测量nt的标准与技巧

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时间:2018-07-08

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1、“特别感谢香港中文大学妇产科及胎儿医学部主任刘子建教授提供资料。以下注解是本人翻译刘子建教授提供的英文注解稿,不妥之处请战友斧正,谢谢!”在过去的20年里,对于21三体的影象诊断已经有了很大的发展。目前最普通常见的超声,尽管有5%的假阳性率,但是:单依靠孕妇年龄诊断仅为30%;仅单用NT测量筛查使我们能够把21三体的检测率达成大约75–80%;把NT测量与生化检查结合在一起筛查21三体的检测率将超过90%.非常明显可以看出,NT是一个21三体筛查中的一个很重要的超声标记,无论是在单独使用还是结合其它筛查。尽管,目前对于测量NT的方法用于诊断已经没有异议,但是与90年代相比较,已经是今非昔

2、比了。在那个时代,并非所有的人对于21三体综合征均能达到比较高的检出率。例如,检出率可能仅仅只有33%,与以前仅用孕妇年龄高不到哪儿去。假阳性率有很大的可变性,从0.8%到6.3%。从上面的表格中可以看出,能出现这么大的可变性,是因为用的技巧和固定切割值不同。例如,在一些研究中,NT的检测,从孕8周到16周,而固定切割值的范围从2.5mm到3.0mm。并且在一些重新再标记研究中,研究者能用NT成功检出率也仅为58%。正是由于在使用NT上有这么大的可变性,使得NT并没有完全发挥其功用。因此,如果我们想对于21三体综合症达到和英国胎儿基金会一样的检出率,我们需要在使用NT上有同样的测量。尽管

3、在临床上使用固定分解值可能比较容易做到,但是仍并不是那么的切合实际,下面的换灯片上我会给大家讲解原因。因此,我们需要一个软件来帮我们计算风险。首先我解释一下固定切割值为什么过于简单而不切合实际。我们都知道,NT的正常范围是随着胎儿的孕周和头臀长增加而变化的。如果一个11周的胎儿的NT如果是2.5mm的话就是不正常的,而对于一个13周的胎儿NT是2.5mm的话就是正常的。换句话说,相同的测量值可能有不同的含义(正常或是不正常),这主要取决于孕周。同样,对于用生化方法检测21三体综合征也是一样的。因此,我们需要对于不同孕周的胎儿调整NT的测量值,来判断NT是否异常。可以通过不同的方法调整NT

4、的范围,如用MoM(MultipleofMedians),或者Z-评分。这里,我会向你介绍一种叫Delta-NT(NT厚度与相同CRL的预期正常中位数差异)的测量方法。对于正常的胎儿,有三条线在呈现的图像中,它们是中位线,95%离散度线和5%离散度线。对于21三体综合征的每一个数据点都在图标上显示,你一定能从图上看出:大部分的胎儿高出正常范围及高于70-80%的点超出正常范围等。仅仅单用NT就可以使我们将检出率提高到70-80%。译者附加内容:中位数(Median)统计学名词。  将数据排序后,位置在最中间的数值。即将数据分成两部分,一部分大于该数值,一部分小于该数值。中位数的位置:当样

5、本数为奇数时,中位数=(N+1)/2;当样本数为偶数时,中位数为N/2与(1+N)/2的均值  理性认识:把一组数据按从小到大的数序排列,在中间的一个数字(或两个数字的平均值)叫做这组数据的中位数。  中位数的算法:求中位数时,首先要先排序(从小到大),然后计算中位数的序号,分数据为奇数个与偶数个两种来求.  中位数算出来可避免极端数据,代表着数据总体的中等情况。  如果总数个数是奇数的话,按从小到大的顺序,取中间的那个数  如果总数个数是偶数个的话,按从小到大的顺序,取中间那两个数的平均数对于相同的CRL,Delta-NT在测量值和预测NT中位值(样本中处于中间的值)之间是不同的。通过

6、简单的提炼,我们已经可以得到可靠的NT值了。可想,对于大部分21三体综合征的患者均有一个阳性值,仅有很小一部分是阴性结果。进一步研究表明,越大的Delta-NT,越高的风险。因此,基于Delta-NT,我们将要计算似然比(LR)。译者附加内容:似然比(likelihoodratio,LR)是反映真实性的一种指标,属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。即有病者中得出某一筛检试验结果的概率与无病者得出这一概率的比值。该指标全面反映筛检试验的诊断价值,且非常稳定。似然比的计算只涉及到灵敏度与特异度,不受患病率的影响。  因检验结果有阳性与阴性之分,似然比可相应地区分为阳性似然比(positiv

7、elikelihoodratio,+LR)和阴性似然比(negativelikelihoodratio,-LR)。  阳性似然比是筛检结果的真阳性率与假阳性率之比。说明筛检试验正确判断阳性的可能性是错误判断阳性可能性的倍数。比值越大,试验结果阳性时为真阳性的概率越大。  阴性似然比是筛检结果的假阴性率与真阴性率之比。表示错误判断阴性的可能性是正确判断阴性可能性的倍数。其比值越小,试验结果阴性时为真阴阳性的可能性越大。用似然比(LR)

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