目的制定深圳新生儿宫内生长曲线,了解深圳新生儿宫内生长水平。方法采用横断面时间段整群取样调查方法,于2013年4月至2015年9月在深圳市两家医院完成了胎龄27~42周活产单胎新生儿16 887例(男9418例,女7469例)现场调查。体重、身长、头...目的制定深圳新生儿宫内生长曲线,了解深圳新生儿宫内生长水平。方法采用横断面时间段整群取样调查方法,于2013年4月至2015年9月在深圳市两家医院完成了胎龄27~42周活产单胎新生儿16 887例(男9418例,女7469例)现场调查。体重、身长、头围、胸围、顶臀长5项指标曲线拟合应用Lambda Mu Sigma(LMS)法。结果制定了深圳胎龄27~42周新生儿(男、女、性别混合)三分组体重、身长、头围、胸围、顶臀长5项指标宫内生长第3~97百分位曲线。上述5项曲线男性明显高于女性。该组新生儿体重曲线形态及变化趋势与中国新生儿协作网曲线基本一致。结论该研究制定的深圳胎龄27~42周新生儿体重、身长、头围、胸围、顶臀长宫内生长百分位曲线可为新生儿科医生临床实践工作提供参考。展开更多
目的探讨人工智能对早孕期胎儿头臀长正中矢状切面超声图像标准程度判断的临床应用价值。方法选取深圳市妇幼保健院2022年1月至12月11~13^(+6)周早孕期胎儿头臀长正中矢状切面超声图像1251张为研究对象,以产前超声专家委员会对图像标准...目的探讨人工智能对早孕期胎儿头臀长正中矢状切面超声图像标准程度判断的临床应用价值。方法选取深圳市妇幼保健院2022年1月至12月11~13^(+6)周早孕期胎儿头臀长正中矢状切面超声图像1251张为研究对象,以产前超声专家委员会对图像标准程度判断的结果作为金标准,对比智能质控模型、高级超声医师、中级超声医师、初级超声医师对图像标准程度判断的符合率,应用McNemar-Bowker检验和Weighted Kappa分析组间结果的差异性与一致性;以每100张图像为1组,记录每组图像的质控耗时,应用两相关样本Wilcoxon符号秩检验比较四者质控耗时的差异。结果智能质控模型对胎儿头臀长正中矢状切面超声图像标准程度判断符合率为90.5%,与金标准结果一致性强(Kappa值=0.83,P<0.001),略低于高级超声医师(91.1%),差异具有统计学意义(χ^(2)=16.40,P<0.001),优于中级超声医师(78.7%)和初级超声医师(68.9%),差异具有统计学意义(χ^(2)=100.25、16.88,P均<0.001)。智能质控模型每组超声图像质控耗时明显少于超声医师[3.57(3.55,3.60)s vs 351(309,384)s vs 363(351,370)s vs 433(407,475)s],差异具有统计学意义(Z=-3.180、-3.181、-3.180、P均<0.001)。结论智能质控模型对早孕期胎儿头臀长正中矢状切面超声图像标准程度判断准确且高效。展开更多
文摘目的制定深圳新生儿宫内生长曲线,了解深圳新生儿宫内生长水平。方法采用横断面时间段整群取样调查方法,于2013年4月至2015年9月在深圳市两家医院完成了胎龄27~42周活产单胎新生儿16 887例(男9418例,女7469例)现场调查。体重、身长、头围、胸围、顶臀长5项指标曲线拟合应用Lambda Mu Sigma(LMS)法。结果制定了深圳胎龄27~42周新生儿(男、女、性别混合)三分组体重、身长、头围、胸围、顶臀长5项指标宫内生长第3~97百分位曲线。上述5项曲线男性明显高于女性。该组新生儿体重曲线形态及变化趋势与中国新生儿协作网曲线基本一致。结论该研究制定的深圳胎龄27~42周新生儿体重、身长、头围、胸围、顶臀长宫内生长百分位曲线可为新生儿科医生临床实践工作提供参考。
文摘目的探讨人工智能对早孕期胎儿头臀长正中矢状切面超声图像标准程度判断的临床应用价值。方法选取深圳市妇幼保健院2022年1月至12月11~13^(+6)周早孕期胎儿头臀长正中矢状切面超声图像1251张为研究对象,以产前超声专家委员会对图像标准程度判断的结果作为金标准,对比智能质控模型、高级超声医师、中级超声医师、初级超声医师对图像标准程度判断的符合率,应用McNemar-Bowker检验和Weighted Kappa分析组间结果的差异性与一致性;以每100张图像为1组,记录每组图像的质控耗时,应用两相关样本Wilcoxon符号秩检验比较四者质控耗时的差异。结果智能质控模型对胎儿头臀长正中矢状切面超声图像标准程度判断符合率为90.5%,与金标准结果一致性强(Kappa值=0.83,P<0.001),略低于高级超声医师(91.1%),差异具有统计学意义(χ^(2)=16.40,P<0.001),优于中级超声医师(78.7%)和初级超声医师(68.9%),差异具有统计学意义(χ^(2)=100.25、16.88,P均<0.001)。智能质控模型每组超声图像质控耗时明显少于超声医师[3.57(3.55,3.60)s vs 351(309,384)s vs 363(351,370)s vs 433(407,475)s],差异具有统计学意义(Z=-3.180、-3.181、-3.180、P均<0.001)。结论智能质控模型对早孕期胎儿头臀长正中矢状切面超声图像标准程度判断准确且高效。
