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「乱視度数が強くても怖くない!」失敗しない乱視処方を例題付きで解説します

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「乱視度数が強くても怖くない!」失敗しない乱視処方を例題付きで解説します

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乱視が入ってくると処方がわかんなくなるんだよね

 

乱視処方は法則を知れば意外と簡単になりますよ

 

 

視力測定における装用度数決定は、販売員としての必須スキルになりますが

処方時の法則を頭に入れておくと処方精度が上がったり検眼スピードが上がったりと

良いことがたくさんあります。

 

筆者紹介

カラスイ

  • 眼鏡業界10年以上、育成が趣味で出会ったメンティー 500人オーバー
  • カラスイという名義で日常心理学を発信中
  • 7歳になる娘と楽しく成長中

 

この記事は、こんな方におすすめ

  • 最近検査を覚えた初心者の方
  • そこそこ検眼してるけどイマイチ感覚でやっている方
  • 遠視とか入ってくると苦手意識がある方

 

この記事を最後まで読むことで、乱視処方に対する考え方と法則がわかります。

 

法則をつかめば乱視度数が強くても怖がる必要はありません。

 

乱視とは何かをもう1度おさらいしましょう

 

 

あんまり難しく考えずに、ものが1つに見えず縦やら横やら斜めやらにダブって見えて

人それぞれダブり方が違うくらいでOKです。

 

乱視には「軸となる方向」で特性がある

簡単に乱視の種類を説明しておきますね。

 

知ってる方は飛ばしてOK。

ポイント

乱視には直乱視(180度方向)

倒乱視(90度方向)

斜乱視(45度、135度方向)

などいろいろあります。

 

 

簡単にいうと、

ものが縦に伸びて見えたり横に伸びて見えたり、斜めに伸びたりすることです。

 

 

例えば直乱視は、ものが縦にダブって伸びて見えるので

目を細めることでものが1つに見えたりするラッキー乱視?です。

 

 

倒乱視や斜乱視は、目を細めてもダブったまま潰れて見えるので

1つに見えないアンラッキーな乱視ですね。

 

 

これが左右の目で方向がある程度そろっていたらマシなのですが、

両目が斜乱視だったら裸眼の時、ものが4つとかに見えたりするので大変です。

 

 

斜視や斜位が入ってくることもあるので

さらに複雑になることも稀にあるそうですね。

 

ここでは斜視にに対する処方などは割愛しますが、

どんなものがあるか?ぐらいは知っておくといいですね。

 

 

乱視度数が強くても怖くない!失敗しない乱視処方を解説します

乱視処方にも、ある程度法則があります。

 

 

KB(現用眼鏡)がない場合、仮枠にはどのくらい度数を入れた方がいいのか?

 

 

法則にある目安の度数を確認して、お客さんがどのくらい見たいのか?を

聞き出すことがポイントとなります

 

 

目安としてはオートレフ値から視力検査を行い、

完全矯正を出した後の数値を見て処方します。

 

 

⬇️テンプレ例として

ポイント

90度方向2分の1以下
数値が3.00なら1.50より少なめ

90度方向は、横にものがダブル性質があるため目を細めても見えないので数値は多めに

入れた方が楽に見える。

 

 

ポイント

180度方向3分の1以下
数値が3.00なら1.00より少なめ

180度方向は目を細めたりすると見えるので

強く入れると気持ち悪くなりやすい(普段から目を細めることに慣れている)。

 

ちなみに僕も180度方向なので3分の1でも気持ち悪いのは体感済です。

 

 

ポイント

斜乱視3分の1以下
数値が3.00なら1.00より少なめ

を目安として仮枠で入れます。

 

ものが斜めに見える斜乱視は

初めて乱視を入れた時、違和感が強く出やすい為です。

 

 

KBがある場合の注意する法則ポイント

ポイント

  1. KBの乱視軸とオートレフの数値が近いと軸の信用性は高いと思ってOK
  2. 使用年数が5年以上の乱視軸は基本的に変えない(違和感でやすい)
  3. 斜乱視は基本動かさない(やっと慣れたものを崩してしまい、違和感が出やすい)
  4. KBとレフ値の残余度数(入れるのが可能な度数)を踏まえて2段階変えて反応を見る
    (人によっては1段階でも違和感が強く出るので反応はしっかり見ること)
  5. KBの軸で限界まで入れても視力が上がらなくなった時のみ
    軸度を今回の数値と比べてみて視力が出た場合、今回の軸度とK Bの軸度の間をとる

 

とまあ、KBがある場合はだいぶ情報があるので法則を守って基本数値を上げるだけが無難でしょうね。

 

上記の法則を踏まえた上で近視や遠視の度数に付加していきます。

 

ポイント

例1 近視系乱視の場合

KBなし 20代 眼鏡初めて(左右バランスは無視します)

裸眼視力 0.4  
主訴 運転時遠方見えにくいのでしっかり見たい(0.7以上希望)

レフ値 S-1.50 C-2.00 AX180
7A S-1.25 C-2.00 AX180 視力1.2

この場合の仮枠装用で入れる度数量の目安はS面7割C面3割ぐらいです。

S-1.00 C-0.75 AX180ぐらいから入れてみて、お客さんの反応でまだ見たいのなら
S面やC面を-0.25ずつ付加して希望される0.7以上1.2までの視力に合わせてみましょう。

注意したいのが、お客さんが求める視力を出すために入れた度数が

お客さんにとってしんどくないかどうか?を観察することです。

 

たとえ見えていてもキツすぎてはストレスになります。

また、乱視の軸によって入れる量を考えられるようになると良いですね。

 

 

ポイント

例2 遠視系乱視の場合

KBなし 20代 眼鏡初めて(左右バランスは無視します)

裸眼視力 0.4  
主訴 運転時遠方見えにくいのでしっかり見たい(0.7以上希望)

レフ値 S+1.50 C+1.00 AX180
7A S+1.25 C+1.00 AX180 視力1.2

この場合の仮枠装用で入れる度数量の目安はS面6割C面2割ぐらいです。

S+1.00 C+0.50 AX180ぐらいから入れてみて、お客さんの反応でまだ見たいのなら
S面やC面を+0.25ずつ付加して希望される0.7以上1.2までの視力に合わせてみましょう。

遠視はS面を入れすぎると遠方が見えにくく感じる場合があるのと、
C面の量が軸によって体感が大きく変わるので反応は慎重に観察しましょう。

 

レフの数値は大きくてもC-4.00くらいが一般的で、それ以上はKBベースで処方するか

この数値で初めての眼鏡だという場合は落ち着いて科さんを紹介しましょう

 

 

近視処方や遠視処方の法則に沿って乱視の処方を合わせることで、

慣れやすく見やすい視力の眼鏡を作成できると思います。

「近視度数測定テンプレート」最も多い測定方法を例題付きで解説します

 

乱視度数が強くても怖くない!失敗しない乱視処方を解説します まとめ

今回は乱視測定方法のテンプレートを書きましたが、

近視処方、遠視処方に加えて必要な時のみ処方していきましょう。

 

⬇️知っておくべき乱視処方の法則をおさらい

ポイント

90度方向2分の1以下
数値が3.00なら1.50より少なめ

90度方向は、横にものがダブル性質があるため目を細めても見えないので数値は多めに

入れた方が楽に見える。

 

ポイント

180度方向3分の1以下
数値が3.00なら1.00より少なめ

180度方向は目を細めたりすると見えるので

強く入れると気持ち悪くなりやすい(普段から目を細めることに慣れている)。

 

ポイント

斜乱視3分の1以下
数値が3.00なら1.00より少なめ

ものが斜めに見える斜乱視は

初めて乱視を入れた時、違和感が強く出やすい為です。

 

 

KBがある場合の注意する法則ポイント

ポイント

  1. KBの乱視軸とオートレフの数値が近いと軸の信用性は高いと思ってOK
  2. 使用年数が5年以上の乱視軸は基本的に変えない(違和感でやすい)
  3. 斜乱視は基本動かさない(やっと慣れたものを崩してしまい、違和感が出やすい)
  4. KBとレフ値の残余度数(入れるのが可能な度数)を踏まえて2段階変えて反応を見る
    (人によっては1段階でも違和感が強く出るので反応はしっかり見ること)
  5. KBの軸で限界まで入れても視力が上がらなくなった時のみ
    軸度を今回の数値と比べてみて視力が出た場合、今回の軸度とK Bの軸度の間をとる

 

 

等価球面や(最小錯乱円)の知識⬇️

「最小錯乱円」を意識した乱視処方の考え方とテンプレートを紹介します

なども合わせて知っておくと、より精度が高く早い検査が出来て

お客さんを疲れさせない優しい検査師に近づくかと思います。

 

大事なことは、

あくまで処方数値はこちらの予測にすぎないので

お客さんがどのくらいの見え方を望んでいるかしっかりと聞けることが最も大事な要素ですね。

「遠視度数測定テンプレート』敬遠しがちな遠視の測定方法を紹介します

 

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karasui

はじめまして カラスイです。 眼鏡販売の会社で働きながらブログを書いています。 日常で使える心理学を少しでも学ぶことで、対人関係で起こるほとんどのことは好転する!をテーマに「時間管理術」「子育て」「恋愛」をイージーモードにする方法を紹介しています。 眼鏡屋関係の方が役に立つnoteは下の緑ボタンより           ⬇️

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