Szemészet, 2009 (146. évfolyam, 1-4. szám)
2009-06-01 / 2. szám
60 Szemészet Hazánkban a közeli látóélesség vizsgálata rendszerint a Csapody-féle, vagy a Carl Zeiss által készített olvasótáblával történik. Ezek az eszközök megfelelőek a mindennapi gyakorlat számára, és segítségükkel tudunk a betegnek olvasószemüveget rendelni, nem alkalmasak viszont az olvasási teljesítmény komplex vizsgálatára. A fent említett olvasótáblákban szereplő szövegrészek ugyanis nem standardizáltak, és nem teljesülnek azok a feltételek, hogy egy-egy bekezdésben ugyanannyi szó és közel ugyanannyi betű legyen, a szavak átlagos hossza és a mondatban elfoglalt helye legyen megegyező, valamint legyen hasonló a mondatok tartalmi nehézsége és mondattani komplexitása. A Carl Zeiss olvasótábla használhatóságát a fenti hiányosságokon túl a szövegrészekben szereplő számos idegen szó is rontja. A Csapody-féle és a Carl Zeiss olvasótáblán a betűnagyság változása számtani az egyes szócikkelyek között, a modern vízustáblákon viszont a jelnagyság logaritmikusán változik. Célunk az volt, hogy szemészek és egy nyelvész közreműködésével megalkossunk egy olyan magyar nyelvű, ún. optotípus mondatokat tartalmazó, logaritmikusán változó jelnagyságú olvasótáblát, amely segítségével egyszerre tudjuk vizsgálni a közeli látóélességet és az olvasási sebességet, és ami ilyen módon alkalmas az olvasási teljesítmény objektív meghatározására. Kiindulási alapnak a Radner és mtsai által készített, német nyelvű olvasótáblát tekintettük.16,17,18 Betegek és módszer Olyan olvasótáblát akartunk készíteni, melyben egy adott szövegrész olvasási sebességét lehetőség szerint csak a betűnagyság és nem a szövegrész bonyolultsága befolyásolja. A cél 24 ún. optotípus mondat megalkotása volt, amelyek nyelvtani nehézségüket tekintve egymáshoz igen hasonlóak, megegyező számú és a lehetőségekhez mérten megegyező hosszúságú szóból, és közel megegyező számú betűből állnak. A mondatok vizuális hasonlósága érdekében a német nyelvű Radner-olvasótábla1'’-17 szempontjai közül azokat érvényesítettük, amelyek összeegyeztethetők voltak a magyar mondatszerkezettel: 1. Minden mondat 14 szóból áll és 3 soros. 2. Minden sorban 25-28, minden mondatban 77-81 betűkarakter van, a szóközöket is beleszámolva. 3. Az első és a második sor 5 szóból, a harmadik sor 4 szóból áll. 4. Az első sor első szava 2 szótagú. 5. A második és a harmadik sor első szava 1 szótagú. 6. A második sor második szava után vessző van, ami után még 3 szó helyezkedik el a második sorban. 7. A második sor második tagmondatának első két szava egy szótagú, amit egy 3 vagy 4 szótagú szó követ a második sorban. A tanulási effektus elkerülésére kiküszöböltük a magyarban gyakori mondatkezdő névelőket. Részben ezért, részben a mondatok hasonló formai megjelenése miatt ugyanakkor alkalmaztunk egy olyan elemet, amely a Radner-olvasótáblában nem szerepel: minden mondat egy 5 vagy 6 betűkarakterből álló szóval kezdődik. A mondatokban alkalmazott szókincs tekintetében is azt tartottuk szem előtt, hogy az a lehető legkevésbé befolyásolja a mondatok feldolgozásának idejét, ezért a Magyar Nemzeti Szövegtár sajtókorpuszát vettük alapul, és az ebben leggyakrabban előforduló, mindennapi használatú szavakból indultunk ki. A megfelelő mondatok kiválasztása több lépcsőben történt. Elsőként a nyelvész munkatárs (B.A.M.) megalkotott 40 optotípus mondatot. Ezeket a munkacsoport magyarul nem beszélő tagja (W. R.) kizárólag formai szempontokat figyelembe véve szelektálta, és leszűkítette 33 mondatra. A 33 mondatot 12-es betűnagysággal kinyomtattuk, és végigolvastattuk 43-43, jól és rosszul olvasó önként jelentkező vizsgálati alanynyal. A jól olvasó csoportba orvosi egyetemi hallgatók, a rosszul olvasóba szakmunkástanulók kerültek. Megkérdeztük és rögzítettük, hogy az adott vizsgálati alany hány órát tölt átlagosan olvasással naponta. Csak olyan alanyokat olvastattunk, akiknek 1,0 volt a binocularis távoli vízusa, amit az olvasási próba előtt Kettesy-féle vízustáblával ellenőriztünk. Az olvasandó szöveget jó megvilágításban, 40 cm-re helyeztük el a vizsgált személy előtt, és mindig csak az adott, olvasandó szövegrészt fedtük fel. A vizsgálati alanyt felszólítottuk, hogy a lehető leggyorsabban és a legkevesebb hibával hangosan olvassa fel az adott szövegcikkelyt. Az olvasási időt stopperórával mértük, az olvasás közben elkövetett hibát - akkor is, ha a vizsgált személy menet közben kijavította - feljegyeztük. A teszt során vizsgált 33 mondatból statisztikai számítása útján választottuk ki azt a 24-et, ami a 33 mondat olvasási átlagához a legközelebb esett. Az előzetes elvárás az volt, hogy lesz 24 mondat, melynek olvasási átlaga abba a corridor intervallumba esik, ahol a corridor intervallum a következőképpen definiált: corridor = (átlag-0,25xszórás; átlag+0,25xszórás) Amennyiben ez nem teljesül, megengedett a corridor növelése. Az olvasási időt a jól és rosszul olvasó csoportban külön-külön is értékeltük, és az eredményeket t-próbával hasonlítottuk össze. Szükséges, hogy definiáljunk néhány alapfogalmat: A logRAD (Reading Acuity Determination) egységben kifejezett közeli látóélesség a közeli látóélesség logaritmusát jelenti. A logRAD értékeket használó olvasótábla két szövegcikkelye között a látóélesség változása mindig 0,1, ami a betűnagyságban 1,26-szoros szorzót jelent. A logRAD egység a logMAR (Logarithm of the Minimal Angel of Resolution) egységben kifejezett távoli vízus közeli megfelelője. Mind a logMAR, mind a logRAD egységre épülő vízustáblákban Sloan betűket használnak, ugyanis az ilyen betűkből felépülő szavakban a vonalak távolsága egy betűn belül, és a betűk között is, egységes és pontosan meghatározott.3,8 A logRAD pontérték (score) segítségével az olvasási hibákat is figyelembe vevő közeli vízust adhatjuk meg. Úgy kalkuláljuk, hogy összeszámoljuk az utolsó végigolvasott mondat szavainak szótagjait. Minden szótag 0,005 pontértéket képvisel. logRAD pontérték = a hibásan olvasott szavak teljes szótagszáma X 0,005+logRAD vízus. LogMARHogRAD hányados: Mivel a távoli és a közeli vízus egyes kórképekben szignifikánsan eltérhet egymástól, ezért a logMAR/logRAD hányados klinikailag jellemző paraméter lehet. A hányados a logRAD-ban megadott közeli vízust fejezi ki a logMAR-ban megadott távoli vízus százalékában. logMAR/logRAD hányados (%) = (l-logRAD)x 100/(l-logMAR) Az olvasási sebességet szó/percben (w/min) fejezzük ki. Értékét úgy számoljuk ki, hogy a mondatban szereplő szavak számát ( = 14) elosztjuk az adott szövegrész olvasási idejével, majd megszorozzuk 60-nal. Az olvasási sebesség az olvasási idő ismeretében egy előre megszerkesztett táblázatból is kikereshető, a táblázatot a Radner-olvasótábla is tartalmazza. Tudományos vagy klinikai adatfeldolgozás esetén az olva-Vámosi Péter
