新生兒體重預測新方法的分析與應用

姚濤 白景鶴 陳靜思 謝芯 劉欣瑜 邢軍

華北理工大學附屬醫院婦產科（河北唐山063000）

正常新生兒出生體重常在2 500～4 000 g之間，當胎兒體重超過4 000 g時又稱為巨大兒，在我國發生率大約為7%，國外發生率約為15.1%，男胎多于女胎［1-2］。巨大兒是產科常見的胎兒并發癥之一，會導致胎位不正從而提高肩難產、臂叢神經損傷、圍產期窒息、新生兒死亡等新生兒不良妊娠結局的風險［3-4］，并且有研究發現巨大兒與肥胖、糖尿病、哮喘等其他慢性疾病以及癌癥等遠期并發癥有關［5-6］。目前實際工作中，預測出生體重更多是為了減少新生兒經產道擠壓導致的損傷，以及減少產婦產道的撕裂風險，這需要通過選擇不同的助娩方式實現這一目的。［7］因此準確預測新生兒體重是圍產期管理中的核心問題之一。

目前針對新生兒體重的產前評估常見實用方法包括腹部觸診、胎兒超聲等方法［8］。而在臨床上常利用經驗公式計算新生兒預測體重，其通過簡單的查體數據如宮高腹圍等而推測體重，但由于受到測量誤差、個體差異等，導致其預測結果與實際常常有很大的誤差［9］。同樣，超聲測定雖然較精確但又常常受到操作者水平、孕婦羊水與檢查體位等影響。無論是經驗公式法抑或是超聲檢查均存在不同程度的誤差，因此片面采納該數據將嚴重影響對新生兒體重的準確估計［10］。目前尤其是在針對非妊娠期糖尿病、非肥胖癥的健康孕婦人群中仍缺乏公認且準確的預測方法。因此本研究將在以往研究基礎上，結合孕檢臨床數據與超聲數據構建回歸方程，并探討其預測新生兒出生體重的應用臨床價值。

1 對象與方法

1.1 研究對象收集2018年11月至2019年5月于華北理工大學附屬醫院建檔并分娩的孕婦。納入對象標準：自然受孕、單胎活產、年齡20～35歲；根據世界衛生組織指定的BMI標準，孕前體重指數18.5～23.9 kg/m2；根據2009年美國IOM標準，孕期總增重11.5 kg，且23.5 kg的孕婦；孕前及孕期無糖尿病等合并癥，孕前無高血壓及甲狀腺功能亢進或減退等其他妊娠并發癥，無急、慢性感染等癥；各種孕期篩查均正常，如早孕期胎兒頸部透明層厚度（NT）篩查，中孕期唐氏兒篩查、超聲畸形篩查等；近期無服用影響糖脂代謝的藥物史；無先天性或遺傳性疾病、無腫瘤及自身免疫性疾病。最終納入86例孕婦進行數據分析。

1.2 研究方法

1.2.1 一般資料通過查閱病歷采集孕婦一般資料，孕前體重、孕前BMI；分娩前孕檢查體測量宮高、腹圍、孕期增重、核實分娩時孕周等。分娩前超聲測定胎兒腹圍、胎兒股骨長及雙頂徑。

1.2.2 血清超敏C 反應蛋白和血脂指標檢測抽取孕婦空腹肘靜脈血3～5 mL，送我院檢驗科檢測血糖、血脂四項水平、超敏C反應蛋白水平。剩余孕婦肘靜脈血以3 500 r/min離心10～15 min后，留取血清放入經高壓滅菌處理的凍存管，-20 ℃冰箱保存，以備酶聯免疫分析（ELASA）法檢測血清中CRP表達水平。

1.3 統計學方法采用SPSS 18.0軟件進行統計學處理。臨床定量資料以均數±標準差表示，符合正態分布方差齊性的采用獨立樣本的t檢驗，以及協方差分析。方差不齊的采用秩和檢驗；計數資料以率表示，率的比較采用χ2檢驗；組間檢驗篩查出有統計學意義的指標后，采用Pearson相關系數分析及多重線性回歸分析。以P ＜0.05有統計學意義。

2 結果

2.1 孕檢常見指標與新生兒體重的關系以新生兒平均體重將86例孕婦劃分為兩組，通過比較兩組不同體重尋找影響新生兒體重的指標。新生兒體重小于平均值組與大于或等于平均體重組各43例。比較兩組基本資料結果如下，兩組孕周、孕期增重、宮高、腹圍、胎兒腹圍、股骨長、雙頂徑、高密度脂蛋白各因素均值，差異有統計學意義（P ＜0.05），其中P′值是在控制了孕前體重、孕前BMI、孕齡混雜因素后再次比較的結果。見表1。

表1 兩組孕婦間臨床指標的比較Tab.1 Comparisons of clinic parameters between two group of maternity ±s

表1 兩組孕婦間臨床指標的比較Tab.1 Comparisons of clinic parameters between two group of maternity ±s

注：P′值為利用協方差分析校正了孕前體重、BMI 以及孕齡的影響而得出的P 值

各項指標空腹血糖（mmol/L）孕周孕前體重（kg）孕前BMI孕期增重（kg）宮高（cm）孕婦腹圍（cm）胎兒腹圍（cm）股骨長（cm）雙頂徑（cm）C反應蛋白（mg/L）血清膽固醇（mmol/L）甘油三酯（mmol/L）載脂蛋白A（mmol/L）載脂蛋白B（mmol/L）高密度脂蛋白（g/L）低密度脂蛋白（g/L）孕齡（歲）＜平均體重組（n=43）4.36±0.47 39.4±1.1 55.2±6.9 20.9±2.4 16.5±5.46 33.6±2.2 99.3±5.8 33.47±1.12 7.28±0.24 9.30±0.29 4.16±2.01 6.94±1.16 2.95±1.01 2.47±0.31 1.31±0.24 2.41±0.51 4.01±0.81 29.21±3.23 平均體重組（n=43）4.36±0.35 40.065±0.75 57.4±6.1 21.6±1.9 19.47±4.3 35.51±1.8 104.3±6.64 35.26±1.31 7.47±0.31 9.53±0.28 3.99±3.08 6.78±1.12 3.22±0.99 2.37±0.30 1.39±0.28 2.16±0.53 4.05±0.79 28.30±3.34 t值-0.01-3.29-1.52-1.38-2.79-4.19-3.685-5.65-2.57-3.16 0.304 0.657-1.27 1.615-1.282 2.194-0.179 1.279 P值0.990 0.001 0.130 0.160 0.006＜0.001＜0.001＜0.001 0.013 0.002 0.762 0.513 0.204 0.110 0.203 0.031 0.859 0.200 P′值0.769 0.003 0.019＜0.001 0.002＜0.001 0.007 0.003 0.812 0.483 0.195 0.135 0.231 0.029 0.917

2.2 新生兒體重與各指標的相關性分析新生兒體重變化與各指標的相關性分析：從表1中篩選出差異有顯著性的因素包括孕期增重、孕周、宮高在內共8項指標，經Pearson相關性分析，孕周（r=0.366，P ＜0.001）、孕期增重（r=0.288，P ＜0.05）、宮高（r = 0.496，P ＜0.001）、孕婦腹圍（r = 0.380，P ＜0.001）、雙頂徑（r = 0.418，P ＜0. 05）、胎兒腹圍（r = 0.660，P ＜0.001）、股骨長（r = 0.522，P ＜0.001）均與新生兒體重呈正相關。而高密度脂蛋白水平和新生兒體重呈現負相關（r =-0.233，P ＜0.05）。而空腹血糖水平等與新生兒體重無相關性（P ＞0.05）。見表2。

表2 新生兒體重與各項指標的相關性分析Tab.2 correlation analysis of birth weight and following indicator

2.3 關于新生兒體重的多重線性回歸分析以新生兒體重為因變量，以孕期增重、孕周、宮高、孕婦腹圍、股骨長、雙頂徑、胎兒腹圍為自變量，行多重線性回歸分析，模型采用逐步回歸法，以P 0.05為進入標準，P ＞0.10為剔除標準。結果顯示胎兒腹圍、股骨長、宮高是新生兒體重的獨立影響因子，它們的偏回歸系數β均為正值，新生兒體重隨三項指標增加而增加。所得模型1（F = 48.3，P ＜0.001）、模型2（F = 29.5，P ＜0.001）、模型3（F =28.3，P ＜0.001）均具有統計學意義。其中模型3提示因變量新生兒體重變化的54%（R2=0.54）可由胎兒腹圍、宮高、股骨長來解釋（調整后R2=0.52），各個自變量的偏回歸系數β及95%CI。見表3。

2.4 預測模型與以往臨床常用經驗方法、超聲估計體重法符合率的比較參照凌蘿達［11］建議的判斷標準，以新生兒體重的預測值與新生兒實際出生體重之差值＜250 g作為標準，計數本研究的各公式對新生兒體重預測符合率百分比，并將符合率較高的Model 3與超聲測定進行比較。結果顯示三項回歸方程的預測符合率分別為0.69、0.71、0.80。而超聲法符合率為0.72，凌羅達公式法、卓晶如法、袁東生法、羅來敏法見表4。將模型3與超聲法預測的新生兒體重的符合率相比較，結果表明該公式符合率高于單純的超聲預測的符合率（χ2=135.12，P ＜0.005）。

表3 多重線性回歸分析新生兒體重的預測模型Tab.3 A multiple linear regression model on prediction of birth weight

表4 不同方法預測新生兒體重的符合率Tab.4 Comparison of the coincidence rates predicting birth weight of different ways例

2.5 不同方法預測體重估計值與實際新生兒體重的相關性分析將不同方法的體重預測值與新生兒實際出生體重值做雙變量Pearson相關分析，結果顯示Model 3回歸模型（r = 0.74，P ＜0.001）和超聲法（r = 0.72，P ＜0.001）分別與新生兒實際體重相關性最大，見表5。綜上表明模型3的預測體重值與實際新生兒體重的符合率（80%）顯著高于其他方法，而且與新生兒實際體重相關性也最大。

3 討論

新生兒出生體重過重，尤其是巨大兒會增加難產、產時大出血等危及母胎生命安全的風險［12］。利用本研究提出的預測公式可以提高新生兒體重預測的準確度和符合率，對于合理選擇分娩方式以避免不良妊娠結局具有一定的臨床意義。盡管預測新生兒體重的常見方法有二維、三維超聲及核磁共振為代表的輔助檢查估測體重，以及臨床經驗公式法利用簡單指標去直接估算新生兒體重值，如袁冬生法、羅來敏法、胡章和法、卓晶如法、優選法等，其中卓晶如法的符合率最高僅達58%，略高于同類方法［13］。另一方面，在2016年ACOG“巨大兒指南（2016）”指出，超聲預測胎兒體重的準確性并不比臨床方法預測胎兒體重的準確性高。這意味著并不能完全依賴超聲數據評估體重［14］。另外丁勻浚毓等［15］利用多因素logistic回歸模型和受試者工作曲線ROC曲線分析了和巨大兒發生關系密切的臨床指標，如產前體質量指數、血糖、血脂等并評價了它們用以預測巨大兒的能力，但未提供更準確關于新生兒體重的估計方法。迄今臨床對預測新生兒體重的方法沒有完全統一的認識，尤其是在應用影像學預測還是臨床方法預測之間還存在較大爭議［16］。

表5 不同方法的估計值與新生兒實際體重的相關性Tab.5 Correlation of predictor and actual value different method on birth weight

臨床預測公式由于其簡單易行且較為可信的結果，尤其是在缺乏輔助檢查設備的欠發達地區，對指導分娩方式具有較大的臨床價值；另一方面，超聲檢查具有高精度、準確測量宮內胎兒生長情況，同時我國二維超聲在絕大部分醫院得到廣泛應用。然而國內常用的經驗公式法直接預測的體重估計值誤差大、符合率低，其原因主要是使用了比較單一指標（僅使用宮高或腹圍）且受到母體因素干擾［17］。為準確判斷新生兒出生體重從而指導分娩，本研究立足于將超聲檢查和臨床孕檢數據結合起來，以克服單一指標的誤差過大，并得出預測新生兒體重估計值的回歸方程。

本研究首先篩選了常見的16項孕檢指標，從中通過比較得出與新生兒體重有關指標，由于采用嚴格限制的入組條件，減少來自母體的混雜因素（異常孕前體重和異常孕前BMI）后，結果顯示孕婦宮高、腹圍、孕期增重在兩組之間有顯著不同。這說明宮高、腹圍、孕期增重和新生兒體重相關，這一點與國內外研究一致［18-19］。這可能因為宮高、腹圍是母體對胎兒宮內發育的外在表現，而孕婦孕期體重增重不僅反應了孕婦自身能量的增加，也體現了胎兒隨之體重增加的部分。

本研究同時發現超聲指標如胎兒腹圍、股骨長、雙頂徑與新生兒體重同樣有關，與國內外相關研究基本相近，并有力證實了其中胎兒腹圍與新生兒體重相關性最密切的結論［20-21］。經過Pearson相關性分析發現，與新生兒體重密切相關的指標有宮高、胎兒腹圍、股骨長。筆者為進一步探索這些相關指標與新生兒體重的具體數量關系，使用多重線性回歸分析控制多個混雜因素，最終得到三個模型用于預測新生兒體重，其中模型3的結果顯示宮高、胎兒腹圍、胎兒股骨長作為獨立影響因素的回歸方程對新生兒體重的估計最準確（R2 = 0.54），明顯高于國內的各種經驗公式，且預測與實際體重之間的符合率甚至接近超過了單純的二維超聲估計體重（其中Model3對新生兒體重估計值的符合率達到80%）。并且本預測公式與實際體重相關性達到0.74，意味著實際體重變化趨勢和預測公式較為貼切，提示利用該公式在預測新生兒體重的誤差遠小于傳統經驗公式。

同時必須指出，本研究之所以將臨床數據和超聲數據結合起來減小估計誤差，根本原因是目前大多數基層醫院的超聲數據多屬于二維超聲，正是因為二維超聲難以全面評價新生兒體重，所以才不得不結合臨床查體數據共同參與預測體重。但近年來隨著3D超聲技術的發展和快速普及，開發了許多新指標比如部分大腿容積、部分上臂容積等三維超聲數據可用于準確評測胎兒宮內生長情況［22］。其在預測新生兒體重方面具有更高精度和優勢，這也為今后進一步提高預測公式的準確度提供了新的方向。

綜上所述，將孕檢常見指標和常用超聲數據結合起來而建立的回歸方程可用于預測新生兒體重，且預測結果較為可靠，明顯超過國內的常見經驗公式，可用于協助超聲預測新生兒體重，以減少由于超聲的誤差而導致錯估新生兒體重。