在不使用荧光素眼底血管造影的情况下对中国非增殖性糖尿病视网膜病变进行分级时存在的不足与不准确性

《Photodiagnosis and Photodynamic Therapy》：Inadequacies and Inaccuracies in Grading Chinese Non proliferative Diabetic Retinopathy Without Fluorescein Fundus Angiography

非增殖性糖尿病视网膜病变（NPDR）分级准确性及荧光素眼底血管造影（FFA）必要性研究。采用多色扫描激光眼底成像（MCIFP）按国际临床分级标准对667眼进行NPDR分级，并与FFA结果对比。结果显示，FFA在检测微血管异常（IRMAs）、新生血管（NV）方面显著优于MCIFP，中重度NPDR中FFA检出率分别为24.3%、39.7%、52.9%（IRMAs）和17.3%、20.5%、30.5%（NV），分类一致性kappa值分别为0.585、0.341、0.304。研究证实仅凭MCIFP分级易低估病情，FFA能更敏感识别进展性病变，建议中国NPDR诊断常规纳入FFA检查。

　　本研究聚焦于中国非增殖性糖尿病视网膜病变（NPDR）的分级问题，特别是探讨在不使用荧光素眼底血管造影（FFA）的情况下，这种分级是否足够准确。NPDR作为糖尿病视网膜病变（DR）的早期阶段，其正确分级对患者的治疗和预后至关重要。然而，随着糖尿病在中国的发病率逐年上升，该病已成为视觉障碍和失明的主要原因之一。尽管早期发现和干预可以有效预防严重的视觉损害，但目前在临床实践中，许多NPDR患者的病情可能被低估或误判，特别是在缺乏FFA辅助诊断的情况下。因此，本研究旨在评估基于国际临床糖尿病视网膜病变严重程度分级标准（ICDRS）的NPDR分级是否适用于中国患者，并探讨FFA在发现更严重病变方面的价值。

研究采用前瞻性设计，收集了来自广东医科大学附属医院眼科的388名NPDR患者，共计667只眼睛的数据。所有患者的NPDR分级均基于多色扫描激光眼底摄影（MCIFP），而FFA则用于进一步检测血管异常和新血管形成。通过比较两种技术在检测微动脉瘤（MAs）、视网膜内出血（IHs）、静脉串珠（VB）和视网膜内微血管异常（IRMAs）等方面的准确性，研究揭示了当前基于MCIFP的分级方法在某些方面存在局限性。例如，在严重NPDR患者中，仅6.31%的眼睛在MCIFP中检测到VB，而FFA则能更全面地识别这些病变，检测率高达3.88%。这表明，MCIFP可能无法充分捕捉某些关键病变，尤其是在疾病的晚期阶段，其敏感性相对较低。

研究结果表明，FFA在检测NPDR患者中更严重的病变方面具有显著优势。在轻度NPDR中，FFA检测到IRMAs的比例为24.3%，而在中度和重度NPDR中分别达到39.7%和52.9%。相比之下，MCIFP在这些阶段中未能检测到任何IRMAs，这可能是因为这些病变在普通摄影中难以清晰识别。此外，FFA还发现，在轻度NPDR中，有17.3%的眼睛存在新血管形成（NV），这一比例在中度和重度NPDR中分别增加到20.5%和30.5%。这些数据强调了FFA在检测早期新血管形成方面的价值，这些病变往往在MCIFP中不可见，但却是NPDR向增殖性病变（PDR）发展的重要标志。

进一步分析显示，MCIFP和FFA在NPDR分级上的一致性并不理想。对于轻度NPDR，两者的分级一致性达到0.585，表明在这一阶段，MCIFP仍能提供相对可靠的评估。然而，随着NPDR的进展，一致性逐渐下降，中度NPDR为0.341，重度NPDR仅为0.304。这种差异可能源于MCIFP在识别某些关键病变（如IRMAs和NV）方面的局限性。例如，在轻度NPDR中，虽然MCIFP可以检测到微动脉瘤，但无法发现早期的微血管异常；而在中度和重度NPDR中，MCIFP对NV的检测能力明显不足，而FFA则能更准确地识别这些病变。

研究还指出，中国糖尿病患者在NPDR分级上的低估现象可能与多种因素有关。首先，许多患者在确诊糖尿病前未接受定期血糖监测，导致疾病进展未被及时发现。其次，即便在糖尿病确诊后，仍有75%的患者未进行常规的眼底检查，这使得实际的糖尿病病程可能比临床评估的更长，从而增加了视网膜病变的严重程度。此外，由于MCIFP在检测某些微血管异常时存在局限性，可能导致对疾病严重性的判断不准确。因此，研究建议在NPDR的诊断和管理中引入FFA，以提高分级的准确性和及时性。

在讨论部分，研究进一步探讨了不同技术在NPDR检测中的优劣。尽管FFA在检测微血管异常和新血管形成方面表现出更高的敏感性，但其在西方国家的使用率较低，主要原因是患者依从性较高，定期筛查和治疗规范的普及，以及新型成像技术（如OCTA）的应用。然而，在中国，尤其是偏远地区，常规的眼底检查仍然不够普及，许多患者在出现视力下降后才寻求眼科评估，这可能导致疾病在早期阶段未能被及时发现。此外，FFA虽然需要注射荧光素，但其在捕捉视网膜病变的动态特征（如血管渗漏和非灌注区域）方面具有不可替代的优势，这在MCIFP和OCTA中难以实现。

研究还提到，不同种族在糖尿病视网膜病变的表现上存在显著差异。例如，亚洲人群的视网膜结构和血管特征与高加索人群不同，这可能影响病变的识别和分级。此外，亚洲人群更容易发展为严重的视网膜病变，如外周视网膜病变，而南亚人群则可能更常见于视网膜中央区域的IRMAs。这些差异对筛查策略和风险评估具有重要意义，因此未来的研究应关注不同种族的特定风险模型，以提高疾病预测的准确性和个性化筛查的效率。

此外，人工智能（AI）在糖尿病视网膜病变的评估中正发挥越来越重要的作用。基于深度学习的AI技术已经能够自动分析眼底照片，准确识别关键病变，如微动脉瘤、出血和渗出，并提供标准化的疾病严重程度分级。这种技术在大规模筛查和分级中具有巨大潜力，特别是在基层医疗机构和社区诊所，能够有效提高筛查效率，识别高风险患者，并优化医疗资源的分配。然而，尽管AI技术在某些方面表现出色，它仍然无法完全替代FFA在某些关键病变的检测中所扮演的角色，尤其是在需要详细评估血管异常和渗漏情况时。

本研究的局限性在于样本来源单一，仅来自广东医科大学附属医院，可能影响结果的普遍适用性。此外，尽管由两位经验丰富的眼科医生进行分级，但主观判断仍可能引入一定的偏差。尽管如此，研究结果仍然为NPDR的诊断和管理提供了重要参考，特别是在中国等地区，由于筛查和治疗资源有限，FFA的引入可能有助于提高疾病的早期发现率和干预效果。

综上所述，本研究强调了FFA在NPDR分级中的重要性，特别是在中国患者中，基于MCIFP的分级方法可能存在不足。研究建议在临床实践中，应将FFA纳入NPDR的常规评估流程，以确保更准确的诊断和及时的干预。同时，研究也指出，随着技术的进步和AI的应用，未来的筛查和诊断策略可能会更加高效和个性化，但仍需结合FFA等传统技术，以全面评估视网膜病变的严重程度。这些发现对于优化糖尿病视网膜病变的管理策略，改善患者的视觉预后，具有重要的临床意义。