预测胎儿生长受限的围产期发病率：证据、挑战与机遇

《Clinical Obstetrics and Gynecology》：Predicting Perinatal Morbidity in Fetal Growth Restriction: Evidence, Challenges, and Opportunities

胎儿生长受限（FGR）风险分层面临多重并发症挑战，研究聚焦于整合Doppler超声、母体生物标志物、多变量模型及人工智能技术以精准识别需干预胎儿，但仍需深化跨领域研究优化临床实践。

　　

摘要通俗语言摘要

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风险分层是胎儿生长受限（FGR）护理中的一个核心挑战，部分原因在于FGR并不代表单一的诊断结果，而是一种与发病率相关的现象。人们投入了大量精力来开发和研究识别有发病风险的胎儿以及需要干预的方法，这些方法涵盖多个领域：多普勒超声、母亲生物标志物、多变量建模和人工智能。最有可能的进展将是整合这些领域的发现，但仍需进一步的研究。

通俗语言摘要胎儿生长受限（FGR）是一种复杂的状况，与多种健康问题相关，这使得风险评估变得具有挑战性。研究人员正在探索不同的方法来识别有风险的胎儿，包括多普勒超声、母亲生物标志物、多变量建模和人工智能。这些方法旨在确定哪些胎儿需要医疗干预。最有效的策略可能会结合所有这些领域的见解，但还需要更多的研究来完善这些方法并改善受影响胎儿的护理。

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