1.1.1 .定义和临床特征

青光眼是一种进行性神经退行性视神经病变，病因多种多样，可导致视网膜神经节细胞 (RGC) 死亡。眼压 (IOP) 是青光眼最重要的可识别因素，也是目前唯一可改变的风险因素。眼压压力会在视神经头水平引发 RGC 轴突损伤。青光眼与其他视神经病变的区别在于，它会诱导筛板的生物力学重塑，从而导致特征性的视神经头外观。典型的形态变化包括杯状/凹陷（筛板后部变形/弯曲，以及神经视网膜边缘组织丢失）和切迹（神经视网膜边缘局部丢失）（Iyer 等人，2021 年）。同时还伴随着视网膜神经纤维层（呈弥漫性或扇形/楔形）、RGC 层和内丛状层的逐渐变薄，可通过光学相干断层扫描 (OCT) 检测到。青光眼还会导致特征性视力丧失 ( Casson et al., 2012 )。视力通常首先在周边区域丧失，视野缺损与水平中线一致。这一发现强调了视神经乳头作为损伤的主要部位的重要性，来自上下视网膜半视野的 RGC 轴突聚集在相反的两极，即使它们起源于视网膜水平缝两侧仅相距几微米的 RGC 胞体。这会产生鼻阶梯状缺损，通常会发展为弓状缺损，然后是高度缺损。

1.1.2 .全球健康和成本负担

青光眼是全球最常见的不可逆失明原因，也是导致视力丧失的主要原因。据估计，有 300 万美国人患有开角型青光眼，120,000 人因病情严重而患有视力障碍（Friedman 等人，2004 年；Quigley 和 Vitale，1997 年；Tham 等人，2014a 年）。随着人口老龄化，青光眼的患病率不断上升，预计到 2040 年，全球将有超过 1.1 亿人患上青光眼，导致全球 10% 的患者双侧失明（Tham 等人，2014b 年；Quigley 和 Broman，2006 年）。未经治疗或治疗不足的青光眼都会导致病情进展更快，更有可能导致永久性视力丧失和残疾。虽然中央视力丧失对患者的生活质量有明显影响，但即使是适度的周边视野和对比敏感度丧失也会影响患者的功能、健康和身体活动水平，并增加跌倒的风险（Odden 等人，2020 年；Jian-Yu 等人，2021 年；Shakarchi 等人，2019 年；Ramulu 等人，2019 年）。因此，在早期阶段尽量减少疾病进展应是当务之急。

1.2.1 .眼压与青光眼关系的演变观点

早在古希腊，人们就发现了盲眼的现象，即瞳孔无反应、触诊困难，但直到 19 世纪初，Gurthrie 才创造了“青光眼”一词，用来描述一种与眼压升高有关的致盲眼病（Stamper，2011 年）。随着在接下来的一个世纪里，精确测量眼压的技术不断进步，并且对健康人群的眼压分布进行了测量，人们认为青光眼与眼压之间的关联是绝对的——眼压比人群平均值高出 2 个标准差（通常称为 21 mmHg）的患者被认为患有需要治疗的疾病。Mansour Armaly 被认为是第一批挑战这一观念的人之一，他报告了一组眼高压患者，他们在 7 年的随访中没有出现视野缺损（Armaly 等人，1966 年），这一发现后来得到了眼高压治疗研究 (OHTS，见下文) 的证实（Kass 等人，2021 年）。同样，在眼压正常患者中出现青光眼的证据可以追溯到 19 世纪 50 年代，当时眼底镜检查发现眼压未明显升高的患者出现了青光眼样视神经头。随后，青光眼被视为一种单独的疾病实体，称为假性青光眼、副青光眼或动脉硬化性视神经萎缩，（Killer and Pircher, 2018）基于人群的研究最终确定，大约一半的青光眼病例发生在没有记录的眼高压的情况下（Klein et al., 1992 ; Cho and Kee, 2014 ; Sommer et al., 1991）。因此，我们对眼压、青光眼和视神经病变之间关系的理解已经有了很大的发展。现在人们认识到，对眼压的敏感性取决于与眼睛对不同眼压水平的反应有关的个体特征，因为在眼压处于人群正常范围内时患上青光眼的患者仍然可以从眼压降低中受益（Anderson, 2003），并且许多人可以忍受远高于正常范围的眼压数十年而不会患上视神经病变（Kass et al., 2021）。

现代临床、组织病理学和实验证据表明，视神经头是青光眼中眼压诱发损伤的主要部位（Quigley，1995；Downs and Girkin，2017；Burgoyne and Morrison，2001）。人们认为，眼压 (IOP) 通过在筛板水平诱发生物机械应力 ( Burgoyne 等人，2005a；Sigal 和 Ethier，2009 ) 和中断轴浆流 ( Quigley 等人，2000；Pease 等人，2000；Quigley，1999 ) 而产生病理作用，而间接通过损害 RGC 轴突的血管灌注 ( Nakazawa，2016 ) 或通过上述因素与其他因素的组合 ( Weinreb 等人，2014；Qu 等人，2010 ) 而产生病理作用。到目前为止，唯一被证实的青光眼疾病改良治疗方法是将眼压从因人而异的“基线”(损伤诱导) 水平降低，并且可以通过药物、激光和/或手术干预来实现。因此，临床重点一直是确定未治疗的最大眼压，以此为基础制定治疗性降低眼压的治疗计划，从而减缓和/或阻止视神经病变的发展。虽然大多数接受治疗的眼睛的进展速度不会导致未来的功能性视力障碍，但相当一部分 (3–17%) 的患者在接受临床护理时仍有发展为严重视力障碍的风险 ( Oliver 等人，2002 )。这种观察结果的原因尚不清楚，可能与真正的眼压控制不如临床上仅基于定期的临床眼压测量和/或非眼压相关的病理生理机制所认为的那么严格有关。

目前青光眼治疗的标准是将患者的眼压降低到临床医生确定的“目标”水平（Primary Open, 2020），该目标水平通常是按严重程度分层的绝对眼压目标值与未接受治疗的最大眼压相比的压力降低百分比中较小者（例如，轻度青光眼为高十几岁或从基线降低 20-25%，中十几岁或从基线降低 30-35%，重度青光眼为低十几岁或从基线降低 >40% ）（Gordon 等人，1999 年；Van Veldhuisen 等人，2000 年；Leske 等人，1999a 年；Musch 等人，1999 年；Damji 等人，2003 年）。这一做法很大程度上是基于青光眼眼压降低的里程碑式临床试验的数据。

1.2.2 .青光眼眼压降低的里程碑式临床试验

多项随机对照临床试验证实，降低眼压是青光眼发病机制中一个可改变的危险因素，这些试验研究了不同基线疾病严重程度和眼压水平的受试者。OHTS 研究了一批眼高压 (OHT) 患者，首次清楚地证明降低眼压可预防或延缓青光眼损害的发生。在 5 年的时间内，眼压从基线降低 20% 可使患青光眼的风险降低一半以上，从 9.5% 降至 4.4%（Kass 等人，2002 年）。早期显性青光眼试验 (EMGT) 比较了使用选择性β受体阻滞剂和氩激光小梁成形术 (ALT) 降低眼压的效果与早期青光眼进展的观察结果；与治疗前眼压平均降低 25% 相比，接受治疗的患者病情进展明显延迟（Heijl 等人，2002 年）。协作初始青光眼治疗研究 (CIGTS) 将新诊断的青光眼患者随机分配接受小梁切除术或药物治疗，结果发现积极降低眼压 (≥35%) 可降低晚期疾病患者进一步视野丧失的可能性 ( Musch 等人，2009a )。晚期青光眼干预研究 (AGIS) 检测了手术顺序对病情进展的影响，发现在手术后的前 18 个月内，平均眼压 ≤14 mmHg 的眼睛视野进展较慢，而平均眼压 ≥18 mmHg 的眼睛则较慢。6 年内达到眼压 <18 mmHg 的眼睛几乎没有视野进展，相比之下，达到这一水平的时间不到 50% 的眼睛则没有（Van Veldhuisen 等人，2000 年）。在英国青光眼治疗研究 (UKGTS) 中，发现对于新诊断的青光眼患者，使用前列腺素类似物治疗可降低眼压并防止 2 年后视野恶化（Garway-Heath 等人，2015 年）。在任何基线眼压水平下发生青光眼的眼睛均能从眼压降低中受益。在正常眼压性青光眼协作研究 (CNTGS) 中，与未经治疗的眼睛相比，眼压降低 30% 的眼睛青光眼进展减缓（进展率分别为 12% 和 35%）（Schulzer 等人，1998 年）。这些具有里程碑意义的青光眼试验一致表明，不同程度的眼压降低可降低青光眼发生和发展的风险。然而，至关重要的是，这些研究使用单次测量或每隔几个月在每个时间点进行一天的有限昼夜曲线来评估眼压。

1.2.3 .眼压测量法可替代测量真正的眼内静水压

眼压测量在青光眼的临床管理中起着核心作用。鉴于眼压介导视神经头水平的青光眼损伤，该部位的静水压与了解疾病风险最直接相关。然而，直接测量筛板的静水压需要对眼睛进行插管，这对于临床监测来说既不安全也不实用。眼压测量在临床上用于估计眼睛内部的真实静水压。大多数用于临床护理的眼压计依赖于对角膜对外部变形力的反应的测量，因此会受到关键假设和可变眼部结构特征的干扰（见下文）。

1.2.4 .眼压测量和监测的现行护理标准指南

根据美国眼科学会 (AAO) 和美国青光眼协会 (AGS) 的首选实践模式指南（Gedde 等人，2021 年），建议将眼压测量作为眼科检查的关键要素。眼压测量通常在房角镜检查和瞳孔扩张之前通过眼压测量获得。记录眼压测量时间有助于确定眼压的昼夜模式和波动与降眼压药物给药时间的关系。建议医生根据一系列眼压测量来制定治疗决策，而不是单个数据点，在某些情况下甚至是基于昼夜评估。建议目标眼压比治疗前眼压低至少 25%。对于达到眼压目标时间不到 6 个月且无进展迹象的患者，建议每 6 个月进行一次眼压随访评估和测量。对于达到眼压目标时间较长且无损伤进展迹象的患者，可每 12 个月进行一次随访。达到眼压目标但病情进展的患者应每 1-2 个月监测一次。此外，未达到眼压目标且病情进展的患者应每 1-2 个月监测一次。最后，未达到眼压目标但没有进展性损伤证据的患者可以每 3-6 个月监测一次。

欧洲青光眼协会 (EGS) 同样强调了眼压测量在青光眼患者临床评估中的重要性（欧洲青光眼协会青光眼术语和指南，2021 年）。Goldmann 压平眼压计 (GAT) 是目前用于测量眼压的标准眼压计，没有关于替代眼压测量方法的建议。强烈建议执业医师设定目标眼压，并应根据青光眼或其他眼部或全身疾病的变化进行更新。

2.1.1视神经头的生物机械应力和轴浆运输

筛板处的 RGC 轴突特别容易受到损伤，因为这些无髓鞘纤维会突然旋转 90° 离开眼后部。眼压变化的生物力学反应会导致环向应力传递至视乳头周围巩膜，而压应力则会导致视神经头组织（包括筛板）向后移位（Crawford Downs et al., 2011）。虽然筛板的胶原结构在一定程度上保护了 RGC 轴突，但束流大小、孔径和结缔组织密度的区域差异与上极和下极 RGC 轴突的敏感性增加有关（Quigley et al., 1981）。眼压相关的视神经应激程度取决于眼部解剖特征，包括巩膜壳、筛板和巩膜管；组织结构和容量的差异可能导致个体对视神经头眼压相关应力的敏感性 ( Burgoyne et al., 2005b )。基于 OCT 的人类受试者成像研究表明，响应眼压变化而表现出的应力是可变的，但患有青光眼的眼睛以及青光眼内受损更严重的区域往往表现出较少的生物力学变形，反映出组织硬度更高 ( Quigley et al., 2017 )。

组织水平的生物力学力如何导致单个轴突损伤仍未完全了解。轴突纤维的拉伸、剪切、压缩或扭结可能直接引发驱动细胞凋亡的损伤信号。视神经乳头星形胶质细胞也能感知这些生物力学力，并可能诱导促进神经退行性的表型变化（Hernandez 等人，2008 年；Wang 等人，2017 年）。此外，青光眼患者的轴浆运输发生显著改变。视网膜神经节细胞轴突内的物质轴浆运输以双向方式进行，既朝向细胞体，又远离细胞体。眼压升高会破坏视神经头部细胞骨架的完整性和轴突运输（包括逆向和顺向运输），其破坏程度与眼压升高成正比（Anderson and Hendrickson，1974；Chidlow 等人，2011；Minckler 等人，1977；Gaasterland 等人，1978；Quigley 等人，1979）。这可能导致细胞体中神经营养因子输送水平不足，以及轴突和突触机制运输不足，无法维持视神经和皮层下视觉中心的亚细胞结构。

2.1.2 .压力敏感细胞和机械应变

高眼压水平会破坏视神经头部的正常轴突运输，启动 RGC 轴突和胞体、小胶质细胞和星形胶质细胞中的细胞应激信号通路，并最终激活 RGC 死亡信号——这是青光眼视力丧失的最终原因。但如何感知由眼压波动引起的机械变化并启动这些信号呢？细胞和细胞外基质 (ECM) 元素通过多种机制感知并对生物力学信号作出反应 ( Martino et al., 2018 ; Eyckmans et al., 2011 )。这些传感器如何参与青光眼发病机制的机制尚不完全清楚，然而，在青光眼全基因组关联研究 (GWAS) 中鉴定出机械传感器（yes 相关蛋白 1 (YAP1) 和整合素）和 ECM 蛋白的变异，支持了它们的作用 ( Hamel et al., 2024 ; Han et al., 2023 )。对眼压诱发的机械信号作出反应的眼部细胞包括小梁网细胞、筛板细胞、视神经乳头星形胶质细胞、视乳头周围巩膜成纤维细胞和视网膜神经节细胞。它们通过机械响应离子通道、细胞表面整合素和粘着斑、连接复合体和初级纤毛感知拉伸、剪切和压缩应变、外部地形和组织硬度等机械信号。这些传感器将细胞与其环境连接起来，使细胞能够适应不断变化的外部刺激。此外，ECM 可以启动这些传统细胞机械传感器之外的细胞信号通路。例如，机械应变会释放 ECM 中休眠的转化生长因子 β (TGFβ) 储存，从而启动基质细胞内的促纤维化信号级联 ( Shi et al., 2011 )。目前尚不清楚 ECM 和细胞如何忽略一些外部机械刺激（例如眨眼和眼位变化时发生的快速应变波动），同时对其他刺激（例如长时间眼压升高）做出病理反应。青光眼发病机制中的机械带通滤波器概念已在其他地方详细回顾（Pitha 等人，2024 年）。

眼压升高导致基因转录发生剧烈变化。在离体器官培养和动物模型中暴露于升高的眼压水平的 TM 细胞会改变与 TGFβ 信号传导、ECM 重塑和细胞骨架重组相关的基因转录 ( Jia 等人，2023 年；Lakk 和 Krizaj，2021 年；van Zyl 等人，2020 年；Gonzalez 等人，2000 年)。从青光眼患者中分离的 TM 细胞中也激活了类似的转录网络，并由机械刺激诱导。整合素和初级纤毛机械传感器在调节 TM 细胞行为和眼压方面起着核心作用 ( Luo 等人，2014 年；Gagen 等人，2014 年)。类似地，ONH 层状区域的细胞对眼压升高作出反应，与 TGFβ 信号传导、ECM 重塑和细胞骨架重组相关的转录网络发生改变（Oglesby 等人，2016 年；Keuthan 等人，2023 年）。ONH 星形胶质细胞、PPS 成纤维细胞和筛板细胞表达整合素、机械反应离子通道和对机械刺激作出反应的连接复合物；对培养的星形胶质细胞和成纤维细胞进行机械刺激会显著改变细胞迁移行为、细胞骨架结构和基因转录（Pitha 等人，2024 年；Kirschner 等人，2021 年；Guan 等人，2022 年；Szeto 等人，2021 年）。从眼压引起的机械应变波动到视网膜神经节细胞死亡和 ONH 重塑的路径涉及多种机械传感器，这些传感器位于眼前段和眼后段的细胞类型和 ECM 成分中。一旦检测到病理性眼压引起的机械信号，细胞就会通过与青光眼发展和进展相关的基因表达交替做出反应。

2.1.3 .血流

前部视神经的血液供应广泛而复杂（图 1）。眼动脉是颈内动脉的第一个分支，为眼部提供大部分血液供应。当眼动脉进入眼眶并穿过 Zinn 环时，它分出供应大部分视网膜的视网膜中央动脉和供应脉络膜和视神经头的睫状动脉（Fan 等，2015；Michalinos 等，2015）。前层视神经从脉络膜和视网膜循环的侧支获得血液供应。视神经的层状区域主要从短睫状后动脉和软脑膜动脉获得血液供应。短的睫状后动脉产生 Zinn-Haller 动脉环，该动脉环嵌入视神经头周围的巩膜并供给筛板。

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图 1

在各种全身血压和眼压范围内，视网膜和视神经血流都会发生自动调节（Caprioli 和 Coleman，2010 年）。除了扰乱轴突运输之外，眼压升高还会损害自动调节血流。在生理眼压水平下，眼压和视神经头内的优先血流之间没有关系（Sossi 和 Anderson，1983 年）。然而，在升高的眼压水平下，维持眼血流的自动调节能力与眼压成反比（Guidoboni 等人，2014 年）。此外，全身血压较低的患者对与眼压相关的视神经头血流中断的阈值可能较低。在 EMGT 中，较低的收缩期灌注压、较低的收缩压和心血管疾病是青光眼进展的独立预测因素（Leske 等人，2007 年）。与健康眼相比，低眼压性青光眼患者眼压升高时脉动性眼血流显著下降，这可能表明低眼压性青光眼患者的血管反应发生改变或自身调节功能障碍（Quaranta 等人，1994 年）。事实上，几项基于人群的研究已将低眼灌注压确定为青光眼的风险因素（Caprioli 和 Coleman，2010 年）。

2.2.1水性生产

房水由睫状上皮产生，睫状上皮是包括色素上皮和非色素上皮的双层组织，位于睫状体的内表面。非色素上皮细胞以每分钟约 2-3 μL（前房容积的 1-1.5%）的速度分泌房水。房水分泌（也称为房水流量）随昼夜节律而变化，在夜间达到最低点。房水的形成是通过扩散和超滤等被动过程和分泌的主动过程实现的（Gabelt 等人，2003 年）。扩散是通过溶质（主要是脂溶性物质和离子）沿后房细胞膜浓度梯度向下流动而发生的（Civan 和 Macknight，2004 年）。超滤是水和水溶性物质通过渗透梯度和静水压穿过有孔的睫状毛细血管内皮进入睫状基质的过程。

大部分（>80%）房水是通过能量依赖性过程形成的，该过程涉及选择性离子和底物逆着血房水屏障的浓度梯度进行跨细胞运动。主动运输在睫状上皮间建立渗透梯度，促进水和其他血浆物质的流动。水通过细胞膜的大量流动是由水通道蛋白介导的（Yamaguchi et al., 2006）。该过程由无色素上皮中的酶实现，例如钠钾腺苷三磷酸酶 (Na + , K + - ATPase) 泵和碳酸酐酶 (CA)。Na + , K + - ATPase 泵主动将钠分子及其伴随的阴离子从睫状体基质运输到后房，从而产生高渗透压并促进水扩散到房水中。

CA 存在于色素和非色素睫状上皮中，介导碳酸氢盐在睫状上皮中的运输。这是通过 CO 2的水合实现的：CO2 + H2O↔碳酸氢↔HCO3- + H+ ( Dobbs 等人，1979 年)。CA 产生的氢离子与钠离子交换，并提供阳离子来驱动水的流动。此外，房水的主要阴离子成分氯离子通过氯离子通道主动运输通过上皮。抗坏血酸和氨基酸通过主动运输穿过纤毛上皮。

与血清血浆相比，房水渗性稍高，呈酸性（pH ∼7.2），含有高浓度的抗坏血酸；蛋白质含量低；氯化物和乳酸稍多；钠、碳酸氢盐、二氧化碳和葡萄糖稍少。

2.2.2小梁流出

小梁网流出道又称常规流出道，是房水的主要引流途径，约占房水流出的 70-90%。小梁网流出道（Tamm，2009；Gong 等，1996）包括小梁网 (TM)、施莱姆管、收集通道、房水静脉和巩膜上静脉。TM 位于虹膜角膜角，是一种三角形多孔结缔组织结构，附着于角膜 Descemet 膜（Schwalbe 线）末端的后方、虹膜底部和睫状体插入处以及巩膜突。TM 由 3 个连续的组织层组成 - 最内层的葡萄膜网、角巩膜网和近小管组织（也称为筛状层），以及位于角膜插入处交界处的第四个非过滤区域。多孔的角巩膜网和葡萄膜网由层状结缔组织束组成（Acott and Kelley，2008），对流出物几乎没有阻力（Grant，1963）。近小管组织是 TM 的最薄部分，毗邻 Schlemm 管内皮（Keller and Acott，2013），由排列松散的细胞外基质和近小管细胞组成（Tamm，2009）。房水通过小梁网后流入 Schlemm 管，这是一种类似淋巴管的通道，由 TM 保持畅通（Johnson and Kamm, 1983）。大部分（约 75%）流出阻力位于近小管和 Schlemm 管相交的区域。（Ethier, 2002 ; Johnson, 2006）。Schlemm 管内壁的内皮细胞通过紧密连接结合在一起，并与不连续的基底膜相连 ( Gong et al., 1996 )。Schlemm 管内壁具有显著的水力传导性，机械力使细胞脱离基底膜，形成细胞外囊或巨大的液泡和孔隙——这一过程对液体运输至关重要（Johnson et al., 2000）。房水通过内皮后进入 Schlemm 管，这是一种椭圆形环形结构，其内水平直径范围为 1 至 30 微米，具体取决于眼压（Johnstone 和 Grant，1973 年）。房水进入管后，随后流入约 30 个收集通道之一。收集通道位于 Schlemm 管的外壁，是内皮衬里的管道，房水可由此进入巩膜内和巩膜外静脉系统（Ascher，1954 年）) 最终被吸收至巩膜静脉系统。至少 25% 的流出阻力发生在 Schlemm 管之外 ( Grant, 1958 )。

2.2.3 .葡萄膜巩膜流出

房水直接与前葡萄膜间质接触，约 4-30% 的房水流出通过葡萄膜巩膜通路，也称为非常规流出通路 ( Bill and Phillips, 1971 ; Bill, 1965 )。房水通过葡萄膜巩膜网排出，进入虹膜根部和睫状体的间质，在肌束之间的间隙中流动 ( Alm and Nilsson, 2009 )。然后房水流入睫状体上腔和脉络膜上腔，并通过涡静脉和后巩膜 ( Bill and Phillips, 1971 ; Bill, 1965 )。灵长类动物的研究表明，前房和脉络膜上腔之间的静水压力差是葡萄膜巩膜流出的主要驱动力（Emi 等，1989）。

睫状肌中的细胞外基质含有结缔组织成分，包括 I、II 和 IV 型胶原蛋白以及纤连蛋白和层粘连蛋白；这些糖蛋白的生物合成和周转在建立葡萄膜巩膜通路内的流出阻力中发挥作用（Weinreb 等，2002 年）。

2.2.4巩膜静脉压

巩膜静脉系统对维持房水流出阻力和正常眼压有重要贡献（Selbach 等人，1998 年、2005 年；Funk 等人，1996 年）。巩膜静脉构成房水流出通路的最远端部分，因此巩膜静脉压 (EVP) 可对常规房水流出产生远端阻力，并为依赖生理性引流的眼睛设定最大眼压降低的眼压底限。改良的 Goldmann 方程描述了 EVP 和眼压之间的关系：眼压 = EVP + (Q – U) ÷ C。Q表示房水产生量/流量（μL/min），U 表示葡萄膜巩膜流出量（μL/min），C 表示小梁网的流出能力（μL/min/mmHg；常规流出总阻力的倒数）（Brubaker，2004 年）。正常的巩膜上静脉压在 8 至 10 mmHg 之间，随测量技术的不同而变化（Brubaker，1967）。EPV 在姿势变化期间对 IOP 起作用，因为在倾斜位置时 IOP 和 EVP 都较高（Sit and McLaren，2011；Arora et al.，2017）。巩膜上血管缺乏毛细血管，具有许多动静脉吻合口，静脉系统周围肌肉含量高，可控制血流。巩膜上血管受副交感神经、交感神经和三叉神经纤维的高度支配（McDougal and Gamlin，2015）。

2.2.5原发性和继发性开角型青光眼的致病性流出机制

总体而言，房水流出阻力增加是导致眼压升高的主要风险因素。此外，房水流出阻力增加会导致房水产生暂时或周期性变化，从而导致眼压波动幅度更大、持续时间更长。鉴于房水流出的复杂性，有多种机制可能导致房水流出受阻，并最终导致青光眼。

2.3.1 .触诊

触诊眼压测量缺乏精确度，但在眼科设备不易获得的情况下，可能在识别与正常值相差较大的偏差方面发挥的作用有限。

2.3.2 .斜视眼压测量法

Schiotz 眼压计虽然与现代技术相比可能比较原始，但它是最早可用于眼压评估的可靠眼压计之一。

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图 3.

2.3.3 .戈德曼眼压测量法

压平眼压计基于 Imbert-Fick 原理，该原理指出，一个球体充满液体并被一层无限薄的膜包围，而该膜受到的反压力恰好压平，从而测量该球体中的压力（Goldmann 和 Schmidt，1957 年）。该原理基于牛顿第三运动定律，其中眼压 = 接触力 ÷ 接触面积，并假设角膜是一层具有完美弹性和柔韧性的无限薄的膜（Whitacre 和 Stein，1993 年）。Perkins 和 GAT 是压平眼压计的例子。GAT 于 1948 年首次发明，由于其经过验证的准确性、精确度以及低观察者内和观察者间差异性（图 4），至今仍被认为是眼压测量的黄金标准，在其诞生之时，远远优于其他替代方案。一个表面积为 7.35平方毫米、直径为 3.06 毫米的截头圆锥体在蓝色滤光光照射下，压在已用荧光素麻醉的角膜中央。圆锥体的末端有一个倍增棱镜，它将角膜上的圆形半月板分成两个独立的圆弧，然后对齐这两个圆弧以获得眼压测量值。为获得准确的测量值，圆弧的大小和厚度应成比例。压平角膜并沿内缘对齐圆弧所需的力与眼压成正比，以 mmHg 表示（Brusini 等人，2021 年）。Perkins 眼压计是 Goldmann 的便携式版本，可在仰卧位使用（图 5）。

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图 4.

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图 5.

在理想的测试条件下，GAT 测得的眼压在观察者内和观察者间变异性方面分别达到了 2.5 和 4.0 mmHg 的 95% 置信限度（Garway-Heath 等人，2007 年）。在 Mihailovic 等人的研究中，当两位医生使用同一台裂隙灯对同一患者测量眼压时，17% 的患者存在 >2 mmHg 的差异，与技术人员获得的测量值相比，这一差异甚至更高（Mihailovic 等人，2020 年）。

由于 Imbert-Fick 原理中的假设，角膜生物力学特性会导致使用压平眼压计测量眼压时出现误差也就不足为奇了。Goldmann 校准了压平眼压计，假设通过光学厚度测量获得的平均角膜厚度为 0.52 毫米，并强调角膜厚度会影响眼压读数（Goldmann and Schmidt，1957）。人类平均角膜厚度估计在 0.530 到 0.567 毫米之间，但非洲人和部分亚洲人群的平均角膜厚度往往较低。具体取决于用于获取测量值的仪器（Doughty and Zaman，2000；Argus，1995；La Rosa 等人，2001；Shah 等人，1999；Wolfs 等人，1997）。对于具有平均角膜厚度的人眼，眼压计和眼内静水压是一致的，但是在较厚的角膜中读数较高，而在较薄的角膜中读数低于眼内实际静水压（Ehlers 等人，1975 年；Kohlhaas 等人，2006 年）。在 Whitacre 等人的研究中，对 15 只接受眼内手术的眼睛同时进行了压力测定和 Perkins 眼压测定，压力为 10、20 和 30 mmHg。薄角膜平均低估眼压 4.9 mmHg，而较厚角膜则高估眼压 6.8 mmHg（Whitacre 等人，1993 年）。据报道，角膜厚度每增加 10 μm，测得的眼压就会增加 0.11-0.71 mmHg（Shah 等人，1999 年；Ehlers 等人，1975 年；Bhan 等人，2002 年；Zadok 等人，1999 年）。一些研究试图通过提出校正眼压公式来解决角膜厚度对眼压的影响，然而，角膜厚度并不是影响眼压的唯一角膜生物力学特性，因此没有一个校正因子被一致采纳用于常规使用（Doughty 和 Zaman，2000 年；Ehlers 等人，1975 年；Whitacre 等人，1993 年；Herndon 等人，1997 年）。值得注意的是，角膜厚度在昼夜节律中会发生微小波动，并且会随着佩戴隐形眼镜、怀孕、手术、服用某些药物等而发生变化。（Doughty 和 Zaman，2000 年）无论生物力学对眼压有何影响，较薄的角膜都被认为是罹患青光眼的独立风险因素（Brandt 等人，2001 年；Herndon 等人，2004 年））。角膜散光也会影响眼压读数；散光每增加 3.0-4.0 屈光度，眼压估计就会误差 1 mmHg（Mark 和 Mark，2003 年）。当 Goldmann 压平器的水平放置时，顺规角膜散光会低估眼压，逆规角膜散光会高估眼压。对于斜轴角膜散光，当轴为 45° 或 135° 时，误差较小，并接近于零。对于角膜散光严重的眼睛，在水平和垂直子午线获取 Goldmann 眼压测量值并取平均值可以更准确地测量眼压（Holladay 等人，1983 年）。角膜的水化状态会影响通过压平进行的眼压测量，角膜水肿会导致眼压低估（Neuburger 等人，2013 年；Simon 等人，1993 年；Oh 等人，2009 年）。

必须考虑角膜在疾病状态下的特性，因为这些特性可能会影响 GAT 的准确性。这些特性包括但不限于角膜移植状态、圆锥角膜或其他角膜扩张、带状角膜病变、退行性疾病、屈光手术后、角膜水肿等。

除角膜特性外，还有其他因素可能影响压平眼压计的准确性，所有这些因素都可以通过适当的测量技术解决。荧光素浓度会影响眼压读数。狭窄的荧光素环（≤0.1 毫米）可能由于角膜前泪膜中的浓度不足、给药和测量之间时间延长导致冲洗或猝灭，可能导致眼压低估（Moses，1960）。在没有荧光素的情况下测量眼压也会导致人为的低眼压测得值（Hoffer，1979）。同样，较高浓度的荧光素或比正常更厚的环膜也会导致眼压高估。患者因素，例如因穿紧身衣服导致的 EVP 升高、屏住呼吸和瓦尔萨尔瓦动作，都可能导致眼压暂时升高，但这可能不能反映正常状态。此外，调节和垂直凝视的大幅转变也可能影响测量的眼压，尤其是对于患有甲状腺眼病的患者，由于眼外肌紧张（Whitacre and Stein，1993）。

2.3.4 .托诺笔

Tono-Pen (Reichert Ophthalmic Instruments, Depew, NY, USA) 是一种便携式轻型电池供电设备，它使用压平和压痕眼压计的原理来获得眼压值，并且基于 Mackay-Marg 原理 (图 6 )。

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图 6.

2.3.5 .回弹眼压测量

2000 年，iCare（Icare Oy，芬兰凡达）反弹式眼压计被引入眼科界用于临床，为眼压测量提供了一种新的便携、轻便技术（图 7）。（Kontiola，2000）在反弹式眼压测量中，一个小探头以设定的速度从眼压计中伸出，接触角膜，然后以根据眼压而变化的不同速度反弹回眼压计。一次性探头由磁化钢丝轴组成，远端带有圆形塑料尖端，以最大限度地减少角膜创伤（Cervino，2006）。探头的运动由内部螺线管检测，然后由微处理器放大和数字化。随着眼压的升高，探头弹起的速度更快，冲击持续时间更短。该设备对总共六次读数进行平均，丢弃最高和最低读数以产生数字眼压读数（Brusini 等人，2021 年；Cervino，2006 年）。该设备便携、轻便、由电池供电，无需角膜麻醉。回弹眼压测量法因其舒适性和易用性而在眼科诊所中广受欢迎，尤其是在儿科患者中。

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图 7

在眼压正常范围内，回弹眼压测量法与 GAT 有很好的相关性，但在高眼压和低眼压时，眼压可能分别被高估和低估（Subramaniam 等人，2021 年；Fernandes 等人，2005 年；Martinez-de-la-Casa 等人，2005 年；Iliev 等人，2006 年；Kato 等人，2018年）。在较高的眼压（≥23 mmHg）下，回弹眼压测量法与 GAT 相比高估了眼压（Gao 等人，2017 年）。此外，回弹眼压计测得的眼压值与 CCT 呈正相关，可能比 GAT 的相关性更高（Fernandes 等人，2005 年；Gao 等人，2017 年；Brusini 等人，2006 年；Johannesson 等人，2008 年）。ICare 测量应从中央角膜获取，因为周边测量可能会低估眼压（Muttuvelu 等人，2012 年）。角膜曲率与回弹眼压计读数无关（Johannesson 等人，2008 年）。对于角膜水肿的眼睛，与前房内眼压评估相比，回弹眼压计比 GAT 更准确（Neuburger 等人，2013 年）。

2017 年，iCare HOME 设备获得 FDA 批准，允许患者利用反弹眼压计在非临床环境中自行获取眼压测量值（图 8）。在 Mudie 等人的研究中，91.3% 的参与者通过 iCare HOME 获得的眼压测量值在 GAT 的 5 mmHg 以内。iCare HOME 和 GAT 测量值之间的平均差异为 -0.33 ± 3.11 mmHg。HOME 设备的整体组内相关系数为 0.92（Mudie 等人，2016 年）。虽然 iCare HOME 不是第一台自测眼压仪（Zeimer 等人，1986 年），但它是第一台轻便的便携式自测眼压仪，患者可以轻松使用，使其成为一种实用的诊室外压评估工具。

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图 8

2.3.6 .气压测量法

气压眼压计是一种基于压平和压痕原理的眼压测量法。气压眼压计采用直径为 5 毫米的略微凸起的硅胶探头，带有一个中央空心管作为浮动传感器，并与排气装置相连（图 9）。探头放在角膜上，中央管内的压力增加以匹配眼压产生的力量（Durham 等人，1965 年；West 等人，1972 年）。麻醉后，将探头垂直放置在角膜中央以获得准确读数。可以在直立、侧卧和仰卧姿势下进行测量。与许多其他眼压计不同，气压眼压计可在几秒钟内连续测量眼压，并根据心动周期内眼压的波动计算眼脉压。

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图 9

在眼压正常范围内，气眼压测量法与 GAT 显示出良好的相关性，相关系数在 0.77 和 0.95 之间（Bhan 等人，2002 年；Zadok 等人，1999 年；Yang 等人，2000 年；Esgin 等人，1998 年；Tuunanen 等人，1996 年）。尽管存在正相关性，但与其他压平和压力测量技术相比，气眼压测量法往往会显著高估眼压（Bhan 等人，2002 年；Menage 等人，1994 年；Kaufman，1972 年）。

气眼压测定法也受角膜厚度影响。Bhan 等人观察到角膜厚度每增加 10 μm，平均眼压就会增加 0.28 mmHg（Bhan 等人，2002 年；Zadok 等人，1999 年）。气眼压测定法已被证实对有屈光手术史的眼睛有用；使用 GAT 测量的术后眼压会下降，而使用气眼压测定法则不会出现这种情况。这可能表明，对于有屈光手术史的患者，气眼压测定法是评估眼压的更可靠工具（Zadok 等人，1999 年）。尽管有报道称气眼压计可用于屈光手术后的角膜，但对于有穿透性角膜移植术、圆锥角膜和 Fuchs 内皮营养不良病史的患者，气眼压计读数明显高于 GAT 和 Tono-pen（Browning 等人，2004 年）。已研究使用巩膜气眼压计代替角膜假体和严重角膜病变患者的眼压测量，结果显示与角膜气眼压计呈正相关，但与 Goldmann 眼压计无显著相关性（Kapamajian 等人，2013 年）。

2.3.7 .非接触式眼压测量

非接触式眼压测量法的优点是无需麻醉即可进行评估，通过自动化过程可降低污染和角膜损伤风险。测量结果可在几秒钟内获得并以数字格式显示。非接触式眼压测量法可能对眼科麻醉耐受性较差的患者有用。

2.3.7.2 .眼部反应分析仪

眼部反应分析仪 (ORA) (Reichert Technologies，纽约迪皮尤，美国) 于 2005 年开发，是一种较新的气流眼压计形式，它还考虑了角膜厚度和生物力学（图 10）。（Luce，2005）ORA 通过向眼睛输送计量的空气脉冲，在几毫秒内获得眼压，使角膜向内移动变平，并形成轻微的凹陷，这代表第一个压平状态。然后，空气脉冲停止，角膜上的压力以反时间对称的方式减小，导致角膜从凹形反弹到正常的凸面曲率并经过第二个压平状态。电光准直检测系统监测直径为 3.0 毫米的角膜区域，以识别向内和向外的压平事件。利用这些时间点，内部供气腔的相应压力用于在每个时间点创建两个压平峰。这两个压力由通过压平曲线峰和压平腔压力曲线绘制的垂直线确定。由于角膜的粘弹性，这两个不同时间点的压力值不同（Luce，2005；Soergel 等人，1995）。两个压平压力的平均值与 GAT 相关，并用于生成“Goldmann 校正眼压”或 IOPg，以及角膜滞后。ORA 还计算角膜补偿眼压 IOPcc，它是通过结合角膜的生物力学特性（弹性和粘度）计算出的眼压值。

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图10.

与 GAT 相比，ORA 显著高估了 IOP，尤其是在较高 IOP 水平下（Martinez-de-la-Casa 等人，2006 年）。测量的 IOPg 和 IOPcc 均显著高于 GAT，平均差异分别为 7.2 和 8.3 mmHg，这表明这些值不能与 GAT 互换。研究发现，角膜滞后与 GAT 和 IOPg 无关，但与 IOPcc 相关，然而研究表明，生成的 IOP 值之间差异非常小。通常，IOPcc 与 GAT 相关，但受角膜特性的影响较小，并且在角膜屈光手术后保持稳定（Pepose 等人，2007 年）。此外，与 IOPcc 相比，IOPg 和 GAT 受角膜厚度的影响更大（Kotecha 等人，2006 年）。研究表明，与 GAT 相比，IOPcc 是预测青光眼恶化速度的更好的替代指标 ( Susanna 等人，2019a )。此外，多项研究表明，角膜滞后是青光眼恶化的独立预测因素 ( Congdon 等人，2006 年；Medeiros 等人，2013 年；Susanna 等人，2019b 年；Fujino 等人，2020 年)。在体外灌注系统中研究的角膜水肿眼中，ORA 在生理眼压水平下获得了准确的眼压测量值，但在高眼压 (≥40 mmHg) 时准确度会降低 ( Neuburger 等人，2013 年)。ORA 测量前使用局部麻醉剂不会影响角膜参数，但对 IOP g有轻微影响，该影响因所用角膜麻醉剂的类型而异，但在临床上可能可以忽略不计 ( Ogbuehi, 2012 )。重复测量时未观察到 IOP 降低，或 GAT 观察到的眼压效应，但重复 ORA 测量时未观察到 ( Zimmermann et al., 2017 )。

当将 ORA 与气吹眼压测量法进行比较时，研究表明，与 ORA-IOPcc 相比，气吹眼压测量法会高估眼压，其中一项研究报告的平均差异为 2.97 mmHg（Kilavuzoglu 等人，2019 年）。ORA 的一些缺点是价格昂贵，这限制了该技术的广泛应用。

2.3.8 .迪亚通

Diaton 眼压计（BICOM Inc，美国纽约州长滩）是一款基于前代 TGDc-01 的眼压计，是一种便携式、轻便的手持式设备，利用上眼睑的回弹眼压测量原理测量眼压。Diaton 眼压计释放一根金属杆，该金属杆从眼睑、上睑板和上巩膜反弹；杆的减速用于估计眼压。Diaton 包含一个垂直对齐传感器和用于平均眼压估计值的软件。

研究表明，Diaton 眼压测量法与 GAT 的相关性较差，一致性的上限和下限分别为 +8.4 mmHg 和 −9.6 mmHg，这些限制对于临床实践来说是不可接受的（Doherty 等人，2012 年）。Risma 等人使用 Diaton 与 GAT 比较了 87 只眼睛的眼压，发现相关系数为 0.64；此外，在识别 GAT 测量的眼压 >21 时，Diaton 的敏感性和特异性分别为 65% 和 81%（Risma 等人，2016 年）。虽然这项技术不是 GAT 的有用替代品，但对于接受角膜假体的患者来说，它可能是一种优于触诊的方法，具有一定的价值。

2.3.9 .持续眼压监测装置

随着人们对昼夜眼压在青光眼病理生理和进展中的作用越来越感兴趣，对连续眼压监测技术的需求也随之增加。

3.2.1波动、变异性和时间尺度的定义

在不同时间尺度上，眼压波动的原因和临床相关性各有不同。眼压波动的某些因素并非生物学因素，包括不同观察者在眼压测量技术和设备校准方面的差异（Choudhari 等人，2009 年；Sultan 等人，2009 年）。虽然“变异性”一词具有精确的统计定义，通常指在某一群体内一系列独立样本中获得的测量值的差异，但“波动”一词是指个体内某个测量参数随时间推移的差异（图 12）。因此，我们认为，个体患者在多个时间尺度上的眼压变化最好称为 眼压波动。个体间眼压指标的差异最好称为变异性。实验室动物和人类的研究表明，眼压是动态的，在眨眼和眼球运动过程中压力会出现极端但短暂的峰值（ΔIOP≥20 mmHg）（Downs，2015；Downs 等人，2011；van den Bosch 等人，2021）。然而，这些以几秒钟为时间间隔的眼压超急性波动被认为与临床无关，因为它们是普遍存在的，即使在健康的眼睛中也是如此。动物模型研究证实了这一点，并表明这种超急性波动对视网膜神经节细胞没有长期影响（He 等人，2008）。另一方面，大多数患者都会出现几分钟到几小时的短期眼压波动，可能与临床有关。对健康受试者和青光眼患者的研究曾在睡眠实验室中测量过 24 小时的眼压，记录了平均昼夜节律和位置性眼压变化，范围高达 7 mmHg（Mosaed 等人，2005a；Liu 等人，2003a）。最后，纵向临床研究发现，数月间获得的眼压测量值的长期（每次就诊）波动是青光眼的一个潜在风险因素。但短期和长期眼压波动之间的关系尚不清楚。假设长期、每年或每两年的眼压测量值相对稳定，则长期范围内测得的眼压差异可能是由影响短期眼压波动的相同因素驱动的，尽管依赖零星的、孤立的眼压测量值时，解决波动程度的可靠性可能较低。这种孤立的测量更容易受到虚假异常读数和均值回归的影响（Melillo 等人，2021 年）事实上，基于隐形眼镜的眼压测量法已显示出短期和长期眼压波动之间存在很强的相关性（Tojo 等人，2016 年）。

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图 12

3.2.2哪些指标最能描述眼压波动？

关于如何最好地描述和理解眼压波动的关键问题仍未定义（Sultan 等人，2009 年）。1) 哪些描述眼压波动的指标与青光眼损伤和进展最相关（图 13）？描述眼压波动的一个经常计算的指标是固定时间段内眼内测量值的标准差。然而，为了使标准差成为准确且信息丰富的测量指标，需要进行最少数量的眼压测量，而最少数量是多少仍不清楚。此外，描述眼压的指标与平均眼压高度相关（Scoralick 等人，2019a 年），因此分析这两个指标对疾病风险的影响具有挑战性。将标准差标准化为平均值（即变异系数）可能有助于解决这个问题。固定时间段内的眼压范围是另一个最常计算的眼压波动指标，它可能更好地描述眼压波动的程度和视神经头的最大眼压介导应力。然而，最大眼压和眼压范围对异常值很敏感，只有在计算多个独立时间段并取平均值时才可能有用（McGlumphy 等人，2021 年）。这可以通过计算连续几天的平均每日范围或平均每日最大眼压来实现。另一种指标，即眼压偏移的平均幅度，已被证明比其他眼压指标更好地与横断面数据集中的青光眼损伤相关，可能是一个有用的参数（Zhai 等人，2021 年）。2) 必须多久监测一次眼压以及监测多长时间才能获得全面的眼压波动指标？有证据表明，个体眼压波动趋势每天都在变化，因此获得一条昼夜曲线甚至一次 24 小时远程眼压测量结果可能无法完全捕捉到个体的眼压暴露情况（Jonas 等人，2005 年；Xu 等人，2015 年；Gao 等人，2016 年；Realini 等人，2011 年；Zimmermann 等人，2021 年；Hatanaka 等人，2013a 年；Huchzermeyer 等人，2014 年；Chun 等人，2017 年；Ido 等人，1991 年；Keye 等人，2023 年；Magacho 等人，2010 年）。确定患者眼压波动完整特征所需的最少天数仍未确定。

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图 13

3.2.3眼压波动的根本原因是什么？

健康受试者的临床研究表明，无论是短期（白天和夜间）还是长期，眼压都会有自然的生理性波动。这些波动因人而异，有多种因素影响。要了解什么程度的眼压波动可能是异常的，就必须了解非青光眼眼压波动的生理程度。由于患者群体的异质性、所进行的眼压测量类型、眼压测量频率、眼压测量周期以及测量时的身体位置存在很大差异，因此对这一点的文献进行审查具有挑战性。

3.3.1 .办公室昼夜曲线

由于缺乏家庭眼压测量或连续眼压监测技术，大多数医生只能在办公时间内测量眼压。可以通过获取多个白天眼压读数（通常使用 GAT）来生成办公室内的昼夜眼压曲线，在此过程中患者可以到诊所就诊。虽然这种技术优于获取单独测量值，但重要的是要考虑它是否足以替代真实的 24 小时眼压来获取峰值眼压指标。Fogagnolo等人 (2009a)对一组青光眼患者进行了 24 小时眼压测量，发现办公时间的眼压测量只能正确识别 20% 的青光眼患者的峰值、平均值和眼压波动，如果包括仰卧位获得的眼压测量值，则这一比例上升至 46%；老年健康对照组的捕获率较高，而年轻健康对照组的捕获率较低。Mosaed等人(2005b)类似地发现，在老年青光眼患者中，门诊时仰卧眼压测量与夜间峰值眼压具有最高的相关性，但在健康受试者中，这种关联性不太强。

虽然昼夜眼压曲线可以提供有价值的临床数据，但一些研究报告称，超过一半的人在诊疗时间之外达到峰值眼压（Arora 等人，2015 年；McGlumphy 等人，2021 年；Nakakura 等人，2007 年a）。Colombo等人（2016 年）发现，办公时间策略（包括平卧位测量眼压的昼夜曲线）在正确预测 24 小时眼压特征方面表现不佳，相关率不到 52%。虽然许多研究表明诊疗时眼压和 24 小时眼压存在不一致，但Yamagami 等人（1993 年）发现，在一组正常眼压性青光眼患者中，可以通过 6 次诊疗时眼压的平均值来预测平均昼夜眼压和峰值眼压。

3.3.2 .医院24小时眼压监测

监测 24 小时眼压是描述眼压特征的最精确方法之一。Drance 于 1963 年描述了通过住院监测眼压来捕捉昼夜变化的方法 ( Drance, 1963 )。这种方法虽然实用，但对医生和患者来说都很昂贵且耗时；很少有临床医生拥有促进这种数据收集方式所需的资源。虽然需要大量资源，但 24 小时住院眼压测量的效用已得到证实。Hughes等人 (2003)回顾性研究了 29 名接受 24 小时眼压监测的青光眼患者，发现虽然平均诊所眼压和 24 小时眼压相似，但 24 小时峰值眼压比诊所峰值眼压平均高 4.9 mmHg。此外，24 小时监测导致 79% 的参与者的临床管理发生变化。Barkana等人(2006)回顾了 32 名接受住院眼压评估的患者，包括从早上 7 点到午夜的坐位眼压测量和早上 6 点的仰卧位眼压测量。他们发现 62% 的眼睛的 24 小时峰值眼压高于之前的诊室眼压峰值，24 小时眼压监测数据导致 36% 的眼睛立即改变治疗方案。刘等人采用 24 小时眼压监测，每 2 小时进行一次直立和仰卧位监测。与对照组相比，青光眼患者的平均日眼压明显较高；此外，青光眼组的仰卧位眼压在正常清醒时间前后升高，但对照组没有升高（刘等人，2003b）。

住院 24 小时眼压测量的缺点包括需要将患者送入住院医院或 24 小时护理环境、费用高昂以及医生和患者都需要较长的时间。此外，根据所使用的设备，在医院环境中获取眼压可能无法真正反映患者的正常环境和行为。资源密集型性质通常将此类评估限制在一个 24 小时内，这可能不足以检测每天发生的波动。

3.3.3 .饮水试验

激发试验被认为是一种通过对正常生理系统施加压力来引发峰值眼压反应的方法。饮水试验是一种压力试验，可以间接评估眼球的流出功能（Kronfeld，1975 年）。该试验最初被认为是一种可能的青光眼诊断试验，但后来因敏感性和特异性低而被认为不充分（Rasmussen 和 Jorgensen，1976 年；Roth，1974 年）。Brucculeri 等人在 16 名健康对照者中探讨了这种现象，发现个体在急性饮水 15 分钟后眼压显著升高，这种情况持续约 45 分钟。眼压升高与血浆渗透压、血浆胶体渗透压或血细胞比容的变化不一致。用碳酸酐酶抑制剂进行预先处理可以降低测试前的眼压，但并不能减弱饮水后眼压升高的幅度（Brucculeri 等人，1999 年）。急性饮水后可以观察到眼灌注压和脉络膜厚度增加，这发生在眼压升高前约 15 分钟（De 等人，2009 年）。急性饮水后 10 分钟内巩膜上静脉压升高超过一倍（Diestelhorst 和 Krieglstein，1994 年）。在一组未经治疗的眼高压和 POAG 患者中，连续两天获得的饮水试验期间峰值眼压重测显示出良好的可重复性，组内相关系数为 0.79（Hatanaka 等人，2013b）。然而，研究还表明，在一天中不同时间进行的饮水测试的一致性较低，这表明该测试可能取决于房水动态的昼夜节律或昼夜节律（Susanna 等人，2018 年；Medina 等人，2009 年）。标准水量引起的眼压升高反应与参与者的体重指数无关。

近来，评估饮水测试在治疗青光眼中的临床价值引起了研究兴趣。Armaly 等人发现，与饮水测试反应小于 1 mmHg 的人相比，饮水测试反应超过 5 mmHg 的人患青光眼的风险增加 6 倍（Armaly 等人，1980 年）。Kumar 等人检查了饮水后的峰值眼压和白天峰值眼压，确定两次测量结果之间没有显著差异，这表明饮水测试可能是临床峰值眼压的令人满意的替代测量方法（Kumar 等人，2008a）。在一组患有正常眼压性疾病的患者中，饮水测试期间的峰值眼压、姿势变化和 24 小时峰值眼压均呈正相关（Sakata 等人，2013 年）。Sussana 等人（Susanna 等人，2005a）探索了饮水试验在有和无进展的青光眼患者中的作用，发现视野进展患者急性饮水后的平均眼压和眼压变化百分比明显高于视野稳定的患者。其他研究表明，视野平均偏差较差的眼睛饮水后眼压峰值和波动较大（Susanna 等人，2006）。在接受治疗的青光眼患者中，有小梁切除术史的患者在饮水试验后眼压升高程度低于接受药物控制的眼睛（Danesh-Meyer 等人，2008；Medeiros 等人，2002）。

因此，虽然饮水挑战已被证明具有一定的临床实用性，但它是一种耗时的方式，可能不容易在临床环境中实施。

3.3.4 .类固醇试验

青光眼患者对类固醇有反应的风险较高（Kersey 和 Broadway，2006）。Becker和 Mills（1963）发现，在使用类固醇后，POAG 患者平均眼压升高 16.9 mmHg，而对照组平均眼压升高 4.6 mmHg。Armaly 还报道，与非青光眼相比，青光眼患者在使用类固醇后眼压升高幅度更大（Armaly，1963a、1963b）。Lewis 等人回顾性分析了一组 788 名视野和视神经正常的受试者，他们每天四次接触 0.1% 的地塞米松，持续六周，结果发现在 276 名高反应者中，13% 在随访期间出现青光眼视野消失，而 251 名低反应者中无一人出现。然而，地塞米松对眼压反应在视野丧失发展中的预测效用不如多变量模型的预测能力，包括年龄、种族、基线眼压、基线流出设施、基线杯盘比和系统性高血压 ( Lewis 等人，1988 年)。眼压对类固醇的反应各不相同，作用持续时间可能在停止使用后持续数周。因此，由于青光眼损伤风险，将类固醇作为诊断或预后工具对具有挑战性的患者来说并不常见。

3.3.5 .动态眼压监测

几十年来，人们已经认识到生理参数作为永久和动态疾病风险因素的重要性，并且通过指南建议将家庭血压和血糖监测作为初级保健不可或缺的一部分，系统性高血压和糖尿病患者的护理得到了改善（美国糖尿病，2019 年，Pena-Hernandez 等人，2020 年，Whelton 等人，2018 年）。慢性病的远程监控在医疗保健中无处不在，糖尿病的血糖监测、系统性高血压的血压趋势和疑似心律失常的 Holter 监测就是明证。早在 1973 年，家庭眼压测量就被认为具有潜在的用途，当时 Maumenee 和 Jensen（Jensen and Maumenee, 1973）描述了一系列 52 名患者，他们在同伴的帮助下使用 Schiotz 眼压测量法在家中进行测量，以评估青光眼干预措施的充分性。技术的进步使医生和患者能够使用更方便用户的仪器在诊所外监测眼压。家庭眼压测量使患者能够在正常环境下监测眼压，监测时间不受正常诊所时间的限制。家庭眼压测量所用的技术范围从侵入性最小的反弹式自我眼压测量到侵入性中等的隐形眼镜监测系统，再到侵入性最大的眼内植入物。

与诊所眼压测量相比，家庭眼压测量可确定更高的最高眼压、更低的最低眼压和更大的眼压范围（McGlumphy 等人，2021 年）。它还具有识别每日峰值眼压的优势，该峰值发生在门诊时间之外，≥50% 的眼睛（Arora 等人，2015 年；McGlumphy 等人，2021 年；Nakakura 等人，2007 年；Colombo 等人，2016 年）。使用远程眼压测量收集眼压数据可让医生访问更多数据点，从而做出更明智的治疗决策。

家庭眼压测量不仅可用于评估 24 小时眼压曲线，还可用于评估对医疗和外科干预的反应。Scott 等人使用家庭眼压测量来评估选择性激光小梁成形术 (SLT) 或开始使用新的眼药水，并发现在研究期间 91% 的眼睛对治疗有充分的反应 ( Scott 等人，2022 年)。利用家庭眼压测量不仅可以更广泛地了解干预反应的临床情况，还可以收集相关临床数据，而无需患者前往诊所。

家庭眼压测量的另一个潜在好处是让患者参与到自己的护理中，从而赋予他们权力和参与度，并有可能提高治疗的依从性。其中一些远程技术允许患者实时查看眼压数据，让他们了解自己的疾病。除了患者参与之外，家庭眼压测量可能有助于扩大远程青光眼监测领域，有助于减少旅行时间、工作工资损失，并减少高危人群的临床暴露或在季节性传染病活动高峰期的临床暴露。

家庭眼压测量的缺点主要在于成本和技术获取。患者可以购买家用反弹眼压计，但价格超过 3000 美元，并且需要持续购买一次性探头。一些作者描述了一种系统，在诊所或提供者的指导下，这些设备可以有偿借给患者（Liu 等人，2020 年；Rojas 等人，2020 年）。隐形眼镜技术价格昂贵，需要配戴，费用由患者承担。眼内植入物需要手术植入，并具有侵入性手术的固有风险，这可能会让许多患者望而却步。

6.3.1 .短期眼压波动与青光眼进展

Matlach 等人 (2019)研究了 120 名青光眼患者，发现虽然平均眼压不能预测视野恶化，但从早上 8 点到午夜测量的标准差和最大眼压与进展风险密切相关。虽然看似违反直觉，但平均眼压与青光眼恶化之间缺乏关联可能是因为这是一组接受治疗的青光眼患者（平均眼压为 15.8 ± 2.8 mmHg）。事实上，治疗医生的目标是消除其患者组中临床测量的眼压与青光眼进展之间的统计关联。如果充分实现，那么任何表现出进展的患者在回顾时都不应将升高的平均眼压视为该进展的风险因素。在对治疗组进行的回顾性研究中，平均诊室眼压与青光眼进展之间的关联反映了治疗不足。

Thomas 等人 (2003)和Grippo 等人 (2013)研究了小规模 OHT 患者，发现患青光眼的患者的短期眼压波动比未患青光眼的患者更高。Bergea等人 (1999)研究了 76 名新诊断为 POAG 的患者，并将多个昼夜眼压指标与视野恶化率进行了比较。他们发现，昼夜眼压范围对多变量模型的预测值有显著贡献，该模型还考虑了基线眼压和平均治疗眼压来预测视野恶化。Konstas等人 (2012)评估了 151 名接受 24 小时眼压监测的 POAG 患者，发现 24 小时峰值眼压，而不是平均白天眼压，可以预测临床定义的青光眼进展。Cvenkel 等人（ Cvenkel 和 Atanasovska Velkovska，2019 年）招募了 94 名患有 POAG 或 OHT 且在诊室中控制了眼压的患者，以确定 3 年内记录的青光眼进展是否与昼夜眼压相关。3 天的家庭眼压测量显示，与无进展组相比，进展组患者的平均眼压（15.8 ± 4.0 mmHg vs 13.3 ± 3.7 mmHg）、峰值眼压（21.8 ± 5.8 mmHg vs 18.6 ± 4.8 mmHg）和眼压范围（11.6 ± 4.8 vs 9.1 ± 3.5 mmHg）较高。Zeimer等人。(1991)评估了 35 名 POAG 患者，这些患者在诊所的眼压始终低于 22 mmHg，并在 4-8 天内接受了家庭眼压测量，在醒来时以及中午、下午 4 点、晚餐时间和睡前进行自我测量。他们确定 14 名患者表现出视野进展，并且这些患者更有可能表现出至少每隔一天的眼压高于平均诊室眼压≥6 mmHg，尽管在家中的平均眼压几乎相同。此外，他们计算出，在他们的样本中，表现出这些水平和频率的眼压模式与 75% 的视野进展概率相关（ Zeimer 等人，1991 年）。基于隐形眼镜的眼压测量研究已确定了多项短期眼压波动指标（24 小时最大值、夜间最大值、24 小时眼压标准差和 24 小时眼压范围），这些指标可显著预测视野恶化（ Tan 等人，2015 年； Konstas 等人，2012 年； Tojo 等人，2020 年）。

De Moraes 等人使用隐形眼镜系统进行连续眼压监测，以检查一组视野恶化速度不同的接受治疗的青光眼患者的 24 小时眼压曲线，并发现两个波动指标是快速进展的预测因素——清醒时间内长眼压峰值的数量和“平均峰高与峰值时间比”（De Moraes 等人，2016 年）。在 ENIGMA 试验中，与健康对照组相比，正常眼压性青光眼患者接受了隐形眼镜系统连续监测，结果发现，与对照组相比，24 小时眼压波动与青光眼诊断显着相关（Kim 等人，2020 年）。虽然这项技术的精确度并不完美，但 24 小时内的相对变化对于评估病情恶化风险最具影响力。

Asrani 等人 (2000)进行了一项信息性研究，评估了 64 名接受治疗的青光眼患者的 105 只眼睛，这些患者在 5 年的随访期内诊室眼压均 <25 mmHg。这些患者接受了为期 5 天的居家眼压测量，每天测量 5 次。在随访过程中，诊室眼压无法预测最初的视野恶化——诊室眼压最高四分位数和最低四分位数患者的视野进展速度几乎相同。相比之下，居家眼压范围最高四分位数患者的进展率为 88%，而居家眼压范围最低四分位数患者的进展率仅为 57%，经年龄、性别、种族、基线视野状态和诊室眼压校正后的风险比为 5.69（p < 0.0005）。在本研究中，直到研究结束时才告知治疗医生家庭眼压测量的结果。同样，对于该治疗组，诊室内眼压测量缺乏预测价值并不令人意外，而家庭眼压测量范围在预测视野丧失方面的强大附加价值表明，通过更全面地了解诊室外眼压波动，可以获得重要的临床相关信息。

重要的是，并非所有研究都证实了短期眼压变化与青光眼进展风险之间的关联。Hopf等人（2020 年、2021 年）对低基线眼压的 OHT 或 POAG 患者队列进行了 2-3 年的跟踪调查，发现连续两天每天 5 个时间点（上午 8 点至午夜）测量的眼压波动并不能预测转变为青光眼的风险。Kitazawa 等人（Daugeliene 等人，1999 年；Ishida 等人，1998 年）对低基线眼压的 POAG 患者队列进行了跟踪调查，发现昼夜眼压波动与进展无关。Loewen 等人（Dakroub 等人，2022 年；Agorastou 等人，2022 年）研究了 200 余只患有各种形式青光眼的眼睛，这些患者在从上午 10 点到午夜的 5 个时间点接受了住院眼压监测。他们报告说，眼压波动指标与 OCT 上的 RNFL 丢失无关，但未披露随访时长和评估的 OCT 扫描次数。Jonas等人 (2007)在 458 名接受住院眼压测量的 POAG 或眼高压患者中从早上 7 点到午夜的 4 个时间点测量了眼压，并未发现在随后的 6 年随访期内眼压范围与视野进展之间存在关联。Sung等人(2009)评估了 101 名住院青光眼患者，发现虽然 24 小时眼压平均值、最大值和范围与视野恶化风险无关，但 24 小时眼灌注压幅度却与视野恶化风险有关。王等 (2011)研究了邯郸眼科研究中的 66 名未经治疗的 POAG 患者，并在 24 小时内进行了 6 次眼压测量。在 22 名单侧青光眼患者中，两眼 24 小时眼压平均值、最大值或范围没有差异。Fogagnolo 等人 ( Fogagnolo et al., 2013 ) 对 52 名青光眼患者进行了一项前瞻性研究，这些患者接受基线 24 小时眼压测量和两年内每 6 个月进行一次办公室昼夜眼压测量。视野进展的患者比没有进展的患者表现出更大的短期和长期峰值眼压和眼压波动，尽管差异并不具有统计学意义。

各研究对眼压波动指标与青光眼进展之间关联的分歧可能源于多种因素，包括研究设计、眼压测量次数和时间以及入组人群。然而，所讨论的许多研究的主要局限性在于它们本质上是回顾性的，这可能使治疗医生有机会根据基线 24 小时眼压测量结果对患者进行不同的治疗。与评估临床护理患者平均门诊眼压与视野进展之间关联的研究一样，临床医生对 24 小时眼压波动程度高的患者采取更积极的治疗行为，本质上不利于检测出该组患者中任何青光眼恶化，从而抑制眼压波动与疾病进展之间的任何关联。

6.3.2 .长期眼压波动与青光眼进展

对于青光眼患者来说，最重要的功能结果可能是视力残疾和失明，多项研究已发现长期眼压波动与失明之间存在关联（Mokhles 等人，2016 年）。在对 1965 年至 1980 年间确诊的 295 名青光眼患者的回顾性研究中，19％ 的患者发展为失明。对该队列患者进行的嵌套病例对照研究发现，失明患者在治疗时的平均诊室眼压较低（17.9 ± 2.6 mmHg vs 19.8 ± 3.2 mmHg），但失明患者在不同就诊时的眼压范围（9.9 ± 9.9 vs 6.8 ± 6.8 mmHg）和变异系数（28 ± 11％ vs 23 ± 8％）明显较高（Oliver 等人，2002 年）。同样，在对 106 名连续青光眼患者进行随访直至死亡的研究中，其中 16% 的患者死亡时视力障碍，14% 的患者双侧失明，平均治疗后眼压与视力丧失风险无关，而失明患者的就诊间眼压标准差（4.6 mmHg）明显高于未失明患者的（3.2 mmHg）（Forsman 等人，2007 年）。在对 487 名开角型青光眼患者进行平均 5 年的随访中，眼压波动幅度较大（5.9 vs 4.1 mmHg）是失明的重要风险因素（Kooner 等人，2008 年）。在一组 72 名晚期青光眼患者中，就诊间眼压范围是病情进展的重要预测因素（Forsman 等人，2007 年；Stewart 等人，1993 年）。

Hong 等人 (2007)评估了 408 名接受白内障手术联合小梁切除术的青光眼患者的视野进展情况。正如预期的那样，这组患者的术后眼压在随访期间为 10-12 mmHg。作者将患者分为两组，两组的平均眼压相似，但随访时诊室内眼压值的标准差不同（≤2 mmHg vs > 2 mmHg），发现在随访期间眼压波动较大的患者更有可能出现视野进展（30% vs 10%）。同样， Werner 等人 (1977)研究了 24 只接受小梁切除术的开角型青光眼患者，其中 10 只在 0.8-8 年的随访期内出现进展。尽管术后平均眼压在出现进展的患者（16.8 毫米汞柱）和视野稳定的患者（15.4 毫米汞柱）之间没有显著差异，但视野稳定的患者的眼压测量标准差要低得多（4.1 毫米汞柱 vs 8.3 毫米汞柱），并且更有可能显示眼压从未超过 21 毫米汞柱。Nishida等人 (2022)对青光眼诊断创新研究 (DIGS) 和非洲裔青光眼评估研究 (ADGES) 中的 815 只眼睛进行了回顾性分析。使用线性混合效应模型，他们确定视网膜神经纤维层变薄的年速度（通过 OCT 测量）越快，即使在调整平均眼压后，诊室内眼压测量的标准差和范围也越大。Lee等人(2007b)研究了来自美国 12 个中心的 151 名青光眼患者的记录，其中 27% 的患者在 5 年的观察期内出现视野进展。在多变量模型中，平均眼压和诊室眼压测量的标准差与视野进展风险相关，风险比为 4.2 至 5.5。Fukuchi等人 (2013)对 287 名日本青光眼患者进行了回顾性分析，平均随访期为 8 年，发现平均门诊眼压与视野进展呈弱关联，这种关联由“高眼压性” POAG 患者引起，而在“正常眼压性” POAG 患者亚组中，这种关联不显著。有趣的是，只有在这组“正常眼压性” POAG 患者中，每次就诊的眼压范围才与视野进展速度相关。Rao等人(2013)研究了 213 名接受过至少五次视野检查的 POAG 和原发性闭角型青光眼患者。他们发现诊室内眼压测量范围与视野进展速度有显著相关性，而平均诊室内眼压则无相关性。Sihota等人 (2010)跟踪了 72 名接受周边虹膜切开术后原发性房角闭合的患者，并确定 8 只出现青光眼性视野缺损的眼睛在随访中表现出更大的就诊间眼压波动（8.9 vs 6.2 mmHg）。Nakagami等人 (2006)跟踪了 92 名基线眼压较低的 POAG 患者，并发现长期眼压波动是视野进展的重要预测因素，与平均眼压无关。Lee等人 (2022)报告称，在 122 只患有 POAG 的眼睛中，长期眼压波动对视野进展的风险比为 2.6。

Stewart 等人 (2008)进行了一项荟萃分析，其中包括 822 名 POAG 患者，并评估了平均诊室眼压和最大诊室眼压与视野进展风险之间的相关性。虽然平均眼压和最大眼压都与进展风险相关，但在多变量回归模型中，只有平均眼压具有统计学意义。然而，这些变量之间的高度共线性使得这两个变量不太可能独立预测病情恶化，并且最大眼压仅基于一次就诊测量。此外，没有计算眼压范围或标准差。另一方面， Guo 等人 (2019)使用 14 项前瞻性研究中 2637 名患者的 2211 只眼睛的数据进行了一项荟萃分析，并计算出长期眼压波动（>24 小时）与青光眼进展风险关联的 HR 为 1.43。

尽管回顾性研究表明长期眼压波动指标与青光眼恶化风险之间存在关联，但回顾性研究设计固有的偏差限制了这些研究。然而，大型前瞻性多中心青光眼试验也表明，24 小时或更长时间内较大的眼压波动与 VF 丧失的显著进展之间存在关联。在新加坡 5-氟尿嘧啶研究中，（Ang et al., 2020）接受小梁切除术但表现出较大长期波动的患者视野进展风险较高。在洛杉矶拉丁裔眼科研究中（Jiang et al., 2018），眼压波动是进展的独立风险因素，尤其是在基线眼压较低的患者中。香港中文大学 PACG 纵向研究发现，当长期眼压波动较低时，接受治疗的原发性闭角型青光眼患者眼中的 RNFL 变薄（Cheung et al., 2022）和视野丧失（Cheung et al., 2020）发生率较低。非洲裔青光眼评估研究 (ADAGES)（Shukla et al., 2020）表明，长期眼压波动与中央和周边视野进展均有关。在青光眼进展研究 ( De Moraes et al., 2011 ) 中，在随访时间超过 6 年的 587 只眼睛中，眼压平均值、峰值和波动均与视野进展风险相关，但峰值眼压是最强的预测因素。日本青光眼多中心数据库 (JAMDIG)（Fujino 等人，2016 年）发现长期眼压波动与视野进展之间存在相关性，尤其是在平均眼压 >15 mmHg 的患者中。在 CIGTS 中，（Musch 等人，2011 年）药物治疗组的患者临床平均眼压与视野进展速度之间没有关联，而最大眼压、眼压范围和眼压测量标准差与病情恶化显着相关。有趣的是，在手术治疗组中，相同的指标较低，且与视野恶化无关。在 CITGS 中经过 9 年的随访，长期眼压范围≥8.5 mmHg 与视野进展几率增加 96% 相关（Musch 等人，2009b)。对 AGIS 中 401 只眼睛的数据进行的初步分析表明，通过逐点线性回归在 151 只眼睛中检测到视野进展，并指出诊室内眼压测量标准差≥3 mmHg 的眼睛更有可能进展。事实上，在控制年龄、随访时长、基线视野损失、杯盘比和青光眼手术次数的多变量模型中，眼压测量的标准差与视野恶化风险显著相关（Nouri-Mahdavi 等人，2004 年）。这一引人瞩目的发现随后受到质疑，因为它包括了视野进展前后的预后数据，并且包括了接受多次手术的受试者。随后对 301 只眼睛的分析显示 26% 的患者出现进展，并发现诊室内眼压测量的平均值、范围和标准差都与视野进展风险相关。在多变量模型中，眼压标准差与进展风险独立相关，而平均眼压具有边缘统计学意义（p = 0.09）。随着时间的推移，眼压标准差每变化 1 mmHg，视野进展风险就会增加 30%。将患者分为平均眼压的上三分之一和下三分之一后，发现只有平均眼压较低的患者的眼压标准差才与视野进展显著相关（Caprioli and Coleman，2008）。基于这些数据，有人认为眼压波动就像一只“煤矿中的金丝雀”，可能预示着代偿性眼压控制机制的丧失和青光眼损伤风险的增加（Caprioli and Coleman，2008）。然而，与平均眼压较高的患者相比，平均眼压较低的眼睛（如 CIGTS 和 AGIS 队列）的眼压波动可能更为重要。此外，眼压波动可能与某些类型的青光眼患者的病情进展有更强的关联，例如近视眼患者（Lee et al., 2021）或假性剥脱综合征患者（Bergea et al., 1999 ; Gumus et al., 2006）。

事实上，并非所有青光眼临床试验都表明眼压波动是进展的独立危险因素。在 EMGT 中进展的 68% 的患者中（Bengtsson 等人，2007 年；Gordon 等人，2020 年）（治疗组为 59%，对照组为 76%），进展患者的平均眼压较高（19.5 vs 16.5 mmHg），诊所内眼压测量的标准差也较高（2.02 vs 1.78 mmHg）。虽然平均眼压和眼压标准差高度相关，但眼压标准差与进展时间并不独立相关。此外，马尔默眼压研究（Bengtsson 和 Heijl，2005 年）对 99 名随机接受噻吗洛尔或安慰剂治疗的患者进行了随访，随访期为 10 年，此时 37 名患者患上了青光眼（18 名随机接受噻吗洛尔治疗，19 名接受安慰剂治疗）。虽然平均随访眼压与转变为青光眼的风险显著相关，但平均昼夜眼压范围和眼压测量的绝对范围却无关。然而，重要的是，这些研究并非旨在评估眼压波动，因此对这个变量进行了欠采样。尽管如此，我们还是很容易推测，对于视神经健康或仅有轻度青光眼的眼睛，与已经有严重损伤的眼睛相比，眼压波动对进展的影响可能较小，因为生物力学特性可能能够更好地吸收眼压极端值（Quigley 等人，2017 年）。

其他统计问题也可能解释了为什么在某些人群中长期眼压波动与病情恶化风险之间似乎缺乏关联。Kim等人 (2016)的一项信息性分析表明，在计算长期眼压波动率时考虑昼夜节律会显著增加眼压波动与青光眼进展风险之间的关联。还值得注意的是，上文讨论的影响短期眼压波动研究的治疗偏差也可能影响对长期眼压波动的评估。在一项对 583 名假性剥脱性青光眼患者的研究中，单变量分析显示眼压波动是视野进展的一个风险因素，但当将青光眼激光或手术治疗史作为协变量添加后，这种关联变得不显著（Heijl 等人，2013）。因此，确实是眼压波动幅度较大的患者病情继续恶化，但随着治疗医生发现这种情况并加大治疗力度，眼压波动和治疗变得高度共线，在多变量分析中掩盖了这种关联。事实上，在一项发生在低基线眼压下的未经治疗的POAG 自然史研究中，长期眼压波动是病情恶化的有力预测因素（Sakata 等人，2019 年）。

Gao 等人采用潜在类别分析 (LCA)（Gao 等人，2012 年）对 OHTS 和欧洲青光眼预防研究 (EGPS) 的数据进行了分析，从而实现了分离平均眼压与波动指标（例如标准差或范围）共线性的实用方法。他们根据四个参数构建了描述这些研究中受试者随机分组后眼压的模型：基线眼压、眼压随时间的线性和二次趋势以及眼压方差。OHTS 中的眼压数据由 6 个潜在类别的眼压曲线描述，这些类别主要根据平均眼压进行聚类。总体而言，平均眼压最高的簇（簇#6）最有可能患上青光眼，然而平均眼压中等且眼压变异性高的簇（簇#4）与平均眼压高且眼压变异性低的簇（簇#5）一样有可能发展，并且两者都显示出比平均眼压相似但眼压变异性较低的簇（簇#3）更高的风险。这些数据表明眼压波动在驱动 OHTS 队列中进展为青光眼的风险方面起着独立的作用。有趣的是，对分为 5 个潜在类别的 EGPS 队列数据进行的 LCA 无法将平均眼压与眼压波动区分开来。簇#5 显示出最快的进展速度，也表现出最大的平均眼压和眼压变异。组#1-4 倾向于根据治疗后眼压降低的动力学进行聚类，具有相似的眼压变异，并表现出相似的青光眼进展风险。同一组的第二种方法采用了联合模型，其中 IOP 轨迹拟合为描述患者特定方差的线性混合模型，而 POAG 时间拟合为参数分布 ( Gao et al., 2011 )。该方法得出了类似的结论。

最终，眼压波动在青光眼病理生理学中的作用和影响可能因患者、病理和环境而异（Caprioli 和 Varma，2011；Kim 和 Caprioli，2018）。因此，有必要进一步评估青光眼患者不同表型和基因型的眼压波动与疾病进展之间的关联。