この集団ベース研究（854名の高齢参加者）において、眼反応アナライザ（IOPcc）はゴールドマン圧平眼圧計（GAT-IOP）よりも系統的に高いIOP値を示し、平均差は2.75 mmHg、一致限界は−3.2〜8.7 mmHgと広かった。
GAT-IOPからIOPccに切り替えると、高眼圧症（IOP >21 mmHg）の有病率が1.3%から10.7%に増加し、緑内障検出に対する特異度は低下（98.6% vs 88.3%）、感度は上昇（34.2% vs 44.7%）した。
緑内障検出の曲線下面積は両方法で類似していた（0.818 vs 0.780；P=0.31）。
多変量モデルでは、GAT-IOP（OR=1.264）はIOPcc（OR=1.176）よりも緑内障との独立した関連が強く、両モデルで水晶体偽落屑、家族歴、体格指数が有意であった。
この2つのIOP測定値は互換性がなく、IOPccを標準閾値で使用すると高眼圧症の有病率を大幅に過大評価し、リスク推定値を変える可能性がある。
研究スナップショット
デザイン： 集団ベースコホート（テッサロニキ眼研究12年間発生率フェーズ）に組み込まれた前向き診断精度・一致度分析。
参加者： 854名（各1眼）、平均年齢79.2歳（SD 3.9）、女性42.4%。
測定： ゴールドマン圧平眼圧計（GAT-IOP）および眼反応アナライザによる角膜補正IOP（IOPcc）。
主な結果： 平均GAT-IOP 14.3 mmHg、IOPcc 17.1 mmHg。IOP >21 mmHgの有病率：GAT 1.3%、IOPcc 10.7%。緑内障に対する感度：GAT 34.2%、IOPcc 44.7%；特異度：GAT 98.6%、IOPcc 88.3%；AUC：0.818 vs 0.780（P=0.31）。多変量OR：GAT-IOP 1.264（95% CI 1.182–1.359）、IOPcc 1.176（95% CI 1.116–1.241）。
結論： IOPccとGAT-IOPは互換性がなく、置き換えると高眼圧症を過大評価し、リスクモデルを変化させる可能性がある。
この研究が重要な理由
正確な眼圧（IOP）測定は緑内障の診断と管理の中心である。ゴールドマン圧平眼圧計（GAT）は数十年にわたり臨床標準であり続けてきたが、その測定値は角膜厚やその他の生体力学的特性の影響を受ける。眼反応アナライザ（ORA）は角膜補正IOP（IOPcc）を提供し、これらの因子を補正しようとする。しかし、特に緑内障有病率が最も高い高齢者において、実世界の集団ベース設定でGAT-IOPからIOPccに切り替えた場合の臨床的影響は完全には理解されていない。テッサロニキ眼研究は、高齢の大規模コホートでこれら2つの方法を直接比較し、一方を他方に置き換えた場合のIOP分布、高眼圧症有病率、緑内障スクリーニング性能の変化を検討した。
研究の実施方法
この調査は、ギリシャにおける集団ベース前向きコホートであるテッサロニキ眼研究の12年間発生率フェーズの一部として実施された。研究者らは、同日セッションでGATとORA測定の両方を受けた854名の参加者（各1眼）を登録した。平均年齢は79.2歳（SD 3.9）、女性42.4%であった。緑内障は標準的な視神経と視野の基準で定義された。GAT-IOPとIOPccの一致度はBland-Altmanプロットと対応のあるt検定で評価した。緑内障検出の診断性能は、感度、特異度、および受信者動作特性曲線下面積（AUC）で評価した。2つの多変量ロジスティック回帰モデル（一方はGAT-IOP、他方はIOPccを含む）を構築し、年齢、性別、中心角膜厚（CCT）、眼軸長、水晶体偽落屑、緑内障家族歴、体格指数などの交絡因子を調整してリスク因子関連を比較した。
研究者が発見したこと
平均GAT-IOPは14.3 mmHg（SD 3.3）、平均IOPccは有意に高い17.1 mmHg（SD 4.3）であった。平均差（IOPcc−GAT-IOP）は2.75 mmHgで、95%一致限界は−3.2〜8.7 mmHgであり、2つの方法間の一致度が低いことを示した。IOPccはCCTと関連しなかった（95% CI −0.001〜0.016；P=0.08）一方、GAT-IOPは予想通りCCTと有意に関連した（95% CI 0.009〜0.022；P=0.02）。
従来の閾値IOP >21 mmHgを用いると、高眼圧症の有病率はGATの1.3%からIOPccの10.7%に上昇し、8倍の増加であった。未治療参加者では、GAT-IOP >21 mmHgは緑内障検出に対して特異度98.6%、感度34.2%であり、IOPcc >21 mmHgでは感度が44.7%に改善したが、特異度は88.3%に低下した。両方法のAUCは有意差がなかった（0.818 vs 0.780；P=0.31）。
回帰モデルでは、両IOP測定値は緑内障と独立して関連していたが、GAT-IOPの効果量（OR=1.264；95% CI 1.182–1.359）はIOPcc（OR=1.176；95% CI 1.116–1.241）よりも大きかった。水晶体偽落屑、緑内障家族歴、体格指数は両モデルで有意であった。中心角膜厚と眼軸長はGAT-IOPモデルでのみ有意であり、IOPccが角膜特性を部分的に補正する一方で、他の変動要因を導入する可能性があることを示唆した。
所見の意味
これらの結果は、高齢者集団においてGAT-IOPとIOPccは互換性がないことを示している。IOPcc値の系統的な上昇シフトとそれに伴う高眼圧症有病率の急増（1.3%から10.7%）は、IOPccを同じ閾値（>21 mmHg）で使用すると高眼圧症の過剰診断につながり、不必要な治療やモニタリングを引き起こす可能性があるという懸念を提起する。スクリーニング性能のトレードオフ（感度向上、特異度低下）は特定の研究コンテキストでは許容されるかもしれないが、臨床診療では偽陽性紹介を増加させる可能性が高い。多変量モデルにおけるGAT-IOPの緑内障とのより強い関連は、GAT-IOPがより優れた予後価値を保持している可能性を示唆しており、おそらく長い臨床使用歴と検証済みリスクアルゴリズムを反映している。
強みと限界
この研究の主な強みは、集団ベースデザイン、高齢コホートの大規模サンプルサイズ、同一被験者内での2つの眼圧測定法の直接比較である。標準化された緑内障定義の使用と複数の交絡因子の調整も、所見の信頼性を高めている。しかし、いくつかの限界を考慮すべきである。この分析は公開された抄録のみに基づいており、研究プロトコル、除外基準、マスキング手順、統計手法の詳細は利用できなかった。縦断コホート内での診断精度比較の横断的性質により、IOPと緑内障進行との時間的関係は検討できない。参加者は全員ギリシャ系であり、他の民族集団への一般化は限られる。さらに、本研究では患者1名につき1つのORA装置のみを使用し、IOPccの同一セッション内再現性は評価していない。最後に、緑内障スクリーニングにおけるIOPccの最適閾値は決定されておらず、分析では両方法に従来の>21 mmHgカットポイントを使用したが、これはIOPccには適切でない可能性がある。
臨床と研究への示唆
臨床医は、ORA由来のIOPcc値がGAT-IOPと等価ではなく、同じ閾値で解釈すべきでないことを認識すべきである。IOPccを使用する場合は、診療所固有の参照範囲と判断ポイントを確立する必要がある。研究者にとって、これらの所見はIOP関連分析で眼圧測定法を特定することの重要性を強調し、リスク予測モデルでの互換性使用に注意を促す。今後の研究では、IOPccベースの高眼圧症定義が経時的な緑内障発生または進行をより良く予測するかどうか、またデバイス固有の閾値がスクリーニング精度を改善できるかどうかを探求すべきである。他の集団や異なるORAソフトウェアバージョンでの検証も必要である。
資金提供、開示、登録
抄録には報告なし。テッサロニキ眼研究は長期にわたる集団ベースプロジェクトであり、機関支援や助成金情報は通常完全原稿に詳細が記載されている。
参考文献
Bartzoulianou RC, Coleman AL, Wilson MR, et al. Ocular Response Analyzer versus Goldmann Applanation Tonometry in a Population-based Sample: The Thessaloniki Eye Study. American Journal of Ophthalmology. 2026; PMID: 42508710. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42508710/
