基于超声测量的个性化胎儿体重图表：Generation R 研究

母体和胎儿特征是影响胎儿生长潜力的重要因素，理想情况下在评估胎儿生长变化时应予以考虑。我们开发了一种个性化生长图表模型，用于估计胎儿体重，考虑了怀孕开始时已知的母体和胎儿生理特征。我们使用了参与Generation R研究的8,162名孕妇的胎儿超声数据，该研究是一项从早孕开始的前瞻性、人口基础的队列研究。我们构建了一个重复测量回归模型，使用向后选择程序来识别相关的母体和胎儿特征。用于估计预期胎儿体重的最终模型包括妊娠年龄、胎儿性别、分娩次数、种族、母亲年龄、身高和体重。利用该模型，我们开发了从18周开始的胎儿体重个性化生长图及其相应的标准差。在使用正常人群生长图评估胎儿体重时，495个被分类为胎龄小于10百分位数的胎儿中，有80（16%）在使用个性化生长图后被归类为正常范围。使用个性化生长图，550个胎儿被分类为胎龄小于正常范围，其中135个（25%）在使用未经调整的参考图表时被归类为正常。总之，这是第一项在大规模基于人群的研究中使用超声测量构建个性化生长图的研究，考虑了生理母体和胎儿特征。这些图可能在流行病学研究和临床实践中有用。