Der Ophthalmologe

, Volume 107, Issue 1, pp 47–54 | Cite as

Ein stochastischer Test zur Validitätskontrolle von Visusangaben

  • J. Roland
  • U. Hirsch
  • S.P. Heinrich
  • M. Bach
  • M. Gräf
Originalien

Zusammenfassung

Hintergrund

Wenn eine angegebene Visusreduktion nicht den objektiven Augenbefunden entspricht, sollte vor der Einleitung aufwendiger Diagnostik die Validität der Visusangabe kontrolliert werden, denn es ist möglich, dass die Angaben vom realen Visus abweichen. Für diesen Zweck wurde eine Sehzeichentafel zur Visusbestimmung nach der Grenzmethode angefertigt, die sich gut für stochastische Auswertungen eignet.

Patienten und Methoden

Das 1,5 m×1,25 m große weiße Poster enthält auf 16 Zeilen, entsprechend den dekadisch logarithmischen Visusstufen von 0,12–4,0 in 5 m Prüfdistanz, jeweils 9 schwarze Landolt-Ringe mit 4 alternativen Orientierungen. Die Visusbestimmung nach der Grenzmethode erfolgte nach dem Kriterium 1/1 in 9 Einzelmessungen in den 9 Optotypensäulen der Tafel. Der Visus ergab sich als geometrisches Mittel der 9 Einzelwerte. Zur Messung eines geringen Visus (<0,25) wurde die Prüfdistanz reduziert. Es wurden 100 normal kooperative Patienten (Gruppe 1), 20 augengesunde Personen, die einen Visus von 0,1 simulieren sollten (Gruppe 2), und 13 Personen im Rahmen von Gutachten untersucht (Gruppe 3). Von diesen 13 Personen fielen im Rahmen anderer Validitätsprüfungen 9 durch zweifelhafte Angaben auf. In Gruppe 2 wurde für die ersten 10 Personen die für 5 m geltende Skalierung auf der Tafel belassen, für 10 Personen wurde die sichtbare Skalierung um den Faktor 4 reduziert. Lage und Streuung der 9 Einzelwerte (Transitionspunkte) wurden ausgewertet und mit der theoretisch zu erwartenden Verteilung verglichen, die mittels einer Monte-Carlo-Simulation von je 100.000 Einzelmessungen bestimmt wurde.

Ergebnisse

In Gruppe 1 betrug der Visus 0,012–2,75, die Streubreite der Einzelwerte 1–3 Stufen, kein Patient lieferte mehr als 7 und nur 1 Patient 7 gleiche Einzelwerte. Die Lageverteilung der Transitionspunkte entsprach weitgehend dem Ergebnis der Monte-Carlo-Simulation. Die Angaben der ersten 10 Personen in Gruppe 2 streuten um 0,06, die Werte der übrigen 10 Personen um 0,13. In Gruppe 3 wurde der Visus mit 0,016–0,63, im Mittel 0,1 angegeben. In den Gruppen 2 und 3 zeigten 7 (35%) bzw. 6 Personen (67% der Personen mit zweifelhaften Angaben) eine auffällige Lageverteilung der Transitionspunkte mit 7 oder mehr gleichen Werten.

Schlussfolgerung

Die Methode erlaubt eine Visusbestimmung mit Angabe von Streuungsmaßen und liefert Hinweise auf intentional falsche Angaben. Willkürliche Falschangaben werden durch die sichtbare Skalierung beeinflusst.

Schlüsselwörter

Funktionelle Sehstörung Nichtorganische Sehstörung Objektive Sehprüfung Psychogene Sehstörung Visus 

A stochastic test for validity control of visual acuity statements

Abstract

Background

When a patient’s statement of reduced visual acuity (VA) does not correspond to the ophthalmologic findings, the validity of the statement should be checked before intensive diagnostics are initiated, because the statement may be untrue or may overstate a factual reduction in VA. A primary question is whether the patient’s statement differs from his or her true VA, and if so, by how much. Especially in examinations for medical opinion, individuals may be well informed on how to check the validity of VA statements. Thus, modifications of standard test strategies are required. We examined a new test that was designed to allow probabilistic evaluation.

Patients and methods

The optotype board has the form of a poster measuring 150 cm in height and 125 cm in width. It contains 16 lines corresponding to the logarithmic VA levels from 0.12 up to 4.0 at a distance of 5 m. Each line consists of nine Landolt-Cs with four alternative orientations. VA was determined by a 1/1 criterion for each single measurement at each of the nine optotype columns. In cases of low vision (VA <0.25), the test distance was reduced accordingly. The test was given to 100 patients (VA 0.012–2.75), 20 healthy subjects (VA >1.0) who were requested to simulate a VA of 0.1, and 13 individuals who were examined for medical opinion, nine of whom were suspected (by results of other testing) of stating nonorganic visual deterioration. The mean and the individual distribution of the nine single values were analyzed and compared with the distribution within a typical psychometric function as determined by a Monte Carlo simulation on 100,000 single measurements.

Results

None of the 100 normally cooperative patients yielded more than seven idential single values, and only one yielded seven. The single values scattered by one to three lines. Of the 20 pseudomalingerers (examined at a distance of 2.5 m), in seven subjects (35%) we found an atypical pattern of single values (seven or nine identical values). VA results of those 10 subjects who could read the calibration column on the board (reference distance 5 m) scattered around 0.06. Results of those 10 subjects who were examined after the calibration column had been replaced with lower values (reduced by a factor of 4) scattered around 0.13. Of the nine individuals examined for medical opinion who were suspect of stating too low a VA, six (67%) showed an atypical distribution of single values.

Conclusion

This convenient test is a practical tool both for regular determination of visual acuity and for detection of false statements by means of an atypical psychometric function. It also allows for application of further validity checks. Intentionally false statements can be influenced by misleading calibration values.

Keywords

Disability validity Functional disorder Psychogenic visual loss Symptom validity Visual acuity 

Literatur

  1. 1.
    Bach M, Kommerell G (1998) Sehschärfebestimmung nach Europäischer Norm: Wissenschaftliche Grundlagen und Möglichkeiten der automatischen Messung. Klin Monatsbl Augenheilkd 212:190–195CrossRefPubMedGoogle Scholar
  2. 2.
    Bach M, Maurer JP, Wolf ME (2008) Visual evoked potential-based acuity assessment in normal vision, artificially degraded vision, and in patients. Br J Ophthalmol 92:396–403CrossRefPubMedGoogle Scholar
  3. 3.
    Becker R, Gräf M (2004) Die Darstellung der Sehschärfe in ophthalmologischen Publikationen. Klin Monatsbl Augenheilkd 221:1046–1050CrossRefPubMedGoogle Scholar
  4. 4.
    Becker R, Teichler G, Gräf M (2007) Reproducibility of visual acuity assessment in normal and low visual acuity. Strabismus 15:3–6CrossRefPubMedGoogle Scholar
  5. 5.
    Fahle M, Barth V, Henke-Fahle S, Mohn G (1989) Zur Einschätzung der Sehschärfe bei Simulation und Aggravation. Klin Monatsbl Augenheilkd 195:356–362CrossRefPubMedGoogle Scholar
  6. 6.
    Gräf M (1999) Information from false statements concerning visual acuity and visual field in cases of psychogenic visual impairment. Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol 237:16–20CrossRefPubMedGoogle Scholar
  7. 7.
    Gräf M (2000) Objektive Sehschärfebestimmung. Ophthalmologe 97:582–600CrossRefPubMedGoogle Scholar
  8. 8.
    Gräf M (2004) Strategien der Visusbestimmung. Klin Monatsbl Augenheilkd 221:557–565CrossRefPubMedGoogle Scholar
  9. 9.
    Gräf M (2008) Objektive Sehprüfungen und Plausibilitätskontrollen. In: Kroll P, Küchle M, Küchle HJ (Hrsg) Augenärztliche Untersuchungsmethoden. Thieme, Stuttgart, (3. Aufl.) 58–78Google Scholar
  10. 10.
    Gräf M, Kaufmann H (1999) Anwendung einer neuen Methode zur objektiven Schätzung der Mindestsehschärfe. Klin Monatsbl Augenheilkd 214:395–400CrossRefPubMedGoogle Scholar
  11. 11.
    Gräf M, Roesen J (2002) Ocular malingering: A surprising visual acuity test. Arch Ophthalmol 120:756–760PubMedGoogle Scholar
  12. 12.
    Graef M, Wassill H (1999) Critical perimetry – functioning methods. Ophthalmologica 213:3–7CrossRefPubMedGoogle Scholar
  13. 13.
    Kathol RG, Cox TA, Corbett JJ, Thompson HS (1983) Functional visual loss. Follow-up of 42 cases. Arch Ophthalmol 101:729–735PubMedGoogle Scholar
  14. 14.
    Keltner JL, May WN, Johnson CA, Post RB (1985) The California syndrome. Functional visual complaints with potential economic impact. Ophthalmology 92:427–435PubMedGoogle Scholar
  15. 15.
    Metropolis N, Ulam S (1949) The Monte Carlo method. J Am Statist Ass 44:335–341CrossRefPubMedGoogle Scholar
  16. 16.
    Miller NR (1995) Neuro-ophthalmologic manifestations of nonorganic disease. In: Miller NR (ed) Walsh and Hoyt’s Clinical Neuro-Ophthalmology. Vol. 5, Part 2. William & Wilkins, Baltimore, pp 4541–4563Google Scholar
  17. 17.
    Petersen J (1990) Zur Fehlerbreite der subjektiven Visusmessung. Fortschr Ophthalmol 87:604–608PubMedGoogle Scholar
  18. 18.
    Petersen J (1993) Die Zuverlässigkeit der Sehschärfenbestimmung mit Landolt-Ringen. Enke, StuttgartGoogle Scholar
  19. 19.
    Schulze-Bonsel K, Feltgen N, Burau H et al (2006) Visual acuities hand motion and counting fingers can be quantified with the Freiburg visual acuity test. Invest Ophthalmol Vis Sci 47:1236–1240CrossRefPubMedGoogle Scholar
  20. 20.
    Strasburger H (2001) Converting between measures of slope of the psychometric function. Percept Psychophys 63:1348–1355PubMedGoogle Scholar
  21. 21.
    Weder W (1995) Simulation, Aggravation. In: Straub W, Kroll P, Küchle HJ (Hrsg) Augenärztliche Untersuchungsmethoden. Enke, Stuttgart, S 697–716Google Scholar
  22. 22.
    Weller M, Wiedemann P (1990) Seele und Sehen. Interdisziplinäre Aspekte von Augenheilkunde und Psychiatrie. Deutscher Ärzte-Verlag, KölnGoogle Scholar

Copyright information

© Springer Medizin Verlag 2009

Authors and Affiliations

  • J. Roland
    • 1
  • U. Hirsch
    • 2
  • S.P. Heinrich
    • 3
  • M. Bach
    • 3
  • M. Gräf
    • 2
  1. 1.Augenärzte Dr. Grabitz und RolandRödermarkDeutschland
  2. 2.Klinik und Poliklinik für AugenheilkundeUniversitätsklinikum Gießen und Marburg GmbHGießenDeutschland
  3. 3.Universitäts-AugenklinikFreiburgDeutschland

Personalised recommendations