (20% de FP) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2560482.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Resumen de los resultados obtenidos por el observador 1 y 2 tras la evaluación de las imágenes MultiColor para ambos grupos (glaucomas leves y sanos)</p>" ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:8 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0045" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Agreement of retinal nerve fiber layer defect location between red-free fundus photography and cirrus HD-OCT maps" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:4 [ 0 => "Y.H. 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