胎儿生长标准的临床应用现状和研究进展

胎儿生物学参数的超声测量值是评估胎儿宫内生长发育的重要指标,其对应的胎儿生长标准是判断测量参数是否正常或胎儿生长受限的重要依据。目前产前超声测量胎儿生长参考值有沿用多年的经典的地区标准,也有近年来受到广泛关注的国际标准,但全球尚无达成共识的统一标准。本文综述胎儿生长标准的发展过程和临床应用现状,探讨未来研究趋势,以期为临床实践提供参考。

基于多标准的胎儿生长发育预警系统构建与实现

针对当前对胎儿生长发育预警在临床工作中的重要性和复杂性,以实时计算的胎儿生长发育智能模型为核心,通过微服务方式构建以患者为中心的胎儿生长发育预警系统。系统以产科门诊产检患者的影像检查数据信息为数据源,集成基于不同区域、不同种族胎儿生长趋势研究得到的香港标准、新加坡标准、国际标准Intergrowth-21等胎儿生长标准,对多个生长参数设定临床应用预警模型,并利用微信小程序展示胎儿生长趋势预测可视化曲线,为医生、患者通过微服务方式推送预警信息。该服务在某妇产科医院上线以来,月平均使用量744人次,为使用者提供实时高效的预警服务,提升了胎儿生长发育相关疾病诊断智能化程度。

建立具有中国人群代表性的胎儿生长标准的关键要素

作为产科常用工具,胎儿生长曲线在筛查小于胎龄儿(small for gestational age,SGA)和预测胎儿生长受限(fetal growth restriction,FGR)中发挥着重要作用。然而,目前尚未建立基于中国人群的高质量胎儿生长标准曲线。相对于胎儿生长参考值,制定胎儿生长标准的要求更高。本文围绕建立我国胎儿生长标准的几个关键要素展开叙述,包括研究现场的选择、低风险孕妇的入组、纵向研究的实施、样本量的确定、测量的标准化和质量控制等,旨在确保胎儿生长标准制定的科学性和准确性。

超声估测胎儿体重和多普勒参数评价晚发型胎儿生长受限的临床价值

目的探讨INTERGROWTH和Hadlock胎儿体重估测（estimated fetal weight，EFW）标准以及多普勒参数预测晚发型胎儿生长受限（fetal growth restriction，FGR）的准确性。方法本研究为前瞻性队列研究。收集2015年3月至2016年3月在复旦大学附属妇产科医院建卡并分娩的32～41周单胎妊娠孕妇。每2周监测超声指标（包括胎儿生长测量、脐动脉和大脑中动脉），采用分娩前7d内最后一次超声测量值，分别按照INTERGR0WTH和Hadlock标准计算胎儿体重，同时采用Logistic回归方程建立EFW、脐动脉、大脑中动脉单参数模型和多参数联合模型预测晚发型FGR。根据新生儿出生体重是否低于同胎龄应有体重第10百分位数（〈10^th％），分为FGR组（晚发型FGR，出生体重〈10^th％）和对照组（非FGR，出生体重≥10^th％）。并对两种标准预测FGR行ROC曲线分析。结果820例孕妇符合人组条件，排除144例失访病例。最终获得有效数据676例，分为FGR组116例，对照组560例。ROC曲线分析显示，Hadlock—EFWc预测晚发型FGR的截断值为22．6^th％，对应的敏感性、特异性和曲线下面积（AUC）分别为87．3％、82．8％和0．930（0．908—0．953），均高于INTERGROWTH—EFWc的预测价值[截断值为27．5^th％，对应的敏感性、特异性和AUC分别为71．4％、83．7％和0．847（0．807—0．888）]。多普勒参数单独预测晚发型FGR的价值较低（均AUC〈0．7），多参数联合模型（combined model—Ⅰ和Ⅱ）预测FGR的价值较高（AUC分别为0．865和0．936），与其对应的胎儿体重预测模型的准确性相似。结论Hadlock和INTERGROWTH的EFW标准预测本地区晚发型FGR的临床价值均较高，但是Hadlock标准的预测准确性更优。多普勒参数（脐动脉、大脑中动脉）预测晚发型FGR的准确性较低，建议高危孕妇选择性监测。

新型智能产前超声技术在中晚孕期产前超声检查中的应用价值

目的探讨新型智能产前超声技术(SF)技术包括标准切面自动识别与获取(SFDA)技术和生长参数自动测量(SFM)技术的临床使用价值。方法使用SF技术和传统超声技术对2018年8月至2019年1月南方医科大学附属深圳妇幼保健院妊娠16~41周正常连续单胎1005例进行丘脑水平横切面(A)、上腹部水平横切面(B)和股骨长轴切面(C)3个标准切面的识别与获取,测量双顶径(BPD)、头围(HC)、腹围(AC)和股骨长(FL)4个生长参数。另选择60例胎儿进行2种技术观察者内和观察者间重复性测量分析;运用Wilcoxon带符号秩检验比较2种技术进行切面识别与获取以及参数测量所需的时间;使用组内相关系数评价传统超声与SF技术测量的一致性,并评价SF技术切面获取及生长参数测量的准确率。结果与传统超声技术相比,SF技术测量的重复性更好。使用SF与传统技术测量4个生长参数的组内相关系数分别为0.998、0.995、0.998、0.998。通过判定,使用SF技术识别与获取标准切面A、B和C成功率分别为98.00%、99.10%和99.60%,测量BPD、HC、AC和FL成功率分别为100%、100%、99.60%和100%。无论是同时进行切面自动识别、获取与参数测量,还是单独进行参数测量时,SF技术明显比传统技术用时短[21.26(5.24)s vs 52.24(14.90)s;2.78(0.66)s vs 35.70(8.25)s],差异均具有统计学意义(Z=-27.366、-27.352,P均<0.001)。结论SF技术可自动化、智能化识别、获取胎儿超声3个标准切面,并对4个生长参数进行自动化测量,该技术在切面识别与获取的成功率和生长参数自动测量的准确性高,并可极大地减少标准切面获取及测量的时间,是一项智能、精准、高效的产前超声检查技术。