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为何需要选择正确的胎儿生长参数?

为何需要选择正确的胎儿生长参数? astraia胎儿医学软件
2021-09-22
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导读:出门诊的时候,孕妇们通常拿来一叠超声报告,最常见“胎儿相当于xx周x天”。“医生,我的宝宝小3天”;“我的宝

出门诊的时候,孕妇们通常拿来一叠超声报告,最常见“胎儿相当于xx周x天”。

“医生,我的宝宝小3天”;

“我的宝宝小3周”;

“我的宝宝腿短2周”……


或超声报告给出测量数据,产科医生再逐个标注生长指标的孕周。如下:


以上信息基本摸不着头脑。


“胎儿相当于xx周x天”,或某个测量指标相当于xx周,问题在哪里?


其实是把生长测量数据对齐于正态分布的平均值所在的孕周,即第50百分位或0标准差(0 SD即Z-score:0)。


打个比方,初二下学期的学生数学考试后,成绩显示:

相当于小学六年级。

小孩回家一阵鸡飞狗跳……且慢:

如果成绩相当于小学六年级的奥数呢?标准含糊不清。


                     从正态分布说起


人群中很多数据符合正态分布(也称为高斯分布),例如智商,身高,体重,血压,包括胎儿的生物测量(BPD,HC,AC,FL及估计体重等)。


所谓正态分布,呈现为钟形曲线,左右对称,最高点是这组数据的平均值,向左右两侧放下伸展出尾部,好像一口钟。


正态分布由两个参数决定,均数μ标准差σ,可记作N(μ,σ)


均数μ决定正态曲线的中心的位置


均数变化钟型曲线位置发生变化


标准差σ决定正态曲线数据的集中或分散程度:


标准差越大数据越分散,钟型曲线越平缓

标准差越小数据越集中,越陡峭


如何建立正态分布参数

在选定人群(Population)中抽样(Sample), 不管总体是怎样分布的,只要抽样过程满足随机、独立性要求,样本量足够,那就看两个关键结果:

第一,样本的均值是正态分布。

第二,样本均值的均值约等于总体均值。


如果服从正态分布, 转换出概率分布曲线, 最后根据累计概率推测出各种预测值。


如果已知均值和标准差,你就知道任何一个数据在分布中的位置。


即由已知推测未知。


统计学的核心不是梳理已知,绝大多数时候不是列举全部数据,那是大数据的活。统计学是小数据,核心是用已知推断未知。

在正态分布中,标准差(SD或Z-score,standard score)与所在百分位(percentile)可以互相换算。


场景1:


孩子考试,最希望成绩在+2SD以上,最怕-2SD以下:


当然大概率在±1SD:



如果孩子在一个城市最好的中学,成绩在该校同年级+1SD的位置,放到全市学生群体中,可能是接近+2SD的水平。


因此,人群范围不同,正态分布的均值和标准差不同。



有个定律叫做:68-95-99.7 Rule


在正态分布里,数据非常集中,绝大多数数据集中在平均值周围,极少部分分布在两侧尾部。具体来说,在距均值一个标准差的距离内,有68.3%的数据,两个标准差之内有95.4%,三个标准差之内就能涵盖99.7%,得到钟形曲线。




1、胎儿的生长参数,医生和病人最喜欢的是中间部分妥妥的68%(±1SD,即50%±34%);

2、其次是中间68%~95% (±1SD~±2SD之间),仍属于正常范围;

3、95%~97.7%(±2SD~±3SD)区间是医生病人不希望看到的,疾病的概率增加;

4、再远超过99.7%距离,与疾病相关性进一步增高。


常用SD%换算:

Z-score
Percentile(百分位)
+3.0
99.9th
+2.0
97.7th
+1.5
93.3th
+1.0
84.1th
+0.5
69.2th
0
50th
-0.5
30.8th
-1.0
15.9th
-1.5
6.7th
-2.0
2.3th
-3.0
0.1th

更多SD与%换算可查询normal distribution table(文末附图)。


场景2:

 

TK教授有一句玩笑话:胎儿生长参数不写在超声报告上,是超声医生不喜欢产科医生吗?

 

近年来有了孕生通、孕算、产检计算器等小程序,真是又趁手又爱,几乎成为产科医生的掌中宝,逐一输入后,生长参数的百分位(%)或标准差SD (即z-score),体重百分位,生长曲线清晰显示。

 

病人不多的时候,慢慢来,咱不急!病人多的时候手忙脚乱。

 

最好的状态,使用专业的妇产科数据库软件,功能强大,测量数据DICOM自动传输,同时生成直观清晰的报告,如下:


astraia软件——全球两大妇产科数据库软件之一)


在没有软件的情况下,可充分利用超声机器自带数据库。如下:



 

超声机器如此sophisticated(贵)了,很多数据库早已经在里面,安静地等待被挖掘。只要输入准确规律的末次月经、胚胎移植时间,或可靠的预产期,SD(z-score)/percentile和生长曲线在超声机上完美呈现。

 

如何在超声机器上设置生长参数


由于应用生长参数有诸多误区,最近Dr.Yang和达叔录制视频,Ob-friendly,与产科医生做朋友。


1.  如何设置符合南方人群的数据库参数


2.  如何设置SD与%


3.  如何生成胎儿个体化的参数

简单说明:

1.  什么时候用SD,什么时候用%?

头围,股骨长等常用SD。


例如小头畸形(-2SD~-3SD为临界,-3SD~-5SD为中度,<-5SD为重度);


股骨短也常用低于-2SD作为标准,如果用低于5%(-1.645 SD)为标准会导致更多假阳性,而骨骼发育不良通常小于-4SD;

 

胎儿腹围常用%,可能与一直沿用的FGR标准有关,既往众多的研究使用腹围小于10%或5%为FGR标准,因此在产科医生脑海里%也是需要的,可以通过SD与%的大致换算获得。


2.  如果应用并不符合人群的生长曲线(尤其是孕晚期的长骨),也会出现较大的偏差。

 

例如:


32周中国南方人群的胎儿,如果用Hadlock的区间是-2.6SD。

还可能会被不恰当地描述为:胎儿股骨相当于29周,或股骨小3周的说法。


用适合符合中国南方人群胎儿生长参数后,胎儿FL位于-1.4SD。


3.  当你把机器参数设置好后,输入正确的孕周,你需要的SD或%即可显示。Age那一栏强烈推荐忽略(类似成绩相当于小学六年级的例子)。


结语:

有了适合人群的参数,确认孕周无误,明确所在的百分位或标准差,结合不同孕周生长曲线情况,同时综合考虑母亲人口特征,生育史,孕期其他检查结果,才能客观判断偏离预期的数据后面是否存在病理因素,是母体因素,胎盘因素,还是胎儿因素?或只是单次超声测量误差。


PS:由于新的微信公众号不再设留言功能,如果有医生有问题或建议,请在后台留言,感谢您的阅读!





附SD与%换算表:




跨越产科+超声+遗传,连接医生和患者

循证是我们与不确定性对话的基础


【声明】内容源于网络
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