Biométrie fœtale standards de croissance et croissance ind

Biométrie fútale :
standards de croissance
et croissance individuelle
AM Guihard-Costa
O Thiebaugeorges
P Droullé
34-750-B-10
R é s u m é. – La biométrie foetale repose sur la construction de standards de
croissance les plus fiables possible, puis sur leur utilisation pour l’appréciation de la
croissance d’un sujet donné. La méthodologie revêt une importance toute
particulière : l’aspect final des courbes de croissance dépend des choix opérés lors de
la construction des standards de croissance. Dans cet exposé, les choix concernant
les techniques de mesure, la datation, la composition et la taille de l’échantillon, les
méthodes d’analyse statistique sont définis et discutés. On distingue également
l’évaluation « statique » de la croissance foetale (gabarit) de l’évaluation « dynami-que
» (vitesses de croissance). Des exemples de standards de croissance statiques
et/ou dynamiques sont donnés pour le diamètre bipariétal (DBP), le diamètre
abdominal transverse (DAT), la longueur du fémur (LF), le périmètre crânien (PC) et le
périmètre abdominal (PA). La variabilité individuelle de croissance fait l’objet d’une
évaluation qualitative et quantitative. Son amplitude n’est pas constante au cours de
la gestation : la variabilité est faible au cours des deux premiers trimestres, mais très
importante au troisième. L’augmentation considérable de la variabilité en fin de
gestation remet en cause l’intérêt de la biométrie échographique du troisième
trimestre à 31 ou 34 semaines d’aménorrhée (SA) dans les populations à bas risque.
© 1999, Elsevier, Paris.
Introduction : problématique de l’étude
biométrique de la croissance foetale
Les études de la croissance humaine et particulièrement de la croissance
foetale renvoient constamment à deux types d’interrogations :
– comment choisir les standards de croissance les plus fiables possible ?
– comment utiliser ces standards pour l’appréciation de la croissance
d’un sujet donné ?
Les réponses à ces questions ne sont pas aussi évidentes qu’il y paraît en
première analyse. Il existe en effet un grand nombre de standards de
croissance disponibles et l’on peut hésiter sur le choix du standard à
utiliser. D’autre part, il est légitime de se demander dans quelles limites
ces « normes » sont applicables à n’importe quel sujet, qu’il soit ou non
issu de la même population.
Anne-Marie Guihard-Costa : Docteur ès Sciences, EP 1781 CNRS, Iresco, 59, rue
Pouchet, 75849 Paris cedex 17, France.
Olivier Thiebaugeorges : Docteur en Médecine.
Pierre Droullé : Praticien hospitalier.
Maternité régionale, 10, rue du Docteur-Heydenreich, 54042 Nancy, France.
Toute référence à cet article doit porter la mention : Guihard-Costa AM,
Thiebaugeorges O et Droullé P. Biométrie foetale : standards de croissance et
croissance individuelle. Encycl Méd Chir (Elsevier, Paris), Gynécologie/Obstétrique,
5-013-C-10, Radiodiagnostic – Urologie-Gynécologie, 34-750-B-10, 1999, 19 p.
Diversité des standards de croissance foetale
Dans la littérature mondiale, il existe un grand nombre de courbes de
croissance de référence pour chaque variable biométrique, mais ces
courbes standards peuvent différer beaucoup les unes des autres. Cette
hétérogénéité des standards de croissance mondiaux a deux causes : la
diversité des méthodes utilisées pour leur élaboration et les différences
de structure des populations étudiées.
Diversité des modes de construction des standards de croissance
Elle concerne tous les stades méthodologiques, du choix de la taille de
l’échantillon au choix du modèle mathématique de lissage des courbes.
C’est ainsi que certaines courbes standards sont construites à partir de
quelques centaines de sujets [8, 29, 32], d’autres en réunissent plusieurs
centaines de milliers [2, 5]. Le mode de recueil des données peut
également être très différent d’un standard à l’autre, avec des variations
importantes dans les techniques de mesure échographiques et la
précision de ces mesures. Enfin, le mode de construction mathématique
des courbes standards (calcul des paramètres statistiques de la variation,
mode de lissage des courbes) est souvent différent d’une étude à l’autre.
Ces variations méthodologiques peuvent avoir des conséquences
importantes sur l’aspect final des courbes de croissance, sur la
détermination des percentiles extrêmes et donc sur la définition des
« seuils » de normalité.
Diversité des populations de référence
Les différences constatées entre les standards de croissance disponibles
dans la littérature peuvent également avoir pour origine les différences
de structure des échantillons populationnels étudiés. Les différences
© Elsevier, Paris ENCYCLOPÉDIE MÉDICO-CHIRURGICALE 34-750-B-10

34-750-B-10 BIOMÉTRIE FOETALE : STANDARDS DE CROISSANCE ET CROISSANCE INDIVIDUELLE Radiodiagnostic
dans la composition ethnique ou sociologique des échantillons jouent
évidemment un grand rôle dans la diversité des normes de croissance,
mais les critères de sélection d’ordre médical interviennent également.
C’est ainsi que certains standards prennent en compte tous les foetus ou
nouveau-nés examinés en un lieu et dans un laps de temps donnés [4],
d’autres excluant certains sujets, comme les jumeaux et/ou les mort-nés,
les sujets malformés, les grossesses pathologiques [3, 24, 29], etc.
Une norme ou des normes ?
Les disparités génétiques, sociologiques et médicales créent une
mosaïque de sous-unités populationnelles distinctes. La question se pose
alors de savoir s’il convient d’utiliser des « normes » de croissance pour
chacun de ces sous-groupes, ou un nombre restreint de normes à valeur
universelle.
Le clinicien peut choisir d’élaborer ses propres standards de croissance
à partir d’une population de référence locale. Cette solution est
certainement la plus fiable, moyennant quelques précautions
méthodologiques que nous détaillerons plus loin, mais elle nécessite un
investissement pratique parfois difficile à réaliser. L’autre solution
consiste à choisir un standard de croissance parmi ceux de la littérature.
Ce choix ne peut s’opérer uniquement sur des critères de fiabilité
méthodologique, mais doit pondérer les avantages respectifs des
différents standards disponibles en matière de spécificité et de
sensibilité. Les critères méthodologiques du choix des standards de
croissance seront abordés plus loin dans le texte.
Diversité des variables biométriques
Les variables biométriques pour lesquelles il existe des standards de
croissance sont très nombreuses. On peut les classer en deux groupes :
– les variables représentatives de la croissance staturopondérale du
foetus : entrent dans ce groupe toutes les dimensions linéaires de la tête
(diamètre et périmètre crâniens), des membres (longueur du fémur…)
et du tronc (diamètre et périmètre abdominaux …), mais également le
poids du corps estimé, calculé à partir de ces dimensions linéaires ;
– les variables plus spécifiques, représentatives de la croissance d’un
organe donné (dimensions et volume du rein, du cerveau…) ; ces
variables ne sont pas utilisées pour le dépistage des anomalies de la
croissance globale du foetus, mais dans le cadre de la détection et du suivi
de certaines affections viscérales.
Nous n’évoquerons ici que les variables représentatives de la croissance
staturopondérale, les plus utilisées en pratique médicale courante.
Problèmes liés à l’utilisation pratique
des standards de croissance
L’utilisation pratique d’un standard de croissance, même si celui-ci est
choisi à partir de critères rigoureux, se heurte à deux difficultés :
– à partir d’un standard donné, quel seuil doit-on prendre en compte
pour délimiter la croissance pathologique de la croissance normale ? Ce
seuil doit-il être le même pour tous les paramètres biométriques ?
– comment évaluer correctement la croissance d’un individu à partir de
standards de croissance moyens ? La comparaison, à un âge donné, des
dimensions d’un sujet avec des valeurs de référence suffit-elle à détecter
toute anomalie de la croissance ?
C’est à l’ensemble de ces questions méthodologiques et pratiques que
nous nous proposons ici de répondre. Nous envisagerons tout d’abord
l’importance de la méthodologie dans la construction des standards de
croissance. Puis nous fournirons un certain nombre de courbes standards
échographiques permettant une évaluation « statique », mais aussi «
dynamique » de la croissance foetale. Enfin, nous discuterons la
variabilité individuelle de croissance et ses conséquences sur
l’évaluation de la croissance foetale.
Méthodes de construction des standards
de croissance foetale
Techniques de mesure des principaux paramètres
biométriques ; précision des mesures
Les principaux paramètres concernent la croissance
cranioencéphalique, la croissance tronculaire et la taille. Ils permettent
d’approcher la croissance staturopondérale.
1 Mesure du diamètre bipariétal (17 SA). Coupe axiale à l’endroit où le crâne est
le plus large. Les calibreurs sont positionnés sur le bord externe de l’os pariétal
proximal et sur le bord interne de l’os pariétal distal (flèches). Tels qu’ils sont définis,
les échos pariétaux sont à égale distance des structures médianes. 1. Faux du
cerveau ; 2. cavité du septum pellucidum ; 3. plexus choroïde.
2 Mesure du périmètre crânien (27 SA). Les repères échoanatomiques sur cette
coupe sont constitués par la faux du cerveau (1), en avant et en arrière, la cavité du
septum pellucidum (2), le thalamus (3), le glomus du plexus choroïde au sein de
l’atrium du ventricule latéral distal (4).
Diamètre bipariétal (fig 1)
Le diamètre transverse du crâne est mesurable à partir de 10 SA.
L’ossification des os pariétaux est reconnue à 13 SA. Dès lors, le DBP
peut être mesuré, par définition sur une coupe axiale et à l’endroit où le
crâne est le plus large. Les calibreurs sont placés par convention sur le
bord externe de la table osseuse pariétale proximale et sur le bord interne
de l’os pariétal distal. Hadlock recommande l’utilisation d’un gain
moyen de sorte que l’épaisseur de la voûte osseuse n’excède pas 3 mm.
Les échos pariétaux doivent être à égale distance des structures
médianes. Idéalement, celles-ci sont perpendiculaires à l’axe du faisceau
ultrasonore (crâne en position occipitotransverse). Le plan de coupe,
oblique en bas et en arrière, passe par la faux du cerveau ; il intéresse
également le thalamus, le IIIe ventricule et les pédoncules cérébraux.
Aux deuxième et troisième trimestres, dans le plan de coupe du DBP, la
faux du cerveau est visible dans ses tiers antérieur et postérieur. À son
tiers antérieur, elle est interrompue en arrière par l’image de la cavité du
septum lucidum ou celle des piliers antérieurs du fornix. Souvent, la
coupe passe aussi par le glomus choroïdien au niveau de l’atrium de
chaque ventricule latéral.
Périmètre crânien (fig 2)
La mesure de la circonférence céphalique est recueillie dans le même
plan de coupe que le DBP, mais au niveau des contours externes de la
calvaria, en excluant les échos des tissus mous. Les résultats obtenus par
l’ellipse électronique et avec le tracé manuel sont comparables.
Diamètre abdominal transverse (fig 3)
Le DAT est le paramètre abdominal le plus couramment utilisé en
France.
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Radiodiagnostic BIOMÉTRIE FOETALE : STANDARDS DE CROISSANCE ET CROISSANCE INDIVIDUELLE 34-750-B-10
Il correspond au diamètre transverse du PA. Ces deux paramètres sont
en fait liés par un facteur ð, à condition que les critères d’une coupe
axiale stricte, la plus circulaire possible, puissent être respectés (en
l’absence de pression de la sonde et d’appui abdominal foetal sur les
contours utéroplacentaires). Les calibreurs sont placés au niveau des
contours cutanés, en pratique à proximité de l’extrémité antérieure des
images costales, perpendiculairement à l’axe sagittal défini par le rachis
et la veine ombilicale.
Périmètre abdominal (fig 4)
Le PAest mesuré sur une coupe axiale transhépatique qui circonscrit les
contours externes cutanés. Cette coupe aborde perpendiculairement le
rachis, l’aorte et la veine cave inférieure. Elle passe par le récessus
ombilical (portion ombilicale de la veine porte gauche), formant un
segment ovoïde horizontal qui se prolonge en « J » par le sinus porte
(portion transverse de la veine porte gauche) puis par la veine porte
droite sans démarcation nette ni réduction de calibre. La coupe, située
en T10-T11, passe également par les surrénales.
Longueur fémorale (fig 5)
La LF correspond à la mesure du fût diaphysaire ossifié du fémur. Il doit
être rectiligne (quand il est abordé de dehors en dedans). Il doit
également présenter une échogénicité identique sur toute sa longueur.
Ses extrémités doivent être nettes, rectilignes ou émoussées plutôt
qu’aiguës ou spiculaires. La mesure doit exclure les échos
métaphysoépiphysaires, et bien être effectuée dans l’axe diaphysaire,
quand l’os est positionné horizontalement à l’intérieur de la zone focale.
Précision technique des mesures
Les variations de la mesure dépendent à la fois de l’opérateur et de la
patiente :
– les valeurs des paramètres varient lors de mensurations itératives
réalisées par un même opérateur (variabilité intraobservateur) et lors
d’un changement d’opérateur (variabilité interobservateur) ; la
variabilité intraobservateur est moindre que la variabilité
interobservateur ;
– des facteurs maternels tels que la multiparité, l’âge gestationnel,
l’épaisseur pariétale, ainsi que la quantité de liquide amniotique,
introduisent une erreur systématique dans la mesure.
La position foetale, outre qu’elle peut modifier les formes, peut limiter la
validité de certaines mesures (par exemple, DBP et PA en cas de
présentation podalique).
Lévi et Smets [31] ont signalé que l’erreur moyenne minimale de la
mesure était de 1,5 mm et pouvait correspondre à la différence entre le
20e et le 10e percentile d’un paramètre.
Pour Harstadt et Little [27], la mesure la moins reproductible est celle du
PA, alors que la plus fiable est celle de la LF (fiabilité intraobservateur :
PA = 85 %, LF = 99 %, PC = 94 %, DBP = 92 % ; fiabilité
interobservateur : PA= 85 %, LF = 92 %, PC = 88 %, DBP = 91 %).
On pourrait s’étonner que les mesures de l’abdomen, en pratique les
moins précises, aient la plus grande pertinence diagnostique. Toutefois,
elles sont affectées préférentiellement en cas de retard de croissance
intra-utérin (RCIU) modéré, alors que les mesures du pôle céphalique
ne le sont qu’à un degré moindre et celles du fémur, plus
occasionnellement et à des degrés divers, en particulier selon l’âge
gestationnel.
Ces points soulignent la nécessité d’une grande rigueur dans la
réalisation des mesures, afin d’en améliorer la reproductibilité.
Intervalle de temps entre deux mesures
Le choix de l’intervalle de temps entre deux mesures dépend de
plusieurs facteurs. Il doit dans tous les cas être suffisamment grand pour
que la croissance soit mesurable, c’est-à-dire que l’accroissement entre
deux mesures soit supérieur à la précision technique de la mesure. Cet
intervalle minimal entre deux mesures n’est donc pas fixe au cours de la
gestation, mais dépend du taux de croissance du paramètre étudié : la
croissance ralentissant avec l’âge, l’intervalle minimal entre deux
mesures doit être plus grand en fin qu’en début de gestation [35].
L’intervalle minimal entre deux mesures dépend également du type de
mensuration : plus une mensuration est petite, plus son accroissement
est faible en valeur absolue et plus long doit être l’intervalle entre deux
mesures pour pouvoir mesurer cet accroissement.
Globalement, si des mesures successives permettent une approche plus
directe de la croissance, le changement d’opérateur est à éviter dans ce
mode d’évaluation de la croissance, puisque la variabilité interopérateur
est plus grande que la variabilité intraopérateur. En pratique, un
intervalle d’une dizaine de jours est suffisant pour les foetus jeunes, tant
que les vitesses de tous les paramètres sont élevées. Un délai d’au moins
3 semaines peut être nécessaire pour certains paramètres dans la
deuxième moitié de la gestation.
Détermination de l’âge des sujets
Âge foetal exprimé en semaines d’aménorrhée
Avant la diffusion de l’échographie, l’âge gestationnel n’était déterminé
que d’après la date des dernières règles, en considérant que la date de
3 Mesures du diamètre abdominal transverse (pointes pleines) et du diamètre
antéropostérieur de l’abdomen (pointes creuses) (23 SA). 1. Récessus ombilical ;
2. estomac ; 3. rachis ; 4. surrénale droite ; 5. sinus porte.
4 Mesure du périmètre abdominal (23 SA). 1. Récessus ombilical ; 2. aorte
abdominale ; 3. rachis ; 4. veine cave inférieure ; 5. veine porte droite.
5 Mesure de la longueur fémorale
(23 SA). Les calibreurs (+) sont posi-tionnés
aux extrémités nettes du fût
diaphysaire ossifié, qui est positionné
horizontalement dans la zone focale et
apparaît rectiligne.
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conception coïncide avec la date de l’ovulation survenue 14 jours après
le début des dernières règles chez une femme dont les cycles sont de
28 jours. On exprimait alors l’âge gestationnel en SA. Pour une femme
dont les cycles n’étaient pas de 28 jours, la date de conception était
supposée correspondre à la date des dernières règles + le nombre de jours
du (ou des) cycle(s) précédent(s) - 14 jours.
En obstétrique, il est d’usage de continuer à exprimer l’âge gestationnel
en SA, malgré la datation échographique. Il serait toutefois possible
d’exprimer celui-ci en semaines de gestation à condition de prendre
comme référence la date présumée de conception, ou du moins son
intervalle de confiance déterminé par l’échographie.
La détermination de l’âge gestationnel par l’histoire menstruelle est
insuffisante. Outre l’imprécision liée aux défauts de mémorisation par
la patiente, il existe une variabilité de la date d’ovulation par rapport aux
cycles. Ainsi Hadlock [25] rapporte l’étude de Matsumoto qui estime que
20 % des femmes ovulent précocement (< 11 jours) ou tardivement
(> 21 jours). Campbell etWaldenström (cités également par Hadlock [26])
ont démontré que la mesure échographique du DBP entre 14 et 20 SA
est plus performante que l’histoire clinique pour la datation, alors même
que cette mesure n’est pas la plus précise.
Datation échographique
Des normes mettant en relation des mesures échographiques avec un âge
gestationnel ont été établies. Le problème était de disposer, pour la
détermination de l’âge gestationnel, d’un gold standard auquel on
pouvait rapporter les mesures effectuées pour établir les normes. Les
premières études se sont intéressées à des femmes qui avaient des cycles
réguliers. Les suivantes ont porté sur des femmes suivies pour une
infertilité dont on monitorait les cycles ou que l’on stimulait. Plus
récemment, on a utilisé les grossesses obtenues par fécondation in vitro
(FIV) en considérant comme date de conception le jour de la ponction.
Mesure du sac gestationnel
Avant 7 SA, en utilisant les sondes endovaginales à haute fréquence, la
datation échographique peut se faire par la description et la mesure du
sac gestationnel.
Warren et al [45] a ainsi relié l’apparition de structures embryonnaires à
l’âge gestationnel :
– le sac gestationnel est constamment visible à 4 SA ;
– la vésicule vitelline, présente dans 91 %des cas à 5 SA, est constante
à 6 SA ;
– la visualisation d’une échostructure embryonnaire avec activité
cardiaque s’effectue dans 86 % des cas à 6 SAet dans tous les cas à
7 SA ; Daya et al [9] a corrélé la taille du sac gestationnel à l’âge de
l’embryon.
Mesure de la longueur craniocaudale (LCC)
Le paramètre de choix pour la datation échographique est la LCC.
L’habitude en France est de mesurer celle-ci en prenant la plus grande
longueur embryonnaire, sans correction de la courbure naturelle de
l’embryon et en excluant les membres [15]. Ceci correspond notamment
à la façon de mesurer d’auteurs tels queWisser et al [46].
Dans une étude française récente, Grangé et al [15] comparent, sur une
population de grossesses obtenues par FIV, les résultats de différentes
courbes du point de vue de la datation échographique. Ils concluent à la
supériorité de la courbe de Wisser et al [46] (fig 6), dont l’intervalle de
prédictivité à 95 % est de ± 5 jours. Afin d’accroître la pertinence, ils
recommandent de n’effectuer de correction de l’âge gestationnel que
lorsque l’âge échographique diffère de plus de 7 jours (avec un intervalle
de prédictivité à 98 %).
Pour Hadlock [25], la variabilité est de ± 8 %autour de l’âge gestationnel
estimé, tout au long de la grossesse, dans l’intervalle de prédictivité de
95 %. Ainsi à 8 SA, elle est de ± 4,5 jours, alors qu’à 15 SA elle est de
± 8,4 jours. Ces auteurs recommandent donc d’effectuer la datation
échographique entre 7 et 9 SA, étant en cela plus restrictifs que Grangé
et al [15] qui estiment qu’elle devrait être réalisée entre 7 et 12 SA.
Mesure d’autres variables
Certains auteurs ont évalué d’autres mesures (DBP, PA, LF) au premier
trimestre. Pour Hadlock [25], si elles sont réalisables et apportent des
SA
13
12
11
10
9
8
AG minimal
AG maximal
AG moyen
7
0 10 20 30 40 50 60 70
Longueur craniocaudale (mm)
6 Datation échographique par la longueur craniocaudale (d’après Wisser et al [46]).
AG : âge gestationnel ; SA : semaine d’aménorrhée.
Tableau I. – Choix méthodologiques pour l’établissement de standards de
croissance foetale.
1. Quelle population de référence ?
2. Étude prospective ou rétrospective ?
3. Données longitudinales ou transversales ?
4. Effectif minimal de l’échantillon
5. Moyenne et écart type
6. Médiane et percentiles
7. Quel modèle mathématique pour lisser les courbes ?
résultats satisfaisants, elles ne sont pas supérieures à la LCC. En
revanche, pour la datation tardive, ces mesures ne seront utilisables
qu’avant 20 SA.
Choix de la population de référence -
Composition de l’échantillon
Une fois l’âge gestationnel précisé et le recueil des mesures effectué, la
construction des standards de croissance foetale suppose d’opérer des
choix méthodologiques sur des critères précis. Ces choix sont résumés
dans le tableau I.
Le premier choix concerne celui de la population de référence. Ce choix
est déterminant et pourtant les critères de sélection des individus sont
loin d’être normalisés, ce qui rend dès lors toute comparaison entre les
différents standards de croissance hasardeuse.
Les choix à effectuer pour composer un échantillon fiable de foetus sont
résumés dans la figure 7.
Représentativité spatiale de l’échantillon étudié
Il est indispensable de savoir si les données ont été recueillies dans un
seul centre médical ou dans plusieurs. En effet, dans le premier cas,
l’échantillon de la population est homogène, mais nécessairement
restreint quant à son effectif. Dans le deuxième cas, la taille parfois
considérable des échantillons (allant jusqu’à plusieurs centaines de
milliers d’individus) assure une meilleure représentativité de la
population globale, mais les techniques de mesure peuvent être très
différentes d’un hôpital à l’autre et augmenter considérablement la
variabilité apparente des paramètres biométriques.
Nous avons choisi de ne présenter ici que des courbes de croissance
élaborées à partir de données provenant d’une seule maternité (maternité
régionale de Nancy).
Composition « ethnique »
Si l’on suppose que la croissance foetale diffère significativement d’un
groupe humain à l’autre (ce qui reste à démontrer), il semblerait justifié
d’élaborer des standards de croissance foetale distincts pour différentes
« ethnies ». Cette proposition se heurte aux difficultés de définition des
groupes « ethniques » : doit-on les définir au sens culturel du terme
(bretons, basques, corses...), par nationalité (français, belges,
luxembourgeois...), par région géographique (maghrébins, sud-européens,
nord-européens) ou encore selon des critères
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Recueil des données dans une seule maternité
contre :
pour :
moins représentatif de la population globale
échantillon homogène
2 Définir la composition « ethnique »
anthropométriques rappelant la définition obsolète des « races ». Mais
parler de « race » à propos des « Noirs » (Negroes) et des « Blancs
caucasoïdes » (Caucasian infants) nord-américains est un non-sens
scientifique, quand on connaît la diversité d’origine géographique des
individus composant ces groupes. De fait, on ne peut définir des sous-groupes
« biologiques » qu’à partir d’un seul critère à la fois, et l’on ne
voit pas bien en quoi la couleur de peau aurait une influence plus
importante sur la croissance foetale que n’importe quel autre caractère
biologique pris au hasard, comme le groupe sanguin ou la couleur des
yeux. C’est pourquoi il nous semble raisonnable de ne prendre en
compte que des critères géographiques et/ou géopolitiques pour
restreindre l’étendue de l’échantillon étudié. Ainsi, nous avons
considéré notre échantillon de foetus suivis à la maternité régionale de
Nancy comme un échantillon cohérent, sans détailler la provenance
« ethnique » de chacun des sujets qui le composent, préférant une
certaine hétérogénéité à des classifications simplistes, sources d’erreurs.
Facteurs héréditaires
La question des caractéristiques ethniques renvoie à une autre question
qui lui est complémentaire : celle des facteurs héréditaires susceptibles
d’influer sur la croissance foetale. Il s’agit essentiellement des
caractéristiques biométriques des parents (taille, poids) et surtout de la
mère, qui sont très corrélées aux caractéristiques biométriques du
nouveau-né [37, 41, 42]. Il est matériellement impossible d’effectuer autant
de courbes standards que de catégories de taille maternelle, mais il est
impératif de tenir compte de ces différences de gabarits parentaux dans
le dépistage d’une éventuelle anomalie de la croissance. Ainsi, une
valeur d’un paramètre en dessous du 10e percentile peut ne pas avoir la
même signification selon que la mère est « grande » ou « petite ». Dans
le premier cas, elle est un signe d’alerte faisant suspecter un RCIU ; dans
le second cas, elle peut n’être que la traduction d’un petit gabarit
constitutionnel. Dans les deux cas, la prise en compte des
caractéristiques biométriques parentales permet de nuancer
l’interprétation de la biométrie foetale.
Pathologies maternelles et foetales
Les grossesses pathologiques ayant donné lieu à des traitements
médicaux susceptibles de modifier la croissance du foetus doivent être
exclues des populations de référence (par exemple : diabète,
hypertension artérielle, infections, corticoïdes...). De même pour les
sujets mort-nés ou malformés, même si l’on peut raisonnablement
s’interroger sur l’exclusion de malformations mineures isolées
(polydactylies…) qui ne changent vraisemblablement pas le cours de la
croissance.
Grossesses multiples
Les grossesses multiples font habituellement l’objet d’études séparées
et ne sont pas incluses dans les échantillons servant à la construction des
standards de croissance foetale.
Échantillon A
n = 62
Échantillon B
n = 10 675
Filles Garçons
3 375 g 3 528 g
Taille de l’échantillon
En théorie, plus l’effectif de l’échantillon est important, plus la précision
dans le calcul des paramètres statistiques de la distribution (moyennes,
écarts types, percentiles) est grande et plus les courbes de percentiles
sont lissées. La taille minimale d’un échantillon pour tracer une courbe
standard de percentiles a été évaluée à plusieurs centaines d’individus [3].
La méconnaissance de l’influence de la taille de l’échantillon sur les
résultats d’une étude statistique de la croissance peut être une grande
source d’erreur. Une illustration en est donnée dans la figure 8 : dans un
échantillon de 62 nouveau-nés mort-nés [24], un test t de Student(1) a été
effectué entre les moyennes des poids des filles et des garçons : la
différence de poids (153 g) n’est pas statistiquement significative
au seuil de 5 %. Le même test, effectué dans un échantillon de
10 675 nouveau-nés [21] présentant la même différence de poids (153 g)
est statistiquement significative au seuil de 5 %.
(1) Le test t de Student, appliqué pour comparer les moyennes de deux échantillons de données
distribuées selon la loi normale, établit la probabilité que la différence observée entre les deux
moyennes soit due au hasard. Cette probabilité est exprimée par la valeur de p. Une valeur de p faible
(par exemple 0,01) signifie qu’il est improbable (seulement 1 chance sur 100 dans cet exemple) que la
différence de moyenne observée soit due au hasard. Dans ce cas, on rejettera « l’hypothèse nulle » de
départ (pas de différence entre les échantillons) et on dira qu’il existe une différence significative entre
les deux moyennes. La limite supérieure de p au-delà de laquelle il est généralement admis que la
différence observée ne peut plus être considérée comme significative est de 0,05. Par exemple si p =
0,1, on considérera la différence observée comme non significative.
1 Déterminer la représentativité de l'échantillon
Recueil des données dans plusieurs maternités
pour :
contre :
représentatif de la population globale
• l'échantillon est hétérogène
• erreurs de mesures majorées
(plusieurs opérateurs)
3 Sélectionner les grossesses uniques non pathologiques
4 Exclure de l'échantillon les sujets mort-nés ou malformés
Tri selon les « ethnies » :
pour :
contre :
homogénéité accrue
difficulté de définition
des « ethnies »
Pas de tri : échantillon défini géographiquement
contre :
pour :
hétérogénéité accrue
représentatif de la population locale
dans son ensemble
7 Composition d’un échantillon de référence co-hérent
pour laconstruction de standards decrois-sance
foetale.
Poids du corps à la naissance
test t
p = 0,133 NS
différence moyenne
= 153 g
Filles Garçons
3 254 g 3 407 g
Poids du corps à la naissance
test t
p < 0,001 S
8 Importance de la taille de l’échantillon. Un test t de Student a été effectué entre
les moyennes des poids du corps des filles et des garçons dans deux échantillons de
sujets différents : l’échantillon A d’effectif n = 62 (d’après Guihard-Costa et al [24]) et
l’échantillon B d’effectif n = 10 675 (d’après Guihard-Costa et al [21]). La différence
moyenne de poids entre garçons et filles est la même dans les deux échantillons :
153 g, mais en raison des effectifs différents, elle n’est statistiquement significative
que dans l’échantillon B.
page 5

Ceci nous rappelle qu’il faut se garder de conclusions hâtives lorsque
l’on effectue des tests statistiques sur des échantillons d’effectifs
faibles : le risque d’erreur augmente considérablement avec de petits
effectifs.
Choix des méthodes d’analyse statistique
Étude prospective ou étude rétrospective ?
L’étude prospective, qui permet de maîtriser du début à la fin les critères
de sélection des sujets inclus, semble a priori préférable. Toutefois en
pratique, une étude prospective pure, impliquant la constitution
définitive d’un échantillon de référence en début de gestation est
impossible à réaliser. Certains sujets doivent être exclus de l’étude en
cours de gestation en raison même des critères de sélection de
l’échantillon de départ. Par exemple, si l’on veut construire des
standards n’impliquant que des sujets nés à terme (ce qui est souhaitable,
la prématurité pouvant altérer la croissance), il est évidemment
impossible de prévoir la composition de l’échantillon de départ. Ce
rendement faible et incertain fait que l’on préfère, pour l’établissement
des standards de croissance, les études rétrospectives aux études
prospectives.
En fait, la fiabilité de l’échantillon dépend beaucoup plus de la qualité et
de la précision des informations recueillies, que de l’origine prospective
ou rétrospective des données. Il est sans aucun doute préférable de
sélectionner des sujets au sein d’une base de données très large et
hétérogène, a posteriori, mais rigoureusement (selon des critères précis),
que de cumuler petit à petit des données dont les conditions de recueil
sont mal maîtrisées. Les données que nous avons utilisées proviennent
d’une étude rétrospective.
Études longitudinales ou études transversales ?
Dans les études longitudinales, le même foetus est mesuré plusieurs fois.
Dans les études transversales, le même foetus ne contribue qu’une seule
fois à l’échantillon de référence. L’inconvénient majeur des études
longitudinales est que les mesures successives d’un même sujet
présentent entre elles une très forte corrélation. Ceci revient en fait à
diminuer l’information contenue dans les données recueillies, la
variabilité naturelle de la population étant alors sous-estimée par la sur-représentation
de chaque individu. En fait dans toute étude
longitudinale, la taille véritable (utile) de l’échantillon est plus proche
du nombre de foetus mesurés que du nombre d’observations collectées.
Il semble donc que des données transversales, correspondant à des sujets
si possible tirés au sort dans chaque classe d’âge soient préférables pour
l’élaboration de standards de croissance. C’est le cas des courbes
présentées (cf infra).
Moyenne et écart type
Pour décrire les distributions successives des valeurs d’un paramètre
biométrique au cours de la gestation, on peut employer soit la moyenne
(í) et l’écart type (ó), soit les percentiles.
Lorsque la distribution des données est gaussienne (normale), la
moyenne í est l’indicateur de la valeur centrale de la distribution, et
l’écart type ó l’indicateur de dispersion de cette distribution.
L’intervalle compris entreí ± 1 ó englobe environ 68,3 % des valeurs
de la distribution, í ± 2 ó environ 95,4 %, et í ± 3 ó environ 99,7 %.
L’utilisation de í et de ó pour décrire la distribution suppose cependant
que les données mesurées soient distribuées selon la loi normale. Ce
n’est pas toujours le cas des échantillons de données biométriques qui
peuvent se départir de la loi normale de deux façons :
– la distribution des données peut être bimodale (distribution présentant
deux « clochers ») ; cette disposition évoque l’existence de deux groupes
distincts au sein du même échantillon (échantillon hétérogène) ;
– la distribution des données peut être asymétrique, avec un plus grand
nombre de valeurs faibles ou de valeurs élevées ; c’est souvent le cas
lorsque l’effectif de l’échantillon est petit ou moyen ; avec des effectifs
élevés, l’asymétrie de la distribution disparaît et la distribution devient
normale (théorème central limite).
Plus la distribution de la population dévie de la loi normale, plus
l’effectif exigé pour une bonne approximation à la loi normale est
important. En pratique, l’effectif des échantillons est limité par les
PA
380
(mm)
370
360
350
340
330
320
310
foetus
féminins
90e percentile
75e percentile
moyenne
médiane
25e percentile
10e percentile
foetus
masculins
9 Médiane et moyenne : deux indicateurs distincts de la valeur centrale d’une
distribution. Sur cette représentation sous forme de « boîtes » de la distribution du
périmètre abdominal (PA) d’un échantillon de nouveau-nés à terme, on remarque,
chez les filles comme chez les garçons, que la médiane ne coïncide pas avec la
moyenne (distribution asymétrique) (d’après Guihard-Costa [19]).
contraintes techniques du recueil de données : il est souvent difficile
d’obtenir un échantillon suffisant pour que tous les paramètres
biométriques présentent une distribution normale. Dans ce cas, il existe
un autre mode de description des données : les percentiles.
Percentiles
Le xe percentile est une valeur telle que, une fois les observations
ordonnées par ordre croissant, x % des observations soient situées au-dessous
de cette valeur. Le 50e percentile ou médiane correspond à la
valeur qui divise la distribution en deux : 50 % des observations se
situent au-dessous de cette valeur et 50 % au-dessus.
Les percentiles décrivent mieux les distributions asymétriques (cas des
petits échantillons). La médiane, notamment, n’est pas affectée par des
valeurs très élevées ou au contraire très faibles, comme c’est le cas pour
la moyenne. C’est une mesure plus sensible du centre de la distribution
lorsque celle-ci est très asymétrique.
Comparaison de la moyenne et de la médiane.
Écarts types et percentiles
Lorsque les distributions ne sont pas normales (notamment dans le cas
des échantillons d’effectifs réduits), médiane et moyenne ne coïncident
pas.
Un exemple illustrant la différence entre la médiane et la moyenne est
représenté sur la figure 9. Il s’agit d’un échantillon de 27 foetus
(15 féminins et 12 masculins), mesurés en fin de gestation (38-39 SA),
extrait d’une base de données échographiques ayant servi à l’élaboration
de standards de croissance [19]. Les distributions du PAsont représentées
sous forme de « boîte à moustaches ». Le milieu de la boîte représente le
50e percentile, soit la médiane, les bords de la boîte représentent les
25e et 75e percentiles, les deux extrémités des « moustaches ». La valeur
correspondant à la moyenne est indiquée par un trait à l’intérieur de la
boîte.
Dans cet échantillon d’effectif réduit, on remarque que moyenne et
médiane ne coïncident pas chez les filles, comme chez les garçons. Ceci
est dû au fait que la distribution du PAn’est pas symétrique. La médiane
est décalée vers le bas, ce qui montre qu’il y a un plus grand nombre de
sujets ayant un PA faible qu’un PA élevé. De plus, chez les filles, la
distribution est plus étendue dans les 50 % médians, ce qui montre une
variabilité plus grande des filles dans les valeurs moyennes.
De même, il n’existe pas d’équivalent simple entre écarts types et
percentiles.
La plupart du temps, lorsque l’on représente les courbes de croissance
en moyenne et écart type, on définit la normalité de croissance comme
située entre ± 2 ó. Lorsqu’on utilise les percentiles, on a coutume
d’utiliser comme limites de normalité, soit les 10e et 90e percentiles, soit
les 5e et 95e percentiles, plus rarement les 3e et 97e percentiles.
Ces deux modes de représentation ne coïncident pas. Un exemple en est
donné sur la figure 10. Il concerne un échantillon de 490 foetus décédés
provenant de la maternité de Port-Royal [24]. Les courbes de croissance
page 6

Poids du corps (g)
95e
50e
m
5e
SA
Poids du corps (g)
A B C
pondérales correspondant à la í ± 2 ó et celles qui correspondent aux 5e,
50e et 95e percentiles du même échantillon ont été superposées
(fig 10A) : les courbes des percentiles extrêmes ne coïncident pas avec
les courbes correspondant à 2 ó, car les premières englobent 90 % des
données et les secondes 95 %. Les 3e et 97e percentiles sont plus proches
des courbes correspondant à 2 ó, puisqu’ils englobent 94 % de la
distribution (fig 10B). Néanmoins, la correspondance reste imparfaite
puisqu’ils englobent encore 1 %de la distribution en moins que í ± 2 ó.
En fait, si l’on veut pouvoir comparer des courbes calculées à partir de í
et ó avec des courbes de percentiles, il faut englober la même proportion
de la distribution. Si l’on trace í ± 1,645 ó, on englobe bien 90 % de la
distribution, ce qui correspond aux 5e et 95e percentiles (fig 10C).
Néanmoins, comme c’est le cas ici, un décalage entre les deux modes de
représentation persiste souvent. Ceci est dû au fait que la distribution est
asymétrique : dans le cas présent, l’importance numérique des sujets
présentant un retard de croissance décale les courbes de percentiles vers
le bas entre 26 et 38 SA.
Lorsque l’on ne dispose pas d’échantillons d’effectifs très élevés
(plusieurs milliers de sujets), il est donc plus exact d’utiliser les
percentiles plutôt que les écarts types pour tracer les courbes standards,
parce qu’ils tiennent compte de l’asymétrie fondamentale des
distributions.
Cependant les nécessités du diagnostic anténatal imposent une certaine
souplesse dans l’application de cette règle. En effet, le seuil de détection
de certaines anomalies rares de la croissance se situe bien en dessous du
3e percentile, qui est généralement le dernier percentile calculable. Par
exemple, le seuil de la microcéphalie est évalué en pratique à -3 ó pour
le PC, ce qui est inexprimable concrètement en terme de percentiles. En
effet, í ± 3 ó correspond à 99,7 %de la distribution, ce qui correspond à
moins de 0,15 % de la population atteinte de microcéphalie (et
corrélativement 0,15 % atteinte de macrocéphalie) : il est
matériellement impossible de calculer le 0,15e percentile d’une
distribution ! Le problème se pose également pour l’appréciation du
degré de micromélie observée dans des maladies osseuses
constitutionnelles qui concernent une infime partie de la population :
l’anomalie de croissance du fémur peut être trop importante pour que sa
mesure soit exprimée en percentiles.
Il paraît donc raisonnable de présenter les courbes standards de
croissance sous forme de percentiles pour l’ensemble des paramètres
biométriques, ces courbes permettant de détecter toutes les formes de
RCIU. Ces courbes de percentiles doivent être complétées pour
certaines variables, comme le PC et la LF, par des courbes de moyennes
et écarts types (cf fig 19B, 20B).
L’utilisation d’une autre échelle de mesure, exprimée en multiple de la
médiane, peut également être plus descriptive dans certaines affections
graves qui ne se réfèrent plus à la distribution de la population. À titre
m + 2s
50e
m
SA
97e
Poids du corps (g)
95e
50e
m
SA
d’exemple, la courbe standard de croissance du fémur représentée sous
forme de pourcentages de la médiane est reproduite sur la figure 19C.
Doit-on calculer séparément les standards de croissance
des filles et des garçons ?
Dans notre échantillon, des différences sexuelles de croissance
statistiquement significatives apparaissent dès 20-21 SA et augmentent
graduellement avec l’âge. Elles concernent quatre des cinq variables
étudiées : le DBP, le DAT, le PC et le PA, pour lesquelles on observe un
taux de croissance plus élevé chez les foetus masculins. En revanche, il
n’existe pas de différence sexuelle significative de LF. La connaissance
de cette différence sexuelle peut avoir une certaine importance pour le
diagnostic des RCIU dans les cas limites. C’est pourquoi nous avons
complété les tableaux du PC et du PAen ajoutant les valeurs propres aux
foetus masculins et aux foetus féminins à partir de 20 SA.
Modélisation des données - Lissage des courbes
Modélisation mathématique de la croissance foetale
Il faut distinguer la modélisation des données longitudinales et la
modélisation des données transversales. La modélisation des données
longitudinales ne sera abordée que brièvement, puisque les standards
présentés ici concernent des données transversales.
Concernant les données longitudinales, plusieurs modèles
mathématiques ont été proposés pour ajuster les valeurs successives
d’une variable chez un même sujet. Les plus célèbres sont ceux de Deter
et Rossavik [10, 11, 38, 39, 40].
Pour les données transversales, les modèles le plus couramment utilisés
sont des modèles de régression [12, 43]. Des modèles autres que la
régression ont également été développés : un aperçu de leur diversité en
est donné par Zeger et al [47] et Kokoska et al [28].
Une équation de régression est calculée pour prédire une variable
dépendante y à partir d’une variable indépendante x. Qu’il s’agisse
d’une régression simple, correspondant à un ajustement linéaire, ou
d’une régression polynômiale, correspondant à un ajustement
curviligne, l’équation de la courbe de régression est calculée par la
méthode des moindres carrés. Le principe en est le suivant :
– soit la droite de régression y’ = a + bx (b est appelé coefficient de la
régression) ;
– a et b sont choisis de telle sorte que la différence D = ª (y-y’)2 soit
minimale, y étant la valeur observée pour un point xy, y’ la valeur prédite
par l’équation ;
– y-y’ correspond au résidu de y, représenté par la distance verticale qui
sépare le point considéré de la droite y’ = a + bx.
4 500
4 000
3 500
3 000
2 500
2 000
1 500
1 000
500
0
16 20 24 28 32 36 40
90%
m + 2s
m – 2s
95%
4 500
4 000
3 500
3 000
2 500
2 000
1 500
1 000
500
0
16 20 24 28 32 36 40
94%
m – 2s
3e
95%
4 500
4 000
3 500
3 000
2 500
2 000
1 500
1 000
500
0
16 20 24 28 32 36 40
90%
m + 1,64s
m – 1,64s
5e
90%
10 Correspondance entre les percentiles et les écarts types dans une distribution.
L’exemple concerne les courbes de poids du corps de foetus décédés entre 16 et 40
semaines d’aménorrhée (SA) (d’après Guihard-Costa et al [24]).
A. Correspondance entre les 5e, 50e, et 95e percentiles et la moyenne ± 2 écarts types
(í ± 2 ó).
B. Correspondance entre les 3e, 50e, et 97e percentiles et í ± 2 ó.
C. Correspondance entre les 5e, 50e, et 95e percentiles et í ± 1,64 ó.
page 7

Le plus souvent, la relation d’une variable biométrique à l’âge n’est pas
curviligne, l’équation d’une droite ne suffit plus à ajuster correctement
les valeurs observées. On peut alors calculer une équation correspondant
à un polynôme contenant des termes de plus hauts degrés en x
(régression polynômiale) :
– y’ = a + bx + cx2 (courbe à un point d’inflexion) ;
– y’ = a + bx + cx2 + dx3 (courbe à deux points d’inflexion)... ;
b, c, d sont les coefficients de la régression.
Les modèles de régression sont d’un emploi courant dans les études de
la croissance. Néanmoins ils ne conviennent pas à tous les types de
données. Un certain nombre de conditions doivent être remplies :
– la régression suppose que les résidus ne sont pas corrélés, ce qui
exclut en principe les données longitudinales et les données mixtes de
ce type de modélisation ; dans le cas où les données proviennent d’une
séquence ordonnée, on suppose que les résidus ne sont pas dépendants
de leurs voisins ; cette indépendance peut être testée par l’intermédiaire
du test de Durbin-Watson, en émettant l’hypothèse que la somme des
carrés de la différence entre résidus successifs, divisée par la somme des
carrés des résidus, est inférieure à une certaine valeur indiquée par la
table de Durbin-Watson en fonction du nombre de degrés de liberté
(ddl) ;
– la variance doit être constante quelle que soit la valeur de x ; cette
condition est rarement réalisée dans le cas de courbes de croissance de
données brutes en fonction de l’âge, la variabilité (matérialisée par la
dispersion des points) augmentant généralement avec l’âge (cf courbes
ci-après) ; en revanche, ce problème d’augmentation de la variance
n’existe pas avec les percentiles calculés par classes d’âge, ce qui fait
des modèles de régression les modèles mathématiques de choix pour
l’ajustement des percentiles.
· Comment choisir un modèle de régression et comment tester
sa validité ?
Le choix du modèle peut se faire dans un premier temps à partir du nuage
de points : un aspect linéaire orientera vers la régression linéaire,
curviligne vers la régression polynômiale. Si le modèle polynômial
semble le plus adapté, le choix du polynôme peut se faire en
commençant par une équation de degré élevé (4 au maximum, les
courbes de croissance n’ayant pas plus de trois points d’inflexion) et en
réduisant systématiquement le degré du polynôme. À chaque étape, il
faut tester le modèle de régression.
L’analyse des résidus permet de détecter les incompatibilités entre les
hypothèses de départ concernant la régression (variance constante,
résidus non corrélés) et les données. Elle permet également de tester
visuellement la linéarité et l’adéquation entre le type de régression choisi
(simple ou polynômiale) et les données. Les résidus sont reportés sur un
diagramme en fonction des valeurs ajustées ou en fonction du temps. Si
le modèle choisi est correct et les conditions d’analyse remplies, le
nuage de points ne doit présenter aucune forme particulière, les résidus
se répartissant en une bande horizontale de largeur constante.
Un exemple peut servir à illustrer l’intérêt de l’analyse des résidus.
Le diagramme de dispersion du poids du corps en fonction de l’âge
(foetus décédés provenant de l’hôpital de Port-Royal [23]) montre une
relation plutôt curviligne entre les deux variables (fig 11). Émettons
l’hypothèse qu’une régression polynômiale d’ordre 2 s’ajuste le mieux
à ces données. Le coefficient R2 est égal à 0,96, le test F(2) est significatif
(p = 0,0001). Le coefficient de régression associé à x2 est
significativement différent de 0 (p = 0,0001).
Si l’on reporte sur un diagramme (fig 12) les valeurs des résidus en
fonction des valeurs ajustées (valeurs calculées à partir de l’équation de
régression), on s’aperçoit que les résidus sont bien répartis
symétriquement de part et d’autre de la courbe d’ajustement (le modèle
polynômial s’ajuste bien aux données) mais leur dispersion croît avec
l’âge : la variance n’est donc pas constante. Une des conditions à la mise
en oeuvre d’un modèle de régression n’est donc pas remplie. Notons que
cette augmentation de la variance était déjà visible sur la première figure,
la dispersion des points augmentant avec l’âge.
5 000
SA
2 000 2500 3000 3 500 4000
1 750
1 500
1 250
1 000
750
500
250
Si l’on avait contre toute vraisemblance ajusté un modèle de régression
linéaire, le diagramme des résidus en fonction des valeurs ajustées aurait
présenté une forme arquée caractéristique (fig 13), démontrant
l’inadéquation de la modélisation linéaire.
Lorsqu’un type de modèle ne convient pas, on peut soit transformer les
variables (log x, log y, 1/x, 1/y...) pour stabiliser la variance ou
linéariserla relation, soit chercher un autre type de modèle. Dans le cas
du poids du corps foetal, nous avions choisi dans un précédent travail [24]
la méthode des moindres carrés localement pondérés utilisant le lissage
(2) La statistique F appliquée à la régression est utilisée pour tester la qualité du modèle. Une
probabilité p lui est associée, qui s’interprète comme dans le cas du test t (cf note de bas de page 5).
Poids (g)
4 000
3 000
2 000
1 000
0
7 12 17 22 27 32 37 42
11 Ajustement des données concernant le poids du corps de foetus par une
régression polynômiale d’ordre 2 (d’après Guihard-Costa et al [24]).
Résidus
1 250
1 000
750
500
250
0
– 250
– 500
– 750
– 1000
– 500 0 500 1000 1500
Ajustés
12 Analyse des résidus correspondant au modèle d’ajustement de la figure 11. La
dispersion des résidus croît avec l’âge : la variance n’est pas constante.
Résidus
0
– 250
– 500
– 750
– 1 500 – 500 500 1 500 2 500 3 500
Ajustés
13 Analyse des résidus correspondant à un modèle de régression linéaire ajusté
sur les données de la figure 11. Les résidus ne sont pas répartis symétriquement
autour de la droite d’ajustement : le modèle de régression linéaire ne convient pas.
page 8

36 38 40 42
par LOWESS (locally weighted regression scatter plot smoothing). Par
rapport aux méthodes de régression classiques, cette méthode, robuste
et peu sensible aux points aberrants, permet de mettre en évidence des
variations plus fines de la croissance, comme des changements de
rythme.
Lissage des courbes de percentiles standards
Dans la littérature, la façon dont sont construites les courbes de
croissance est rarement explicitée avec clarté. Notamment, le modèle
mathématique ayant éventuellement servi à lisser les courbes est
rarement précisé.
Dans le cas des courbes de percentiles, selon l’ajustement utilisé, on peut
obtenir des aspects très différents qui peuvent influencer l’appréciation
de la pathologie éventuelle de chaque sujet reporté sur la courbe. Une
illustration en est donnée dans la figure 14. Elle concerne les poids de
naissance de 12 286 enfants [21]. Dans la figure 14A, le lissage des
percentiles a été effectué par une équation polynômiale d’ordre 2. Ce
type de lissage ne convient visiblement pas. Il entraîne une sous-estimation
des RCIU, ou au moins des foetus de petit gabarit, après 36
SA, et une surestimation des RCIU de 26 à 29 SA. Les mêmes
percentiles sont beaucoup mieux lissés par des courbes polynômiales
d’ordre 3 (fig 14B).
Ceci montre la nécessité de ne pas effectuer l’ajustement des données au
hasard, mais de toujours vérifier visuellement que le modèle choisi
s’adapte parfaitement aux données initiales.
En résumé, l’appréciation de la qualité de l’ajustement est visuelle, mais
doit être validée par l’analyse de régression.
De l’évaluation statique à l’évaluation dynamique
de la croissance : les vitesses de croissance foetale
Les courbes de percentiles définissent des standards quantitatifs, c’est-à-
dire qu’elles permettent une évaluation statique des dimensions
foetales à un âge donné, autrement dit l’appréciation du gabarit foetal.
L’évaluation de la croissance d’un sujet donné se fait par comparaison
des valeurs obtenues lors d’un seul examen aux valeurs de référence
définies par les standards.
Plus intéressante peut être l’évaluation dynamique de la croissance
(fig 15) : dans ce cas, non plus une seule, mais deux mensurations
successives sont prises en considération afin de déterminer un taux de
croissance individuel, qu’il est facile de comparer à des taux de
croissance de référence. Dans ce deuxième cas, l’évaluation qualitative
de la croissance est évidemment bien meilleure.
Évaluer la dynamique de croissance d’un sujet revient donc à déterminer
le taux de croissance d’un paramètre biométrique au cours d’un laps de
temps donné et à comparer ce taux aux valeurs moyennes de vitesse de
croissance fournies par une courbe de vitesse de croissance de référence.
Les vitesses de croissance moyennes peuvent être obtenues par
dérivation d’une courbe moyenne ajustée sur les données brutes
(mensurations en fonction de l’âge). Mais dans ce cas, les vitesses
obtenues vont être différentes selon le type de modèle choisi pour
l’ajustement. C’est pourquoi nous avons préféré une autre méthode de
36 38 40 42
Comparer aux vitesses
moyennes des courbes
longitudinales
Comparer à l'intervalle
de confiance des
courbes de vitesse
transversales
calcul des vitesses de croissance [16], appelée « méthode par intervalles
». Elle est fondée sur l’estimation des pentes successives des droites de
régression locale. La gestation a été divisée en intervalles égaux de 3 ou
4 semaines selon les paramètres, de façon à obtenir un effectif suffisant
par intervalle (fig 16). Sur ce court laps de temps, la croissance est telle
qu’un modèle de régression linéaire s’ajuste bien aux données. On peut
ainsi calculer les pentes des droites de régression, c’est-à-dire les
« vitesses » de croissance dans chaque intervalle. Ces pentes sont
calculées avec un intervalle de confiance fixé conventionnellement à
95 %. À titre d’exemple, sur la figure 16, les droites de régression du
poids du corps par rapport à l’âge gestationnel [23] sont représentées, dans
trois intervalles : 18-22, 23-27, 28-32 SA. La pente de chaque droite
fournit la « vitesse » moyenne dans chacun des intervalles
(successivement : 73, 106, 146 g par semaine). Par convention, ces
valeurs de vitesse de croissance sont reportées au centre des intervalles
(20, 25, 30 SA). L’ensemble des valeurs des pentes, reportées sur un
même graphique en fonction de l’âge, constitue la « courbe de vitesse de
croissance » de la variable étudiée. S’agissant de données transversales,
cette courbe correspond en fait à la dérivée de la courbe de croissance
moyenne de la population étudiée, et non à la moyenne des courbes de
vitesse de croissance individuelles, comme dans le cas des données
longitudinales.
Valeurs standards de croissance foetale
Standards pour l’évaluation statique
du gabarit foetal
Caractéristiques de l’échantillon de référence
Les standards présentés ici concernent 1 359 foetus, âgés de 10 à 42 SA,
mesurés entre 1995 et 1997 à la maternité régionale de Nancy (France).
L’étude rétrospective a été effectuée par tirage au sort des dossiers
médicaux, en ne prenant en compte qu’un seul examen par sujet
(données transversales). Les courbes standards ont été établies sur la
base des critères méthodologiques exposés ci-dessus.
poids du corps (g)
4 500
3 500
2 500
1 500
500
26 28
percentiles non lissés
90e percentile
50e percentile
10e percentile
modèle polynômial d'ordre 2
n = 12 286
30 32 34
SA
poids du corps (g)
4 500
3 500
2 500
1 500
500
26 28
percentiles non lissés
90e percentile
50e percentile
10e percentile
modèle polynômial d'ordre 3
30 32 34
SA
14 Lissage des courbes de percentiles de poids de
naissance. SA : semaines d’aménorrhée (d’après
Guihard-Costa et al [21]).
A. Par une régression polynômiale d’ordre 2.
A B B. Par une régression polynômiale d’ordre 3.
Les mensurations foetales
d'un âge donné sont comparées
à des valeurs standards
Évaluation « statique »
du gabarit foetal
Le taux de croissance d'un sujet
entre deux mesures est apprécié
par rapport à une courbe de référence
(ce taux dépend du délai entre les mesures)
Évaluation « dynamique »
de la croissance foetale
15 De l’évaluation statique à l’évaluation dynamique de la croissance foetale (âge
gestationnel connu).
page 9

Poids (g)
(2) y = – 1 887 + 106 ´
y = – 2 976 + 146 ´
(3) V(3) = 146 g/semaine
(2)
V(1) = 73 g/semaine
V(2) = 106 g/semaine
(3)
Courbes de percentiles
Les courbes de percentiles du DBP, du DAT, de la LF, du PC et du PA
sont représentées respectivement dans les figures 17 à 21. Ces courbes
correspondent à des percentiles lissés ; le modèle d’ajustement est, selon
les cas, un modèle de régression polynômiale d’ordre 2 ou 3 (voir ci-dessous).
Pour faciliter le diagnostic des microcéphalies prénatales et
des micromélies, les courbes de croissance du PC et de la LF sont aussi
représentées sous forme de moyenne et écarts types (fig 19B, 20B) et
sous forme de multiple de la médiane pour LF (fig 19C).
Équations des courbes d’ajustement des percentiles
Pour permettre leur utilisation avec un autre jeu de données (population
différente), les équations des courbes d’ajustement des différents
percentiles pour les différentes variables sont reproduites dans le
tableau II(3). Comme les distributions des variables ne sont pas
gaussiennes, les équations de lissage sont différentes d’un percentile à
l’autre.
Valeurs des moyennes, « écarts types » et percentiles
Ces valeurs sont reproduites pour chaque semaine de gestation et pour
chaque variable (tableaux III à XI).
Le terme « écart type » est volontairement indiqué entre guillemets,
parce qu’il correspond à l’écart type d’une population « théorique »
ayant la même moyenne que l’échantillon de référence, mais une
distribution normale, symétrique, ce qui n’est pas le cas de nos variables.
Analyse des courbes standards de croissance des différents
paramètres ; comparaison avec les autres standards
de la littérature ; intérêt médical
Diamètre bipariétal
La courbe est d’allure curviligne (fig 17). La dispersion des valeurs
augmente peu jusqu’à 23-24 SA et beaucoup plus au-delà. Elle
s’infléchit en fin de gestation. La distribution de la population est
pratiquement symétrique par rapport à la médiane. L’écart type croît
régulièrement avec l’âge.
D’une étude à l’autre, les différences sont très faibles, de l’ordre du
millimètre. Ces valeurs de référence sont fiables si l’on tient compte de
l’erreur absolue sur les mesures (environ 1 mm). Elles sont constantes
d’une population à l’autre, à la différence des paramètres abdominaux et
de la LF.
(3) Ces équations de lissages ont été calculées à l’aide du logiciel kaleidograph.
105
100
95
90
85
80
75
70
65
60
55
50
45
40
35
30
25
20
95
90
75
50
25
10
5
130
95
90
75
50
25
10
5
Il n’existe avec certitude de différence sexuelle sur le DBP qu’au cours
du troisième trimestre. Pour Moore et al [36], il n’existerait de différence
sexuelle statistiquement significative du DBPque chez les foetus les plus
gros (étude portant sur les moyennes des courbes longitudinales des
deux sexes). Mais pour Lévi et al [30, 31] comme pour Guihard-Costa et
Droullé [17], cette différence est significative dès 25 SA chez tous les
foetus.
2 500
2 000
1 500
1 000
500
0
18 22 23 27 28 32
SA
(1) y = – 1 136 + 73 ´
(1)
(1) (2) (3)
16 Une méthode de calcul des « vitesses » de croissance à partir de données
transversales concernant le poids du corps. La gestation est divisée en intervalles
égaux de 3 ou 4 semaines. Dans chaque intervalle (1,2,3), les vitesses (V1, V2, V3)
sont données par les pentes des droites de régression.
SA : semaines d’aménorrhée.
DBP (mm)
15
10 14 18 22 26 30 34 38 42
SA
percentiles
17 Courbe standard de croissance du diamètre bipariétal (DBP), sexes
confondus. SA : semaines d’aménorrhée (courbes originales de AM Guihard-Costa
et P Droullé [19]).
DAT (mm)
120
110
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
10 14 18 22 26 30 34 38 42
SA
percentiles
18 Courbe standard de croissance du diamètre abdominal transverse(DAT), sexes
confondus. SA : semaines d’aménorrhée (courbes originales de AM Guihard-Costa
et P Droullé [19]).
page 10

90
85
80
75
70
65
60
55
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
9590
75
50
25
10
5
80
A B
Diamètre abdominal transverse
La variabilité croît énormément avec l’âge, surtout après 25 SA(fig 18).
Elle est plus élevée que pour toute autre dimension corporelle.
Les normes les plus anciennes [30] sont inférieures de 1 à 3 mm aux
normes actuelles dans toutes les classes d’âge en raison du choix d’un
plan de coupe situé plus bas.
La différence sexuelle de croissance du DAT est statistiquement
significative dès 25 SA pour Lévi et al [30, 31], mais seulement dans les
dernières semaines de gestation pour Guihard-Costa et Droullé [17]. À
terme, la différence entre moyennes atteint 3,6 mm. Elle est supérieure à
la précision des mesures : on peut donc affirmer que leDATprésente une
différence sexuelle en fin de gestation.
80
Longueur fémorale
La LF n’est pas une variable distribuée normalement, mais l’écart type
varie peu avec l’âge (fig 19). La croissance du fémur est identique dans
les deux sexes [17]. L’étude comparative de « groupes ethniques » est à
interpréter avec prudence en raison de l’imprécision de la définition de
ces groupes (pour Vialet et al [44], le fémur des foetus « africains » est
significativement plus grand que celui des foetus « européens » tout au
long de la gestation).
Le fémur est l’os long le plus corrélé à la taille. Miller et al [34] ont montré
la corrélation de la LF au « poids de naissance relatif » (poids de
naissance réel rapporté au poids de naissance attendu défini par des
courbes standards).
LF (mm)
10 14 18 22 26 30 34 38 42
SA
percentiles
LF (mm)
m
m – 2s
m – 3s
75
70
65
60
55
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
10 15 20 25 30 35 40
SA
moyenne et écart type
LF (mm)
75
70
médiane
90%
80%
70%
60%
50%
65
60
55
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42
SA
19 Courbe standard de croissance de la longueur du fémur (LF). SA : semaines
d’aménorrhée (courbes originales de AM Guihard-Costa et P Droullé [19]).
A. Percentiles lissés.
B. Moyenne et écarts types.
C. Multiple de la médiane.
C
page 11

400
380
360
340
320
300
280
260
240
220
200
180
160
140
120
100
80
60
40
La LF est affectée de façon inconstante, à des degrés et des âges très
variables, dans les RCIU. Classiquement la LF n’est que peu affectée
dans les RCIU modérés et tardifs. Selon Abramowicz et al [1], elle ne
présente pas de différence significative entre foetus présentant un RCIU
asymétrique et foetus normaux, ni entre foetus macrosomes et foetus
normaux. Pour Hadlock [25], l’atteinte précoce du fémur dans un RCIU
est évocatrice d’une anomalie chromosomique. Certains sujets, dont la
taille reste dans les limites de la normale, peuvent présenter une
brachymélie relative : il faut tenir compte du morphotype, étudier le
contexte familial.
La LF est habituellement suffisante au dépistage de la plupart des
chondrodysplasies. Toute suspicion de maladie osseuse
constitutionnelle doit entraîner la réalisation des mesures de tous les
segments de membres accessibles. Toute LF inférieure à 3 déviations
standards (DS) doit faire suspecter un nanisme.
Périmètre crânien
La courbe montre une croissance quasi linéaire jusque 22 SA environ
puis curviligne (fig 20). L’écart type varie peu avec l’âge.
Dans les grandes séries, il apparaît une différence sexuelle significative
de PC dès 35 SA. Elle est d’environ 6 mm à terme.
Fescina et al [13] remarquent que le PC échographique est toujours
inférieur au PC mesuré au ruban métrique (8 à 10 mmde différence chez
le foetus à terme).
La croissance du PC, mieux que celle du DBP, est représentative de la
croissance volumique et pondérale du cerveau foetal. Leur étude
longitudinale présente un intérêt pour toute la période périnatale.
L’une et l’autre ne sont pas affectées dans les RCIU dysharmonieux. Les
paramètres céphaliques, par définition, ne sont nettement affectés que
dans les RCIU symétriques. Ils peuvent l’être, à un moindre degré, dans
les asymétriques (ceux-ci représentent environ deux tiers des cas). La
spécificité du PC est meilleure parce qu’il pondère l’influence de la
forme du crâne en compensant notamment l’influence des
dolichocrânies.
Périmètre abdominal
La variabilité croît énormément avec l’âge, surtout après 25 SA(fig 21).
Elle est plus élevée que pour toute autre dimension corporelle [19].
340
320
300
280
260
240
420
400
380
360
340
320
300
280
260
240
220
200
180
160
140
120
100
80
60
40
Standards pour l’évaluation dynamique
de la croissance foetale : vitesses de croissance
95
90
75
50
25
10
5
Ces standards sont représentés sous forme de courbe de « vitesse
moyenne » encadrée de deux courbes délimitant un intervalle de
confiance de 95 %. On ne peut en aucun cas considérer la courbe
inférieure comme représentative de celle des foetus dont la croissance
est la plus lente. De même, la courbe moyenne ne correspond pas aux
foetus à vitesse de croissance « moyenne », ni la courbe supérieure aux
PC (mm)
95
90
75
50
25
10
5
percentiles
10 14 18 22 26 30 34 38 SA 42
PC (mm)
220
200
180
160
140
120
100
80
60
40
m
m – 2s
m – 3s
moyenne et écart type
10 15 20 25 30 35 SA 40
20 Courbe standard de croissance du périmètre crânien (PC). SA : semaines d’aménorrhée (courbes originales de AM Guihard-Costa et P Droullé [19]).
A. Percentiles lissés.
B. Moyenne et écarts types.
A B
PA (mm)
20
percentiles
10 14 18 22 26 30 34 38 42
SA
21 Courbe standard de croissance du périmètre abdominal (PA). SA : semaines
d’aménorrhée (courbes originales de AM Guihard-Costa et P Droullé [19]).
page 12

Tableau II. – Équations de lissages des différents percentiles pour chaque variable.
Percentiles 5e 10e 25e 50e 75e 90e 95e
Variables
DBP m0 = - 14,910 m0 = - 15,201 m0 = - 6,342 m0 = - 4,775 m0 = - 5,049 m0 = - 9,227 m0 = - 11,747
y = m0+m1x =
m2x2 + 2+m3x3
m1 = 2,171 m1 = 2,314 m1 = 1,381 m1 = 1,213 m1 = 1,332 m1 = 1,971 m1 = 2,368
m2 = 0,073 m2 = 0,067 m2 = 0,102 m2 = 0,116 m2 = 0,114 m2 = 0,091 m2 = 0,075
m3 = - 0,002 m3 = - 0,0015 m3 = - 0,002 m3 = - 0,002 m3 = - 0,002 m3 = - 0,002 m3 = - 0,002
DAT m0 = - 26,601 m0 = - 34,020 m0 = - 33,196 m0 = - 20,218 m0 = - 27,572 m0 = - 25,062 m0 = - 36,520
y = m0+m1x =
m2x2 + 2+m3x3
m1 = 3,416 m1 = 4,582 m1 = 4,577 m1 = 3,135 m1 = 4,110 m1 = 3,939 m1 = 5,653
m2 = 0,020 m2 = - 0,034 m2 = - 0,0290 m2 = 0,027 m2 = - 0,007 m2 = 0,0009 m2 = - 0,073
m3 = - 0,0007 m3 = 7,9 e-5 m3 = 2,1 e-5 m3 = - 0,0006 m3 = - 0,0002 m3 = - 0,0003 m3 = 0,0008
LF m0 = - 44,793 m0 = - 24,460 m0 = - 25,628 m0 = - 27,758 m0 = - 31,448 m0 = - 35,637 m0 = - 34,322
y = m0+m1x =
m2x2 + 2+m3x3
m1 = 4,760 m1 = 2,372 m1 = 2,648 m1 = 3,042 m1 = 3,710 m1 = 4,336 m1 = 4,127
m2 = - 0,052 m2 = 0,0381 m2 = 0,0381 m2 = 0,0136 m2 = - 0,016 m2 = - 0,0392 m2 = - 0,026
m3 = 0,0001 m3 = - 0,0009 m3 = - 0,0009 m3 = - 0,0006 m3 = - 0,0002 m3 = 7,3 e-5 m3 = - 0,0001
PC m0 = - 79,860 m0 = - 75,277 m0 = - 32,697 m0 = - 31,320 m0 = - 11,390 m0 = - 15,224 m0 = - 35,139
y = m0+m1x =
m2x2 + 2+m3x3
m1 = 11,132 m1 = 10,590 m1 = 5,861 m1 = 6,535 m1 = 3,833 m1 = 4,247 m1 = 7,335
m2 = 0,0144 m2 = 0,178 m2 = 0,358 m2 = 0,322 m2 = 0,457 m2 = 0,466 m2 = 0,336
m3 = - 0,004 m3 = - 0,005 m3 = - 0,007 m3 = - 0,006 m3 = - 0,008 m3 = - 0,009 m3 = - 0,007
PA m0 = - 89,816 m0 = - 105,162 m0 = - 73,402 m0 = - 75,485 m0 = - 76,827 m0 = - 89,488 m0 = - 131,617
y = m0+m1x =
m2x2 + 2+m3x3
m1 = 11,501 m1 = 14,112 m1 = 10,644 m1 = 11,571 m1 = 11,924 m1 = 13,804 m1 = 20,044
m2 = 0,035 m2 = - 0,088 m2 = 0,052 m2 = 0,012 m2 = 0,016 m2 = - 0,048 m2 = - 0,317
m3 = - 0,002 m3 = 3,68 e-5 m3 = - 0,002 m3 = - 0,001 m3 = 0,001 m3 = - 0,0003 m3 = 0,003
DBP : diamètre bipariétal ; DAT : diamètre abdominal transverse ; LF : longueur du fémur ; PC : périmètre crânien ; PA : périmètre abdominal.
Tableau III. – Diamètre bipariétal (DBP), sexes confondus : moyenne, « écart
type » et percentiles par semaine d’aménorrhée (SA).
DBP (mm)
SA í ó 5e 10e 25e 50e 75e 90e 95e
10 12,5 13,1 15,7 16,6 17,3 17,7 17,8
11 15,7 16,3 18,7 19,6 20,4 21,0 21,3
12 21,5 1,6 18,9 19,6 21,6 22,7 23,6 24,3 24,7
13 25,1 1,9 22,1 22,8 24,7 25,9 26,8 27,7 28,2
14 28,3 1,9 25,4 26,1 27,8 29,1 30,1 31,1 31,7
15 32,5 1,7 28,6 29,4 30,9 32,3 33,4 34,6 35,2
16 36,5 2,4 31,9 32,7 34,1 35,5 36,7 38,0 38,7
17 39,3 2,4 35,1 36,0 37,3 38,8 40,1 41,5 42,2
18 42,5 2,3 38,4 39,2 40,5 42,1 43,4 44,9 45,7
19 45,8 2,0 41,6 42,5 43,7 45,4 46,8 48,3 49,2
20 49,0 2,2 44,7 45,7 46,9 48,6 50,1 51,7 52,6
21 51,8 2,7 47,8 48,8 50,0 51,8 53,4 55,1 56,0
22 54,7 2,4 50,9 51,9 53,1 55,0 56,6 58,4 59,3
23 57,3 2,6 53,9 54,9 56,2 58,2 59,8 61,7 62,6
24 60,3 2,5 56,8 57,8 59,2 61,2 63,0 64,8 65,8
25 63,6 3,1 59,6 60,7 62,1 64,2 66,0 67,9 68,9
26 66,9 3,1 62,3 63,4 65,0 67,1 69,0 70,9 71,9
27 69,1 2,7 64,9 66,1 67,8 69,9 71,8 73,8 74,7
28 72,7 2,9 67,4 68,6 70,4 72,6 74,6 76,5 77,5
29 76,0 3,1 69,7 71,0 73,0 75,1 77,2 79,2 80,2
30 76,5 3,7 71,9 73,3 75,4 77,6 79,7 81,7 82,7
31 80,2 3,0 74,0 75,4 77,7 79,8 82,1 84,0 85,1
32 82,2 4,4 75,9 77,4 79,8 82,0 84,3 86,2 87,3
33 84,4 3,3 77,7 79,3 81,7 83,9 86,3 88,2 89,3
34 86,3 3,4 79,2 80,9 83,5 85,7 88,1 90,0 91,2
35 87,4 3,7 80,6 82,4 85,2 87,3 89,8 91,6 92,9
36 88,0 3,8 81,8 83,7 86,6 88,6 91,2 93,0 94,4
37 89,3 3,8 82,8 84,8 87,8 89,8 92,5 94,2 95,7
38 90,8 4,3 83,5 85,7 88,8 90,7 93,5 95,1 96,7
39 92,0 3,6 84,0 86,4 89,5 91,4 94,3 95,8 97,6
40 91,9 4,2 84,3 86,9 90,1 91,9 94,8 96,3 98,2
Tableau IV. – Diamètre abdominal transverse (DAT), sexes confondus :
moyenne, « écart type » et percentiles par semaine d’aménorrhée (SA).
DAT (mm)
SA í ó 5e 10e 25e 50e 75e 90e 95e
11 12,0 12,7 13,5 15,8 16,3 17,4 17,8
12 18,7 1,9 16,0 16,4 17,5 19,5 20,3 21,6 22,1
13 22,7 2,4 20,0 20,1 21,4 23,2 24,3 25,7 26,3
14 25,6 2,1 23,0 23,7 25,3 26,9 28,1 29,7 30,4
15 29,8 2,1 27,0 27,3 29,1 30,6 32,0 33,6 34,4
16 34,2 2,8 30,0 30,8 32,8 34,2 35,7 37,5 38,3
17 38,3 2,8 34,0 34,4 36,4 37,8 39,5 41,3 42,2
18 41,6 2,8 37,0 37,8 40,0 41,4 43,2 45,0 46,0
19 45,7 2,5 41,0 41,3 43,5 44,9 46,8 48,7 49,7
20 48,9 2,7 44,0 44,7 47,0 48,4 50,4 52,3 53,4
21 52,9 3,3 47,0 48,0 50,4 51,9 53,9 55,9 57,0
22 55,8 2,9 50,0 51,3 53,7 55,3 57,4 59,4 60,6
23 59,1 3,1 54,0 54,5 57,0 58,7 60,9 62,8 64,1
24 62,8 3,2 57,0 57,7 60,2 62,0 64,3 66,3 67,6
25 65,4 3,5 60,0 60,9 63,4 65,3 67,7 69,7 71,0
26 67,9 3,4 63,0 63,9 66,5 68,5 71,0 73,0 74,5
27 70,5 3,3 66,0 66,9 69,6 71,7 74,3 76,4 77,8
28 73,9 4,3 69,0 69,9 72,6 74,8 77,5 79,7 81,2
29 78,3 4,0 72,0 72,8 75,6 77,9 80,8 83,0 84,6
30 80,2 4,2 74,0 75,6 78,5 81,0 83,9 86,3 87,9
31 84,3 4,2 77,0 78,3 81,4 83,9 87,1 89,6 91,3
32 87,0 3,9 79,0 81,0 84,2 86,8 90,2 92,9 94,6
33 90,4 5,0 82,0 83,6 87,0 89,7 93,2 96,2 97,9
34 94,5 5,1 84,0 86,1 89,7 92,5 96,3 99,5 101,3
35 96,0 5,2 86,0 88,5 92,5 95,2 99,3 102,9 104,6
36 98,3 7,0 88,0 90,8 95,1 97,9 102,2 106,2 108,0
37 101,2 6,4 90,0 93,1 97,8 100,5 105,2 109,6 111,4
38 102,3 7,0 92,0 95,3 100,4 103,0 108,1 113,0 114,8
39 104,2 7,8 94,0 97,3 102,9 105,5 110,9 116,4 118,3
40 111,2 6,8 95,0 99,3 105,4 107,9 113,8 119,9 121,8
41 110,0 7,1 105,0 106,2 110,0 113,8 115,0
page 13

foetus dont la croissance est la plus rapide. L’intervalle de confiance
délimite en fait une zone à l’intérieur de laquelle les vitesses de
croissance des foetus normaux peuvent varier.
D’autres standards de vitesse de croissance ont été obtenus par
dérivation de courbes d’ajustement de données longitudinales. Les
modèles d’ajustement des données longitudinales sont souvent des
modèles calculés globalement sur l’ensemble des données, comme la
régression polynômiale [33]. Leur dérivation ne met en évidence qu’un
ou deux points d’inflexion, à la différence de notre méthode qui rend
mieux compte des variations successives des vitesses de croissance au
cours de la gestation. En revanche, ils fournissent une appréciation
commode du « taux de croissance moyen » de chaque paramètre
biométrique en fonction du délai entre deux mesures.
Courbes de vitesse de croissance
Les courbes de vitesse de croissance de trois dimensions linéaires (DBP,
DAT et LF) sont représentées sur les figures 22 à 24.
Analyse des courbes de vitesse de croissance des dimensions
linéaires
La comparaison des courbes de vitesse de croissance des trois variables
(fig 22, 23, 24) permet de mettre en évidence plusieurs phases de
croissance [20, 22, 23, 24].
Pics de vitesse de croissance vers 15 SA
Les vitesses de croissance des dimensions linéaires diminuent
globalement tout au long de la gestation. Leurs maxima de vitesse se
situent à la fin du premier trimestre, où un pic de vitesse de croissance
est visible sur les courbes, en moyenne vers 15 SA. Le fait que la vitesse
de croissance moyenne soit maximale vers 15 SAsignifie que le rythme
de croissance très rapide qui caractérise la période embryonnaire se
prolonge durant tout le premier trimestre gestationnel.
Vitesses de croissance au second trimestre
Durant le second trimestre (16 à 28 SA), la direction globale des
différentes courbes de vitesse de croissance reste la même : il n’existe ni
accélération, ni rupture de pente importante. Le second trimestre
gestationnel apparaît donc comme une période de croissance
biométrique stable et continue, probablement liée à une stabilité des
modalités physiologiques de la croissance.
Vitesses de croissance au troisième trimestre
Le troisième trimestre est marqué par de brusques changements de
vitesse de croissance (accélérations et décélérations) [20, 22, 23, 24].
Tableau V. – Longueur du fémur (LF), sexes confondus : moyenne, « écart
LF (mm)
SA í ó 5e 10e 25e 50e 75e 90e 95e
11 1,5 2,9 5,8 6,5 7,2 6,7 7,7
12 8,9 2,0 5,0 6,2 8,7 9,6 10,4 10,3 11,2
13 11,6 1,8 8,5 9,5 11,7 12,7 13,6 13,8 14,6
14 14,6 1,9 12,0 12,8 14,6 15,8 16,8 17,3 17,9
15 18,3 1,8 15,3 16,0 17,6 18,8 19,9 20,7 21,2
16 21,7 1,9 18,5 19,1 20,5 21,8 23,0 23,9 24,4
17 24,8 2,0 21,7 22,2 23,4 24,8 26,0 27,1 27,6
18 28,1 2,1 24,7 25,2 26,3 27,7 29,0 30,2 30,6
19 31,1 1,8 27,7 28,1 29,1 30,6 31,9 33,2 33,7
20 33,9 1,7 30,6 31,0 31,9 33,4 34,7 36,1 36,6
21 36,5 2,4 33,4 33,8 34,7 36,2 37,5 39,0 39,5
22 39,1 1,5 36,1 36,5 37,4 39,0 40,3 41,7 42,3
23 42,3 1,7 38,7 39,1 40,0 41,6 42,9 44,4 45,0
24 44,6 2,3 41,2 41,7 42,6 44,3 45,5 47,0 47,7
25 46,8 2,4 43,6 44,2 45,2 46,8 48,1 49,5 50,3
26 48,6 2,3 46,0 46,6 47,6 49,3 50,6 52,0 52,8
27 51,1 2,4 48,3 48,9 50,0 51,7 53,0 54,4 55,3
28 53,7 2,0 50,5 51,2 52,4 54,1 55,3 56,7 57,7
29 56,3 2,2 52,6 53,4 54,6 56,3 57,6 58,9 60,0
30 57,7 2,1 54,6 55,4 56,8 58,5 59,8 61,1 62,2
31 60,3 2,5 56,6 57,5 58,8 60,6 62,0 63,3 64,4
32 62,6 2,3 58,4 59,4 60,8 62,6 64,1 65,3 66,5
33 64,6 2,6 60,2 61,2 62,7 64,5 66,1 67,3 68,5
34 66,7 2,5 61,9 63,0 64,4 66,3 68,0 69,3 70,4
35 67,8 2,5 63,6 64,6 66,1 68,0 69,8 71,2 72,2
36 70,2 4,5 65,1 66,2 67,6 69,6 71,6 73,1 74,0
37 70,6 2,7 66,6 67,7 69,1 71,1 73,3 74,9 75,7
38 72,5 3,6 68,0 69,0 70,4 72,5 74,9 76,6 77,3
39 73,9 3,8 69,4 70,3 71,5 73,7 76,5 78,3 78,8
40 75,5 2,1 70,7 71,5 72,5 74,8 77,9 80,0 80,3
Tableau VI. – Périmètre crânien (PC), sexes confondus : moyenne, « écart
PC (mm)
SA í ó 5e 10e 25e 50e 75e 90e 95e
11 54,0 56,0 60,2 65,6 68,9 74,8 76,9
12 77,8 5,7 66,7 68,7 73,0 78,4 81,7 87,1 89,2
13 90,9 7,1 79,3 81,3 85,7 91,2 94,4 99,5 101,7
14 101,3 7,5 91,8 94,0 98,4 103,9 107,2 112,0 114,3
15 116,2 7,2 104,3 106,5 111,0 116,5 120,0 124,6 126,9
16 128,9 8,5 116,6 119,0 123,5 129,0 132,7 137,2 139,7
17 140,9 7,4 128,8 131,3 135,9 141,3 145,3 149,8 152,4
18 153,8 7,7 140,8 143,5 148,1 153,5 157,8 162,3 165,1
19 164,7 6,6 152,6 155,5 160,1 165,5 170,1 174,7 177,7
20 177,7 7,5 164,1 167,2 171,9 177,3 182,8 187,1 190,2
21 190,3 8,6 175,4 178,8 183,4 188,9 194,2 199,2 202,5
22 201,0 9,6 186,5 190,0 194,7 200,2 205,9 211,2 214,6
23 209,0 8,5 197,2 200,9 205,7 211,2 217,3 222,9 226,5
24 220,8 8,5 207,6 211,5 216,4 221,9 228,4 234,3 238,1
25 233,5 9,3 217,6 221,7 226,7 232,3 239,2 245,4 249,4
26 244,2 10,4 227,2 231,5 236,6 242,4 249,6 256,2 260,2
27 250,5 8,6 236,4 240,9 246,1 252,0 259,6 266,5 270,7
28 264,7 9,7 245,1 249,8 255,2 261,3 269,2 276,5 280,7
29 273,8 10,6 253,4 258,2 263,8 270,1 278,4 285,9 290,2
30 277,6 11,9 261,1 266,2 272,0 278,5 287,0 294,9 299,2
31 287,5 13,4 268,4 273,5 279,6 286,4 295,2 303,3 307,6
32 295,4 12,5 275,0 280,3 286,7 293,8 302,8 311,1 315,4
33 303,0 13,1 281,1 286,4 293,2 300,7 309,8 318,3 322,5
34 308,7 18,1 286,6 291,9 299,1 307,0 316,1 324,8 328,9
35 313,3 14,2 291,4 296,8 304,4 312,8 321,9 330,6 334,5
36 315,5 11,5 295,6 300,9 309,1 318,0 327,0 335,7 339,4
37 321,0 13,1 299,1 304,3 313,0 322,5 331,4 340,0 343,4
38 323,1 12,9 301,8 306,9 316,3 326,5 335,0 343,5 346,6
39 328,6 11,4 303,8 308,7 318,9 329,7 337,9 346,1 348,8
40 332,7 19,0 305,1 309,7 320,6 332,3 340,0 347,9 350,1
page 14

· Ruptures de pente (décélérations brusques) au cours du troisième
trimestre
La vitesse de croissance des trois variables (DAT, DBP, LF) chute au
cours du troisième trimestre. Cette décélération brusque a également été
observée pour d’autres dimensions foetales : le poids du corps [23], le
poids et les dimensions du cerveau à l’exception du cervelet [22], le PC
[6, 7, 14, 23]. En dehors du DBPdont la vitesse de croissance chute au début
du troisième trimestre, cette brusque décélération a lieu vers 35 SA.
· Reprise de croissance en fin de gestation
À partir de 38-39 SA, une relance de la vitesse moyenne de croissance
est observée pour le PC, le DBP, la LF.
La période de gestation qui va de 35 SA à 41 SA apparaît donc comme
une période charnière où les modifications du rythme de croissance sont
liées à la naissance prochaine du foetus. La chute brutale des vitesses de
croissance, suivie d’une nouvelle accélération, pourrait traduire les
rapports complexes et ambivalents du foetus et du milieu intra-utérin
durant cette période : après 35 SA, les conditions de milieu semblent
plutôt défavorables à la croissance foetale qui peut présenter cependant
une reprise de croissance rapide.
Tableau VII. – Périmètre crânien (PC) : moyenne, « écart type » et percentiles
par semaine d’aménorrhée (SA) chez les foetus masculins à partir de 20 SA.
PC (mm)
SA í ó 10e 25e 50e 75e 90e
20 178,1 7,6 169,7 172,9 177,8 181,5 185,2
21 193,9 6,8 181,9 185,3 190,4 194,8 199,1
22 201,4 5,9 193,6 197,1 202,6 207,6 212,3
23 212,4 8,3 204,8 208,5 214,3 219,8 225,0
24 223,0 9,0 215,5 219,4 225,5 231,5 237,1
25 235,7 8,9 225,7 229,8 236,2 242,6 248,6
26 247,0 10,4 235,5 239,7 246,4 253,2 259,5
27 252,8 6,9 244,7 249,2 256,1 263,3 269,9
28 268,7 8,6 253,4 258,2 265,3 272,8 279,7
29 275,5 10,8 261,7 266,7 274,0 281,8 288,9
30 281,7 10,5 269,4 274,8 282,3 290,3 297,5
31 290,7 10,6 276,7 282,4 290,0 298,2 305,6
32 298,1 14,1 283,4 289,5 297,3 305,6 313,1
33 307,0 13,3 289,7 296,1 304,0 312,5 320,0
34 314,4 12,4 295,4 302,2 310,3 318,8 326,3
35 317,2 14,4 300,7 307,9 316,0 324,6 332,1
36 320,2 9,5 305,5 313,1 312,3 329,8 337,3
37 325,5 13,4 309,8 317,9 326,1 334,5 341,9
38 324,0 14,1 313,6 322,1 330,4 338,7 345,9
39 332,7 10,8 316,9 325,9 334,2 342,4 349,3
40 342,6 8,7 - 329,2 337,5 345,5 -
Tableau VIII. – Périmètre crânien (PC) : moyenne, « écart type » et
percentiles par semaine d’aménorrhée (SA) chez les foetus féminins à partir
de 20 SA.
PC (mm)
SA í ó 10e 25e 50e 75e 90e
20 177,0 7,3 164,9 169,0 174,8 179,6 183,9
21 186,3 8,7 176,6 181,4 187,0 192,2 197,0
22 200,5 12,1 187,7 193,3 198,7 204,4 209,5
23 206,2 7,6 198,5 204,6 209,9 216,0 221,5
24 219,1 7,7 208,8 215,4 220,7 227,2 233,0
25 230,6 9,2 218,6 225,7 231,0 237,8 243,9
26 241,1 9,6 228,0 235,5 240,8 247,9 254,3
27 247,1 9,8 237,0 244,7 250,1 257,6 264,2
28 260,0 8,9 245,5 253,5 258,9 266,7 273,5
29 270,8 10,2 253,6 261,7 267,3 275,4 282,3
30 271,3 11,9 261,3 269,4 275,2 283,5 290,6
31 284,0 14,7 268,4 276,6 282,6 291,2 298,3
32 292,5 10,0 275,2 283,2 289,5 298,3 305,5
33 299,8 12,2 281,5 289,3 296,0 304,9 312,2
34 302,9 21,0 287,4 295,0 301,9 311,1 318,3
35 310,0 13,2 292,8 300,1 307,4 316,7 323,9
36 312,3 11,7 297,8 304,6 312,4 312,8 329,0
37 316,8 11,2 302,3 308,7 317,0 326,5 333,6
38 321,1 10,9 306,4 312,2 321,0 330,6 337,6
39 325,5 11,2 310,1 315,2 324,6 334,2 341,1
40 322,6 23,0 - 317,7 327,7 337,4 -
Tableau IX. – Périmètre abdominal (PA), sexes confondus : moyenne, « écart
PA (mm)
SA í ó 5e 10e 25e 50e 75e 90e 95e
10 26,9 27,3 36,6 40,5 42,9 43,6 40,8
11 38,4 39,4 47,8 52,0 54,8 56,2 55,1
12 59,4 5,3 50,0 51,5 59,0 63,4 66,7 68,8 69,2
13 71,2 7,6 61,5 63,5 70,2 74,9 78,5 81,3 82,9
14 82,8 16,7 72,9 75,2 81,4 86,2 90,2 93,6 96,3
15 94,1 9,4 84,2 86,8 92,5 97,5 101,9 105,9 109,3
16 108,1 7,6 95,4 98,2 103,6 108,8 113,5 118,0 122,0
17 124,5 12,6 106,5 109,4 114,6 120,0 125,1 130,0 134,4
18 131,7 8,9 117,5 120,5 125,6 131,0 136,6 141,9 146,6
19 143,8 8,3 128,3 131,4 136,5 142,1 147,9 153,6 158,4
20 155,3 7,8 139,0 142,1 147,3 153,0 159,2 165,2 170,0
21 166,8 9,6 149,5 152,6 158,1 163,8 170,4 176,7 181,4
22 176,6 8,8 159,8 163,0 168,7 174,6 181,5 188,1 192,6
23 186,8 10,5 170,0 173,2 179,2 185,2 192,5 199,3 203,7
24 200,0 15,2 180,0 183,2 189,6 195,7 203,4 210,4 214,5
25 206,2 10,3 189,8 193,1 199,9 206,1 214,1 221,4 225,2
26 215,2 12,0 199,3 202,8 210,0 216,4 224,7 232,2 235,8
27 223,2 8,8 208,6 212,3 220,0 226,5 235,1 242,9 246,4
28 235,6 12,0 217,7 221,7 229,8 236,6 245,5 253,5 256,8
29 247,7 12,4 226,5 230,8 239,4 246,4 255,6 263,9 267,2
30 254,0 12,9 235,1 239,8 248,9 256,2 265,6 274,2 277,5
31 266,2 11,8 243,3 248,7 258,2 265,7 275,5 284,3 287,9
32 275,4 13,1 251,3 257,3 267,3 275,1 285,1 294,3 298,2
33 284,7 17,1 259,0 265,8 276,1 284,4 294,6 304,1 308,6
34 297,9 15,2 266,4 274,2 284,8 293,5 303,9 313,8 319,0
35 305,2 17,8 273,5 282,3 293,2 302,4 313,1 323,3 329,5
36 311,3 20,2 280,2 290,3 301,4 311,1 322,0 332,7 340,1
37 321,6 17,7 286,6 298,1 309,3 319,6 330,7 342,0 350,8
38 321,1 22,0 292,6 305,8 317,0 328,0 339,2 351,0 361,6
39 356,0 20,6 298,2 313,3 324,4 336,1 347,5 359,9 372,6
40 345,5 21,9 303,5 320,6 331,5 344,0 355,5 368,7 383,7
41 347,0 - 308,6 327,8 338,4 351,8 363,4 377,3 395,0
page 15

Rythmes de croissance moyens
et rythmes de croissance individuels :
de la population à l’individu
Courbes standards de croissance et courbes de croissance
individuelles : un même modèle ?
L’utilisation des courbes standards pour la surveillance foetale sous-tend
souvent un préjugé implicite : tous les foetus eutrophiques
possèdent les mêmes types de courbe de croissance, la variabilité
interindividuelle restant faible. Dans cette hypothèse, les trajectoires
individuelles de croissance sont parallèles à la courbe standard
moyenne, toute déviation par rapport à cette dernière étant par définition
anormale, et peut-être à risque pathologique. Cette conception se trouve
remise en question par les résultats d’une étude de la variabilité de
croissance menée sur un échantillon de foetus normaux.
Variabilité individuelle : de la population à l’individu
Nous décrivons ici les résultats d’une étude de la variabilité individuelle
des rythmes de croissance, réalisée sur un échantillon de foetus
normaux [18].
Caractéristiques de l’échantillon et méthode d’étude
de la variabilité
Un groupe de 24 sujets (14 filles et dix garçons) nés à terme, en
présentation céphalique, eutrophiques et ne présentant ni pathologie, ni
malformation à la naissance, a été mesuré depuis 7 SA jusqu’à 1 mois
postnatal.
Au cours de la gestation, chaque sujet fut mesuré cinq fois par le même
opérateur, avec le même échographe. Trois variables ont fait l’objet
d’une étude de variabilité : le DBP, le DAT et la LF.
Évaluation de la variabilité
· Comparaison des courbes de croissance individuelles (fig 25, 26, 27).
Les courbes des 24 foetus ont été comparées les unes aux autres, et
également avec la courbe standard provenant de la même population.
Pour préserver la lisibilité des figures, seulement quatre sujets y sont
mm/semaine
SA
représentés. Ces quatre sujets ont été choisis en raison de la grande
diversité de leurs trajectoires de croissance, comme illustration de la
variabilité des rythmes de croissance foetale.
La comparaison de toutes les courbes individuelles de croissance a
permis de distinguer deux périodes :
– au cours des deux premiers trimestres, la croissance du DBP, du DAT
et de la LF est linéaire chez tous les sujets ; les courbes de croissance des
24 sujets sont groupées et leurs trajectoires de croissance parallèles ;
l’allure des courbes individuelles est semblable à celle de la courbe de
référence standard ;
Tableau X. – Périmètre abdominal (PA) : moyenne, « écart type » et
percentiles par semaine d’aménorrhée (SA) chez les foetus masculins à partir
de 20 SA.
PA (mm)
SA í ó 10e 25e 50e 75e 90e
20 154,5 8,5 142,3 150,8 157,6 161,8 165,3
21 169,5 7,9 153,5 161,1 167,9 172,7 177,1
22 176,7 7,9 164,4 171,3 178,1 183,4 188,7
23 190,3 9,1 175,0 181,4 188,3 194,0 200,2
24 199,1 12,0 185,5 191,4 198,4 204,6 211,5
25 207,5 10,0 195,7 201,4 208,4 215,1 222,6
26 219,8 9,7 205,6 211,2 218,4 225,4 233,7
27 223,7 9,8 215,4 221,0 228,2 235,7 244,5
28 237,8 13,7 224,9 230,7 238,1 245,9 255,3
29 246,7 12,9 234,2 240,3 247,8 256,0 265,8
30 256,7 11,9 243,3 249,8 257,5 266,1 276,3
31 266,1 9,8 252,1 259,2 267,1 276,0 286,5
32 277,7 15,3 260,7 268,5 276,6 285,8 296,7
33 289,2 15,0 269,1 277,8 286,1 295,6 306,6
34 303,6 15,5 277,2 286,9 295,5 305,2 316,5
35 309,2 18,8 285,1 296,0 304,8 314,8 326,1
36 317,6 19,6 292,8 305,0 314,1 324,3 335,7
37 325,4 17,7 300,3 313,9 323,3 333,7 345,0
38 317,4 20,9 307,5 322,7 332,4 343,0 354,3
39 338,7 15,0 314,5 331,4 341,4 352,2 363,4
40 360,0 9,5 - 340,0 350,4 361,3 -
Tableau XI. – Périmètre abdominal (PA) : moyenne, « écart type » et
percentiles par semaine d’aménorrhée (SA) chez les foetus féminins à partir
de 20SA
PA (mm)
SA í ó 10e 25e 50e 75e 90e
20 156,6 6,4 143,1 150,0 154,5 159,6 167,0
21 163,6 10,7 153,5 160,0 164,4 169,8 177,1
22 176,3 9,9 163,6 170,0 174,3 180,0 187,3
23 183,7 10,7 173,6 179,8 184,2 190,2 197,6
24 200,7 17,3 183,3 189,5 194,0 200,4 207,8
25 205,3 10,4 192,9 199,2 203,8 210,6 218,1
26 210,3 12,3 202,2 208,7 213,6 220,7 228,5
27 222,4 7,1 211,3 218,1 223,3 230,9 238,8
28 233,4 10,1 220,2 227,4 233,0 241,0 249,2
29 248,6 12,2 228,9 236,6 242,6 251,2 259,7
30 248,6 14,0 237,4 245,6 252,2 261,3 270,2
31 265,1 12,3 245,7 254,6 261,8 271,4 280,7
32 273,1 10,0 253,7 263,5 271,3 281,5 291,2
33 280,8 18,0 261,6 272,3 280,8 291,6 301,8
34 292,7 12,9 269,2 280,9 290,2 301,7 312,4
35 301,4 16,0 276,6 289,5 299,6 311,8 323,1
36 307,3 19,8 283,8 297,9 309,0 321,9 333,8
37 318,9 16,2 290,8 306,2 318,3 332,0 344,5
38 327,7 24,0 297,6 314,5 327,6 342,0 355,3
39 324,1 27,5 304,2 322,6 336,9 352,1 366,1
40 353,6 26,0 310,6 330,6 346,1 362,2 376,9
4,5
4
3,5
3
2,5
2
1,5
1
0,5
6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42
22 Courbe de vitesse de croissance du diamètre bipariétal. SA : semaines d’amé-norrhée.
En trait plein : courbe de vitesse moyenne ; en pointillés : intervalle de
confiance de 95 %.
page 16

5
SA
SA
– au cours du troisième trimestre apparaît une grande diversité de
trajectoires de croissance (fig 25, 26, 27) ; les percentiles des courbes de
référence s’infléchissent en fin de troisième trimestre ; ceci signifie
qu’en moyenne la croissance du DBP, duDAT et du fémur ralentit en fin
de gestation ; cependant, ce ralentissement ne se produit pas chez tous
les foetus normaux : chez un certain nombre de foetus, les vitesses de
croissance des différentes variables ne diminuent pas en fin de gestation
(dans notre échantillon cette éventualité concerne neuf sujets sur 24 pour
le DAT et deux sur 24 pour le DBP) ; il existe même un certain nombre
de sujets pour lesquels la croissance de certains paramètres biométriques
s’accélère en fin de gestation (c’est notamment le cas de trois sujets sur
24 pour le DAT) ; de plus, même lorsqu’il existe un ralentissement de la
croissance, son ampleur et l’âge auquel il survient sont différents d’un
individu à l’autre.
· Variabilité des vitesses de croissance
Pour chacune des trois variables, les vitesses de croissance entre deux
mensurations successives ont été calculées pour chaque sujet au cours
des intervalles suivants : 12-26, 26-34, 34-37,37-39 SA. Les
distributions des vitesses de croissance dans chaque intervalle sont
représentées sous forme de « boîtes » (fig 28).
DBP (mm)
90e
perc
sujet 4 (M)
DAT (mm)
90e
perc
sujet 4 (M)
LF (mm)
70
90e
perc
sujet 4 (M)
La vitesse de croissance moyenne du DBP décroît tout au long de la
gestation (fig 28). La variabilité augmente avec l’âge, mais dans une
moindre proportion que dans le cas du DAT : l’augmentation de la
variance n’est statistiquement significative qu’entre les intervalles
12-26 et 26-34 SA.
4,5
4
3,5
3
2,5
2
1,5
1
0,5
0
mm/semaine
8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42
23 Courbe de vitesse de croissance du diamètre abdominal transverse.
SA : semaines d’aménorrhée. En trait plein : courbe de vitesse moyenne ; en poin-tillés
: intervalle de confiance de 95 %.
4
3,5
3
2,5
2
1,5
1
0,5
0
mm/semaine
8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42
24 Courbe de vitesse de croissance du fémur. SA : semaines d’aménorrhée. En
trait plein : courbe de vitesse moyenne ; en pointillés : intervalle de confiance de
95 %.
100
95
90
85
80
75
70
65
60
55
25 27 29 31 33 35 37 39
SA
10e
perc
sujet 19 (M)
sujet 17 (F)
sujet 22 (F)
25 Variabilité de croissance du diamètre bipariétal (DBP). Les courbes de crois-sance
de quatre sujets normaux (en traits pleins) sont superposés aux percentiles de
la courbe standard (en pointillé) (en cours de publication). SA : semaines d’aménor-rhée
; perc : percentile.
115
104
93
82
71
60
25 27 29 31 33 35 37 39
SA
50e
perc
sujet 19 (M)
sujet 17 (F)
sujet 22 (F)
26 Variabilité de croissance du diamètre abdominal transverse (DAT). Les courbes
de croissance de quatre sujets normaux (en traits pleins) sont superposés aux
percentiles de la courbe standard (en pointillé) (en cours de publication).
SA : semaines d’aménorrhée ; perc : percentile.
80
75
65
60
55
50
45
40
25 27 29 31 33 35 37 39
SA
10e
perc
sujet 19 (M)
sujet 17 (F)
sujet 22 (F)
27 Variabilité de croissance de la longueur du fémur (LF). Les courbes de crois-sance
de quatre sujets normaux (en traits pleins) sont superposés aux percentiles de
la courbe standard (en pointillé) (en cours de publication). SA : semaines d’aménor-rhée
; perc : percentile.
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