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自然流产的辅助检查主要包括对该次妊娠状态及母体安全的评估，以及根据流产次数、孕周和临床特征开展的病因学评估，为后续妊娠管理提供依据。早期自然流产应以经阴道超声为主要检查手段，必要时结合血清β-人绒毛膜促性腺激素（β-hCG）动态变化及临床表现，判断妊娠部位、胚胎存活情况和妊娠囊数目；晚期自然流产除评估胎儿存活情况外，还应重点关注子宫颈、胎膜、胎盘、胎儿生长发育及母体并发症。单次且无特殊高危因素的自然流产通常无需开展全面病因筛查；复发性流产（recurrent spontaneous abortion，RSA）患者则应结合既往妊娠史和临床表型，围绕遗传因素、子宫及宫腔结构、抗磷脂综合征及凝血相关因素、内分泌代谢异常、自身免疫性疾病、感染相关和男性相关因素进行分层评估。当前自然流产诊疗中仍存在过度检查的现象，可能导致异常结果过度解读、无循证依据的治疗，并增加患者的心理及经济负担。自然流产辅助检查应以循证医学证据为依据，综合考虑检测方法的可靠性、适用人群、检查结果对临床决策的影响，以及相应干预能否改善妊娠结局，由无差别的全面筛查转向有针对性的分层评估，减少不必要的检查和干预。
自然流产是育龄女性常见的妊娠并发症，不仅严重损害女性生殖健康，而且亦会给患者及家属带来沉重心理及经济负担。现阶段国内各级医疗机构在先兆流产、复发性流产（recurrent spontaneous abortion，RSA）诊疗过程中普遍存在检查无针对性、用药指征不明确、多药叠加滥用等乱象，尤以孕激素类保胎药物、低分子量肝素（low molecular weight heparin，LMWH）等过度使用问题最为突出。文章针对临床上治疗先兆流产的现实情况，剖析激素、抗凝药物滥用的临床现象、产生根源，并梳理近年来国内外关于自然流产的专家共识及临床诊疗指南，基于循证医学及临床实践系统归纳自然流产规范化诊疗方案，旨在规范临床诊疗行为，遏制过度保胎与过度医疗，为临床实践提供参考。
先兆早产在产科急诊和病房中占据极高比例，但诊断标准泛化及缺乏客观评估手段给临床处理带来一定的困惑，也造成目前存在不少过度和不规范诊疗现象。这不仅加重患者的经济负担，而且更带来医源性母儿损伤。文章旨在结合最新指南和专家经验，系统梳理目前临床在5个核心维度上的不规范管理误区：（1）诊断的不规范。（2）宫缩抑制剂应用的不规范。（3）辅助治疗的误用与滥用。（4）非药物干预的误区。（5）医患沟通的短板。未来先兆早产的管理必须摒弃陈旧教条，建立客观筛查、强化多学科协作的规范化方案。
子宫颈机能不全是妊娠中期流产和早期早产的重要病因之一，子宫颈环扎术是目前被证实有效的手术干预方式。近年来，随着经阴道超声监测子宫颈管长度的普及与临床认知的提高，子宫颈环扎术的应用呈现指征把握趋宽、术式选择随意化的现象，全流程规范化已成为产科临床亟待解决的问题。文章结合国内外最新指南、专家共识及循证证据，围绕高危因素识别、筛查与诊断、手术指征分层、手术时机、术式与缝线选择、围手术期管理、特殊人群处理及缝线拆除随访等环节，系统阐述子宫颈环扎术规范化实施要点，强调建立以证据分级为基础的分层指征，旨在推行“应扎才扎，扎必规范”的子宫颈机能不全诊疗规范。
子痫前期（preeclampsia，PE）作为妊娠期特有的严重并发症，病理机制复杂，迄今尚无针对病因的有效治疗手段，规范化筛查与精准预防是改善母儿结局的关键。然而，临床常将“规范化”误读为“全面化”，导致低危人群陷入高成本检测与药物泛用的过度医疗，增加风险且稀释医疗资源。文章整合国内外指南与循证证据，梳理规范化筛查路径与分层预防方案，强调PE的精准防控在于严格界定干预边界，避免无指征的过度筛查与预防，确保医疗资源真正惠及高危人群。
胎儿生长受限（fetal growth restriction，FGR）是围产医学领域的重要临床问题，与胎死宫内、新生儿窒息、低血糖、新生儿坏死性小肠结肠炎以及远期代谢和神经发育异常密切相关。随着产前超声和围产监测技术的普及，FGR产前识别率不断提高，但临床实践中仍同时存在“过度诊疗”与“诊疗不足”2个极端。一方面，部分“正常小胎儿”被简单等同于FGR被过度诊断，继而接受高频监测、住院观察、医源性早产甚至不必要剖宫产；另一方面，部分真正高危FGR，尤其是早发型重度FGR、合并血流异常者或晚发型隐匿性FGR，可能因动态评估不足、超声监测不规范、转诊延误或围产期准备不足而未能获得及时、正确的管理。FGR诊疗的核心并非单纯检出所有低于第10百分位的胎儿，而是识别真正存在胎盘功能不全、胎儿缺氧风险或进行性生长受损的高危胎儿，并在胎死宫内风险与早产相关损害之间取得平衡。文章围绕FGR诊疗中的“过”与“不及”展开述评，提出应以准确孕周核定、规范超声测量、适宜生长曲线选择、动态生长速度评估、多普勒血流及母胎病因综合判断为基础，建立连续、分层、可解释的精准管理体系，推动FGR诊疗从“单一阈值驱动”转向“风险证据驱动”。
易栓症是导致妊娠期静脉血栓栓塞症、复发性流产、子痫前期、胎儿生长受限等多种不良妊娠结局的重要病理基础，辅助检查是识别易栓状态、指导临床干预的核心手段。然而，当前临床实践中，易栓症相关检查存在指征泛化、项目过度选择、结果解读偏差等问题，不仅造成医疗资源浪费，更易引发过度诊断与过度治疗，增加妊娠风险与孕产妇心理负担。文章梳理了产科易栓症规范化辅助检查的分层体系与适用指征，明确过度检查的界定标准与常见临床误区，分析过度检查带来的多重危害，并提出基于风险分层的合理检查路径，为产科易栓症的规范化诊疗提供参考。
作为抗血小板集聚的主要药物——阿司匹林，以及作为抗凝剂药物的主要药物——低分子量肝素（LMWH），已经广泛应用于妊娠期与产褥期妇女。通过人群筛查，阿司匹林、LMWH分别用于子痫前期高危人群、血栓栓塞高风险人群的预防。此外，阿司匹林联合LMWH应用于抗磷脂综合征、系统性红斑狼疮等自身免疫系统疾病患者，可降低此类患者不良妊娠结局。妊娠期使用阿司匹林、LMWH是否增加产科出血，仍然值得关注。
产前遗传学诊断技术已形成由染色体核型分析、荧光原位杂交（fluorescence in situ hybridization，FISH）、染色体微阵列分析（chromosomal microarray analysis，CMA）、拷贝数变异测序（copy number variation sequencing，CNV-seq）至全外显子组测序（whole exome sequencing，WES）、全基因组测序（whole genome sequencing，WGS）及光学基因组图谱（optical genome mapping，OGM）等技术构成的体系。各项技术的诊断靶向与固有盲区各不相同，分辨率的提高并不等同于临床诊断价值的同比例提高。目前国内产前诊断实践中存在指征泛化、技术越级、多项检测捆绑开具及意义未明变异（variants of uncertain significance，VUS）报告过多等问题。文章系统梳理各项产前遗传学检测技术的诊断靶向、有效性与局限性，分析过度应用的主要表现及其代价，提出以表型驱动、指征分层、阶梯匹配为核心的技术选择原则，并就检测前后遗传咨询的规范化提出建议，为产前遗传学诊断技术的临床规范应用提供参考。
目的 探讨子宫颈浸润性复层产黏液腺癌（invasive stratified mucin-producing carcinoma，ISMC）的临床病理特征及近期结局，比较单纯腺癌型与混合非腺癌型ISMC的临床病理特征差异。方法 回顾性分析2018年1月1日至2025年12月31日中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院收治的62例ISMC患者，其中53例纳入治疗与结局分析组。结果 患者年龄中位数为44.5岁（范围25~64岁），高危人乳头瘤病毒（HPV）阳性率为96.4%（53/55），以HPV 16/18型为主（87.3%，48/55）。国际妇产科联盟（FIGO） 2018分期Ⅰ期占66.1%（41/62），分期≥Ⅲ期占21.0%（13/62）。按“是否存在腺癌以外恶性成分”二分类，单纯腺癌型40例（64.5%），混合非腺癌型22例（35.5%）。可评估病例中淋巴脉管间隙浸润（LVSI）阳性率为48.0%（24/50），手术切除的盆腔淋巴结转移率为20.0%（10/50）。治疗与结局分析组随访中位时间13.0个月（范围2.2~65.9个月），复发率11.3%（6/53）。混合非腺癌型更常见FIGO分期≥ⅡB期（45.5% vs. 17.5%，P=0.018），在可评估病例中，混合非腺癌型LVSI阳性率显著升高（80.0% vs. 34.3%，P=0.003）。结论 ISMC与高危HPV感染密切相关，LVSI及淋巴结转移并不少见。混合非腺癌型与更晚分期及更高LVSI阳性率相关，其对预后的影响仍需更长随访及多中心研究进一步验证。
目的 探讨基于临床特征联合整合炎症生物标志物构建的5种机器学习模型对早产风险的预测价值，比较各模型的预测效能，为其临床应用提供依据。方法 采用回顾性队列研究方法，纳入2022年1月1日至2022年12月31日期间在中山大学附属第五医院妇产科分娩的1335例孕妇，包含全部早产类型（自发性早产+医源性早产）。通过文献回顾和临床观察，筛选出20项临床特征、10项实验室检查指标以及4项整合炎症生物标志物（中性粒细胞与淋巴细胞比值、血小板与淋巴细胞比值、全身炎症综合指数、白蛋白与淋巴细胞比值），并构建了5种机器学习模型（随机森林、XGBoost、支持向量机、Lasso回归和逻辑回归）。采用重复5折交叉验证优化超参数，从区分度、校准度和临床实用性3个维度进行模型评估。结果 5种机器学习模型的区分度，XGBoost模型的曲线下面积（AUC）最高（0.763），显著优于逻辑回归模型（AUC=0.683）（P<0.05）；随机森林（AUC=0.730）、支持向量机（AUC=0.707）、Lasso回归（AUC=0.696）依次递减。校准度方面，XGBoost模型的Brier分数最低（0.182），校准性能最优。决策曲线分析显示，XGBoost模型在20%风险阈值附近的标准化净获益最高，临床实用价值突出。加入整合炎症生物标志物后，模型AUC由0.763降至0.730（ΔAUC=-0.034，P=0.0033），未提升模型预测效能。结论 所构建的5种机器学习模型均可用于早产风险预测，其中XGBoost模型在区分度、校准度和临床实用性3个维度均表现最优，因其特异度极高（97.2%），可作为早产高危人群的二次确认与精细化风险分层工具，而非一线普遍筛查工具。整合炎症生物标志物在纳入的临床全早产人群中未能提供增量预测价值。
