为何需要选择正确的胎儿生长参数？

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和标准差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与%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。