陆倩文 杨芳

(南方医科大学南方医院 妇产科，广东 广州 510515)

1 巨大儿的分类

美国妇产科医师学会(American College of Obstetriciansand Gynecologists，ACOG)[8]提出根据风险将巨大儿分成3类：①新生儿出生体重4000g～4499g，出现异常分娩及新生儿并发症(5分钟内Apgar评分低于4分、需要辅助通气大于30分钟、新生儿产伤等)的风险增高；②新生儿出生体重4500～4999g，母婴并发症的发生率显著增加；③新生儿出生体重大于5000g，死产及新生儿死亡率显著增加。

2 巨大儿发生的危险因素及相关研究进展

2.1 孕前身体质量指数(body mass index，BMI)与孕期体重增加 孕妇营养情况对于胎儿生长以及分娩结局有着至关重要的影响[9]，目前认为孕妇超重和肥胖、孕期体重增加(gestational weight gain，GWG)过多是分娩巨大儿的独立危险因素[10,11]。超重和肥胖孕妇(孕前BMI≥25kg/m2)分娩巨大儿的概率明显高于正常体重孕妇[11]。

2009年美国医学研究所(AIOM)发布指南[12]，针对不同孕前BMI的孕妇，提出不同的建议。超过AIOM指南建议GWG的孕妇，即可认为GWG过多。一项关于GWG与巨大儿分娩的meta分析[13]指出，与GWG正常的孕妇相比，GWG过多的孕妇分娩巨大儿的风险显著升高，巨大儿分娩率增加135%。Yang等[14]基于中国人口的对照研究表明，GWG过多与孕前BMI正常的孕妇分娩巨大儿的关系更为密切。

2.2 妊娠期糖代谢异常 妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus，GDM)是常见的妊娠期代谢性疾病[15]。Yang等[16]前瞻性队列研究表明，妊娠早期血糖异常[HbA1C≥5.9% 和(或)餐前血糖≥5.1mmol/L]和妊娠中期OGTT异常，与巨大儿的分娩具有显著的联合效应。

GDM的确切发病机制尚不明确，但目前认为胎盘分泌的生长激素、促肾上腺分泌激素、胎盘催乳素、孕酮等致糖尿病激素导致胰岛素抵抗是GDM的重要发病机制[17]。孕妇血糖升高，通过胎盘进入胎儿循环的血糖量增加，刺激胎儿胰岛β细胞分泌胰岛素增多，胎儿体内高胰岛素血症及高血糖，导致胎儿体内脂肪与蛋白质储存增多[18]。McFarland等[19]发现GDM孕妇分娩的巨大儿具有特征性的腹部及肩胛部皮下脂肪增多，这类巨大儿头肩比减小，更易发生肩难产。

2.3 妊娠期脂代谢异常 为了满足胎儿的生长发育的需要，孕妇的血脂代谢会发生适应性变化。孕早中期母体脂肪生成增加，而孕晚期脂肪分解增加[20]，其主要表现为血清甘油三酯(triglycerides，TG)以及高密度脂蛋白(high-density lipoprotein cholesterol，HDL-C)水平的变化。孕妇血TG或HDL-C水平与巨大儿发病的机制尚未完全阐明。有研究发现分娩巨大儿的孕妇及GDM孕妇孕期TG、TAG较高，HDL-C较低[21-23]。孕妇血TG和HDL-C水平分别为分娩巨大儿的危险因素，并且随着妊娠晚期TG水平的增高或HDL-C水平的降低，分娩巨大儿的风险逐渐增高。TG升高可能诱导胰岛素抵抗，甚至损害胰岛β细胞功能，在糖尿病的发病中发挥重要作用。因此，妊娠期脂代谢异常与糖代谢异常互为影响因素，增加巨大儿的发生率。

2.4 遗传因素 巨大儿的发生虽与妊娠期糖代谢异常关系密切，但随着孕期糖尿病筛查工作的广泛开展，糖尿病性巨大儿的发生率随之下降，而非糖尿病性巨大儿的发生率逐年增高。影响胎儿生长最主要影响因素为遗传因素，基因的缺失、重复或异常均会导致多种妊娠合并症。有研究表明印记基因的表达失衡，可能与巨大儿的发生相关。Li等[24]研究发现胰岛素样生长因子-2(insulin-like growth factor-2，IGF2)基因在巨大儿胎盘中过表达，并且通过下调RB1诱导卷曲蛋白1(RB1-inducible coiled-coil 1，RB1CC1)的表达而增加滋养层细胞的增值能力，参与巨大儿的发病与发展。Jiang 等[25]研究发现胎盘H19的表达水平与大儿的发生呈负相关，但具体的功能和作用机制目前无明确阐明，H19可能参与调节滋养层细胞的增殖过程，与IGF2共同协作参与巨大儿的发生。

3 产前预测及相关研究进展

目前，胎儿出生体重的预测并不是晚孕期常规产前检查的一部分。关于产前检查如何筛查有巨大儿风险的胎儿，特别是对于非糖尿病孕妇，还没有足够的研究。

2016年7月4日傍晚,受强对流云团影响,出现一次明显雷雨大风过程。各站点强对流影响时段各风速值(表6)表明,国家站与浮标站风速情况较为接近,整体4个站点一致性较差,这也从一定层面反映出,当出现局地性突发性大风过程的时候,浮标站的阵风情况存在一定偶然性,视大风具体发展情况而定。而发生过程性大风过程,例如台风、冷空气影响时,浮标站往往与新沙岛站风速情况拟合程度较好,而国家站的风速则会大于其它3个站点。

3.1 影像学预测新生儿出生体重

3.1.1 超声测量胎儿生长参数预测新生儿出生体重 二维超声是目前应用最广泛的产前胎儿体重评估技术，通过测量腹围(abdomen circumference，AC)、双壁径(biparietal diameter，BPD)和股骨长度(femur length，FL)等常规参数对胎儿的体重进行评估[26]。Lee 等[27]提出了部分大腿容积(fractional thigh volume，TVol)的概念，并且证实了新生儿出生体重与TVol具有相关性，相比使用传统二维参数得到的预测体重，将TVol加入公式后的预测新生儿出生体重(expected body weight，EBW)数值更加接近实际出生体重(actual body weight，ABW)。Maruotti 等[28]收集了287例分娩了巨大儿的单胎妊娠孕妇孕晚期超声数据，发现联合AC与TVol可以检测出80%的巨大儿，证实了妊娠晚期胎儿软组织的超声测量有助于检测巨大儿。2018年Liao等[29]通过联合二维及三维超声，除测量常规参数外，加入胎儿部分大腿容积(TVol),部分上臂容积(fractional upper arm volume，AVol)，大腿中段周径(middle thigh circumference，TMid)和上臂中段周径(middle upper arm circumference，AMid)建立的体积预测公式，证实TVol、AVol、TMid和AMid均与新生儿出生体重相关，可以进一步提高新生儿出生体重预测准确度。有文献报道的预测胎儿体重超声模型主要有以下9种[27,29-36]：

3.1.1.1 二维超声新生儿出生体重预测模型

(1) Hadlock模型：log10EFW=1.335-0.0034×AC×FL+0.0316×BPD+0.0457×AC+0.1623×FL；

(2) Shepard模型：log10EFW=-1.7492+0.166×BPD+0.046×AC-0.002546×AC×BPD；

(3) Warsof模型：log10EFW=-1.599+0.1444×BPD+0.0332×AC-0.000111×BPD2×AC；

(4) Woo模型：log10EFW=1.54+0.15×BPD+0.00111×AC2- 0.0000764×BPD×AC2+0.05×FL-0.000992×FL×AC；

(5) Campbell模型：lnEFW=-4.564+0.282×AC-0.00331×AC2

(6) Scott模型：lnEFW=0.663×(lnHC)+1.043×(lnAC)+0.9853×(lnFL)

3.1.1.2 三维超声新生儿出生体重预测模型：

(1) Lee模型: lnEFW=-0.8297+4.0344×(lnBPD)-0.7820×(lnBPD)2+0.7853×(lnAC)+0.0528×(lnTVol)

(2) Yang模型: EFW=-2797.107+188.708×BPD+176.42×FL+13.9063×TVol+57.152-AC

(3) Liao模型：EFW=35.342×BPD+0.278×HC+20.910×AC+19.155×HL+10.519×FL+10.724×TVol+72.654×TMid+20.287×AVol+88.130×AMid-1016.300

但是，这些体重预测模型仅适用于孕晚期，甚至是临产前的胎儿体重预测。

3.1.2 胎儿磁共振测量胎儿体积预测新生儿体重 1983年Smith等[37]首次报道了胎儿(magnetic resonance imaging，MRI)成像检查，但是由于技术条件不够成熟而限制了胎儿MRI的临床应用。1994年Baker等[38]首次提出利用MRI技术预测胎儿体重，将感兴趣区域面积和乘以层厚得到胎儿体积(fetal body volume，FBV)，并建立Baker方程：磁共振-预测胎儿体重(magnetic resonance-estimated fetal weight，MR-EFW)(g)=0.12+1.031×FBV，胎儿MRI预测体重与新生儿实际出生体重的中位数差异(实际出生体重的百分比)为3%。随后，多项研究表明使用Baker方程预测胎儿出生体重的相对误差值低于传统二维超声测量[39-42]。Kacem等[41]通过胎儿MRI测量188例足月及早产儿的FBV建立新的方程：MR-EFW(g)=1.2083×FBV(ml)^(0.9815)。但是他们随后的验证试验发现在预测巨大儿体重方面，Baker方程与Kacem方程的预测价值并没有统计学差异。因此，仍然建议将Baker方程作为MRI预测胎儿体重的首选方法[43]。

3.2 临床预测巨大儿 测量孕妇宫高是临床常用的预测胎儿体重的方法。目前认为孕妇宫高>35cm，分娩巨大儿的可能性大[1]。但是一项回顾性研究[44]发现宫高在孕妇体重、胎次、年龄和种族在亚组间存在着显著差异，仅以宫高作为指标反映胎儿宫内生长的敏感性只有35%。值得注意的是，肥胖孕妇采用测量宫高的方式估计胎儿体重，会导致体重估计过大。因此，临床测量不建议用于肥胖及糖尿病孕妇的巨大儿预测[45]。

巨大儿的预测比较困难，影像学测量与临床测量宫高都是常用预测巨大儿的方法，哪种方法更加准确，目前仍存在争议。2016年ACOG “巨大儿指南(2016)”[8]指出，超声预测胎儿体重的准确性并不比临床方法预测胎儿体重的准确性高。Mgbafulu等[46]前瞻性比较了超声和临床方法预测胎儿体重的准确性，发现临床方法更易高估胎儿体重，认为相比于临床方法，超声方法在新生儿体重预测中具有较好的准确性。尽管MRI预测新生儿体重的准确性高于超声，但是胎儿MRI价格为普通产科超声的4～5倍，昂贵的价格以及后续处理时间较长均导致胎儿MRI用于体重预测不能得到广泛的应用。因此，临床医师应该通过其他方法筛选出可疑巨大儿后再进行胎儿MRI检查。

4 小结与展望

巨大儿作为产科的常见并发症，分娩时母婴并发症显著高于非巨大儿妊娠。目前认为巨大儿的发生与孕妇超重和肥胖、孕期体重增加过多、糖代谢异常、脂代谢异常以及遗传因素相关。目前缺乏产前预测巨大儿的方法，超声测量胎儿生长参数、MRI测量胎儿体积和临床测量宫高可以帮助预测出生体重，但准确度较低，并且受孕妇体重、种族、年龄以及操作者测量偏差的影响。孕期应定期监测体重增长、血糖及血脂水平，对于具有发生巨大儿高危因素的孕妇，应加强孕期管理。对于遗传因素导致的巨大儿，目前产前尚无较好的预测及监测方式，仍需进一步研究，降低分娩巨大儿的风险，改善妊娠不良结局。