超聲參數構建的新胎兒體重預測模型臨床應用價值研究

葉笑君 俞琤 王小劍 谷云霞

胎兒體重可反映胎兒宮內生長發育情況，正常出生體重兒出生體重為2 500～4 000 g。胎兒體重是產前監護胎兒生長發育情況的重要指標。胎兒體重與分娩方式、圍生結局緊密相關，產前準確估算胎兒體重可有效提高對巨大兒、低出生體重兒的診斷率，降低產婦分娩風險、新生兒致殘率、死亡率[1]。研究顯示，我國新生兒中低出生體重兒占比3.2%～6.3%，不同地區占比有一定差異[2-4]。低出生體重兒圍生期死亡率是正常出生體重兒的2～5倍，且更容易發生新生兒感染、肺發育不良、低血糖、紅細胞增多癥等，同時運動神經發育遲緩的風險加大[5-6]。近年來，胎兒平均出生體重整體呈上升趨勢，我國新生兒中巨大兒占比約7%，北方地區發病率顯著高于南方地區[7]，巨大兒分娩過程中更容易發生產傷、肩難產、新生兒永久性損傷等[8]。此外，巨大兒還存在新生兒成年后糖尿病、心血管疾病的風險可能[9]。因此，胎兒體重預測（estima‐tion of fetal weight,EFW)在整個產科管理中具有重要意義。

超聲檢測是目前臨床上評估EFW的首選方法。目前我國臨床上普遍使用二維超聲測量模型Hadlock公式[10]評估胎兒體重，涉及參數包括胎兒雙頂徑（bi‐parietal diameter,BPD）、頭圍（head circumference,HC）、腹圍（abdominal circumference,AC）及股骨長（femur length,FL）。本世紀初，有學者發現胎兒皮下軟組織含量對胎兒體重有很大的影響，營養不良的新生兒與巨大兒之間大腿皮下軟組織層厚度差異顯著[11]。Vintzileoset等[12]發現，在常規二維超聲測量參數中加上大腿圍，可提高EFW準確性。為將胎兒皮下軟組織含量定量化以提高EFW準確性，Lee等[13]提出的應用三維超聲獲得胎兒肢體容積分數，即大腿容積分數（fractional thigh volume,TVol）、上臂容積分數（fraction‐al upper arm volume,AVol），從而衍生出多個EFW公式。由于樣本量、超聲檢查時妊娠周數和種族、地域的差異，不同EFW公式研究的結論也不相同?；诖耍狙芯窟x擇胎兒常規二維超聲參數即BPD、HC、AC、FL 以及三維超聲參數TVol、AVol，應用多元線性回歸方法建立一個新EFW模型，與傳統二維超聲EFW模型代表Hadlock公式[10]、三維超聲模型代表Lee公式[13]（TVol公式與AVol公式）作比較，以新生兒實際出生體重（actual birth weight,ABW）為標準，分析新EFW模型的準確度及ABW±5%符合率、ABW±10%符合率，以期為臨床提供參考，現報道如下。

1 對象和方法

1.1 對象 選取2021年11月15日至2022年2月25日在杭州市婦產科醫院正常分娩的產婦150例，年齡23～42（30.54±4.09）歲；分娩孕周 37～41+6（38.94±3.14）周。納入標準：（1）單胎妊娠；（2）產前末次超聲檢查后3 d內分娩；（3）孕周為37～41+6周（孕周根據妊娠早期孕13+6周前超聲檢查結果中的胎兒頭臀長核實；如無妊娠早期超聲檢查結果，根據孕13+6周后超聲檢查結果中的胎兒BPD、HC、FL核實。排除標準：（1）多胎妊娠；（2）孕周未能確定；（3）嚴重胎兒發育異常；（4）產前末次超聲檢查后3 d后分娩。采用隨機數字表法隨機選取其中100例為新EFW模型建立組，余50例為新EFW模型驗證組。兩組產婦年齡、BMI、孕周、產前末次超聲檢查時間與分娩時間間隔、ABW（新生兒娩出后30 min內以電子秤稱重）及新生兒性別比較差異均無統計學意義（均P＞0.05），見表1。本研究經醫院醫學倫理委員會批準，研究對象行超聲檢查前均知情況同意并簽署知情同意書。

表1 新EFW模型建立組與新EFW模型驗證組一般資料比較

1.2 方法

1.2.1 主要儀器 使用韓國Samsung Medison WS80A Elite彩色多普勒超聲診斷儀，CV1-8A容積探頭，配備5D Limb Vol軟件進行數據計算分析。

1.2.2 超聲檢查方法與數據采集 對入院待產（分娩前3 d內）單胎妊娠孕婦進行前瞻性二維和三維超聲檢查，獲得BPD、HC、AC、FL、TVol、AVol數據。二維超聲數據（BPD、HC、AC、FL）測量方法參照2019年《中國產科超聲檢查指南》標準。三維超聲數據（AVol、TVol）測量方法：使用超聲診斷儀，容積取樣框包括完整的胎兒肱骨干或股骨干；設置采樣角度為75°。按下“3D”鍵（胎兒靜止不動時），自動采集胎兒AVol、TVol數據。具體方法如下：（1）多平面模式同時顯示長骨（肱骨或股骨）的矢狀面和相應肢體中心的橫截面。軟件自動標記長骨末端的位置，檢查者在生成的橫截面上手動標記長軸和短軸直徑（圖1）。（2）系統根據確定的四肢長骨末端，將胎兒上臂或大腿中部50%的體積平均分為5個橫截面，并啟動計算機輔助邊緣檢測算法，自動包圍5個肢體橫截面的邊緣。（3）在對自動化結果進行目視檢查后，可以進行細微的手動調整，以確保測量準確性（圖2、3）。

圖1 軟件自動標記長骨末端的位置及檢查者在生成的橫截面上手動標記長軸和短軸直徑

圖2 胎兒上臂中部50%的體積平均分為5個橫截面

圖3 胎兒大腿中部50%的體積平均分為5個橫截面

1.3 觀察指標 比較各EFW模型（新EFW模型、Hadlock公式、TVol公式、AVol公式）準確度和ABW±5%、ABW±10%符合率。相對誤差（PE）=（EFWABW）/ABW×100%。采用決定系數R2評估模型公式擬合優度。

1.4 統計學處理 采用SPSS 25.0統計軟件。正態分布的計量資料以表示，組間比較采用兩獨立樣本t檢驗。計數資料以頻數和構成比表示，兩組比較采用χ2檢驗。為驗證檢查者內部與檢查者之間測量超聲參數的一致性，本研究前期選取20例胎兒，由經過訓練的2名醫師測量每一胎兒超聲參數TVol與AVol，均測量2次，計算出組間及組內相關系數（ICC）進行評價。采用Pearson相關分析超聲參數BPD、HC、AC、FL、TVol、AVol與ABW的相關性。采用多元線性回歸分析建立新EFW模型。P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 二維超聲、三維超聲參數重復測量一致性評價 隨機選取20例胎兒作為研究對象，計算2名檢查醫生測量超聲參數TVol、AVol組間及組內相關系數（ICC），評估檢查者內部與檢查者之間重復測量一致性可靠程度，獲得ICC分別為0.896與0.861，ICC均＞0.75，表明重復測量各超聲參數一致性可靠。

2.2 150 例胎兒二維超聲、三維超聲參數與ABW相關性分析 ABW與胎兒二維超聲、三維超聲參數中BPD、HC、AC、FL、TVol、AVol均相關（均P＜0.05），其中以AC、TVol與ABW相關性最高，相關系數r均為0.712，見表2。

表2 150例胎兒二維超聲、三維超聲參數與ABW相關性分析

2.3 新EFW模型公式 采用新EFW模型建立組各超聲參數，采用多元線性回歸分析立新EFW模型：EFW=80.021×BPD+39.075×HC+28.059×FL+74.408×AC+8.852×TVol+16.868×AVol-2 622.853。

2.4 新EFW模型、Hadlock公式、TVol公式、AVol公式預測胎兒出生體重比較 150例新生兒ABW為（3 401.3±339.4）g。新EFW模型預測胎兒出生體重為（3 379.3±301.5）g，Hadlock公式預測胎兒出生體重為（3 447.8±317.2）g。TVol公式預測胎兒出生體重為（3 144.3±323.5）g；AVol公式預測胎兒出生體重為（3 298.0±319.9）g。傳統二維超聲模型傾向于高估，而傳統三維超聲模型傾向于低估，新EFW模型預測值更接近于ABW。

2.5 新EFW模型與Hadlock公式、TVol公式、AVol公式準確度比較 以新EFW模型建立組超聲數據進行各模型準確度比較，顯示新EFW模型相對誤差小于Hadlock公式、TVol公式、AVol公式，R2高于Hadlock公式、TVol公式、AVol公式，見表3。

表3 新EFW模型與Hadlock公式、TVol公式、AVol公式準確度比較（n=100）

2.6 新EFW模型與Hadlock公式、TVol公式、AVol公式ABW±5%符合率、ABW±10%符合率比較 新EFW模型ABW±5%可達到68%、ABW±10%可達到90%，具有較高預測效能，見表4。

表4 新EFW模型與Hadlock公式、TVol公式、AVol公式ABW±5%、ABW±10%符合率比較（n=50）

2.7 新EFW模型與Hadlock公式、TVol公式、AVol公式對不同出生體重新生兒準確度、ABW±5%符合率、ABW±10%符合率比較 對于＜3 000g的胎兒，新EFW模型有更好的準確度，ABW±5%符合率最高可達100%；新EFW模型在各分組中均展現較高準確度及高ABW±5%、ABW±10%符合率；見表5。

表5 新EFW模型與Hadlock公式、TVol公式、AVol公式對不同出生體重新生兒準確度、ABW±5%符合率、ABW±10%符合率比較

3 討論

本研究建立了新EFW模型，以探討三維超聲在EFW中的應用價值。結果顯示，TVol公式與AVol公式計算所得胎兒體重低于ABW，而傳統二維超聲模型Hadlock公式預測值則高于ABW，新EFW模型預測值更接近于ABW。在準確度研究上發現，Lee公式隨機誤差高，但其精確度較傳統二維超聲模型高，新EFW模型準確度與精確度均較高。Lee公式中AVol公式和TVol公式預測體重在ABW±5%分別為40.0%和42.0%，低于Hadlock公式，新EFW模型可達68.0%。對不同出生體重新生兒分組分析后發現，AVol公式和TVol公式對新生兒體重估計＜3 000 g的準確度較高，ABW±5%分別為75.1%和56.2%，高于Hadlock模型（43.8%），新EFW模型在各分組中均展現較高準確度及高ABW±5%、ABW±10%預測效能。

通過本研究可以推測在低出生體重兒中，采用3D超聲獲取軟組織容積分數進行胎兒體重估計是可行且有效的。既往研究發現通過普通產前超聲估計胎兒體重是識別和診斷胎兒生長受限的重要方面，然而遲發性胎兒生長受限的檢出率僅為23%～51%[14]。Simcox等[15]使用3D模型估計胎兒體重可提高34～36周晚發FGR的檢出率。雖然本次研究中ABW＜2 500 g新生兒僅4例，但仍能發現使用肢體容積分數可提高對低出生體重兒的預測效力，應用三維超聲模型估算胎兒體重可能有助于提高對低體重胎兒或晚發性FGR的檢測。對于巨大兒的體重預測學者們則提出了不同的意見[16-19]。一項多中心研究表明三維超聲部分肢體容積模型在ABW＞4 000 g的胎兒中準確度較高[20]，而其他研究表明，三維超聲部分肢體容積模型的準確度隨著胎兒體重的增加而降低[20-22]。本研究數據顯示，對于16例巨大兒（ABW≥4 000 g），三維超聲模型估計值低于二維超聲模型。可能的原因是，當胎兒的軟組織容積超過一定范圍，且孕晚期羊水量減少，胎兒肢體在宮腔內受到擠壓，其中以胎兒大腿受擠壓更明顯，這影響了肢體邊界的識別，從而在一定程度上影響三維超聲參數的獲取和分析。此外，檢測人群的不同，也影響結果判斷。有研究發現，白人整體AVol與TVol所占體重的百分比高于亞洲人群，在大體重胎兒中表現更明顯[23]。Lee公式建模時以白人為主（51.6%），其次為黑人（36.3%），亞裔人群僅占6.7%。因此可以解釋相同公式下本研究Lee公式所得結果普遍較低。研究表明胎兒出生體重與經度、緯度呈正相關，與海拔高度呈負相關[24]。Porter等[25]研究認為基于不同種群得出的預測模型并不適用于所有人群。另有研究指出特定的人群應選擇特定EFW模型[26]。三維超聲部分肢體容積具有良好的臨床應用前景，因此本研究選取中國東部地區足月胎兒數據建立適用于本人群新EFW模型，其準確度及ABW±5%、ABW±10%均高于已發表的二維、三維超聲模型。

綜上所述，三維超聲在EFW中具有較好的應用價值，本研究構建的新EFW模型，具有較高的準確度與ABW±5%符合率、ABW±10%符合率，可為產科醫生優化臨床決策提供參考。