劉婷婷 劉美玲 范曉萱 代培鳳 秦 浩,3,4△

【提 要】 目的 了解胎兒異常發(fā)生現(xiàn)況并分析其影響因素,為采取針對性的干預(yù)措施提供參考依據(jù)。方法 基于超聲檢查收集孕婦及胎兒相關(guān)資料,描述性分析胎兒異?，F(xiàn)況,在單變量poisson回歸基礎(chǔ)上,應(yīng)用多變量poisson回歸和條件logistic回歸分別分析影響因素。結(jié)果 胎兒異常發(fā)生率為5.87%(57/971),前三位依次為胎兒出生缺陷3.91%(38/971)、顱腦異常1.24%(12/971)、單臍動脈0.31%(3/971);運用多變量poisson回歸顯示孕前BMI指數(shù)越大(β=0.48,OR=1.62,P<0.01)、孕周越大(β=0.68,OR=1.97,P<0.01)胎兒異常檢出率越高,而有計劃妊娠(β=-0.65,OR=0.52,P=0.03)可降低異常風(fēng)險;條件logistic回歸顯示孕周越大(β=0.78,OR=2.18,P<0.01)異常檢出率增大,丈夫受教育程度越高(β=-0.56,OR=0.57,P<0.01)可降低異常風(fēng)險。結(jié)論 現(xiàn)況調(diào)查結(jié)果及兩種統(tǒng)計方法相結(jié)合篩查的影響因素,為降低胎兒異常提供了部分參考依據(jù)。

胎兒異?？蓪?dǎo)致流產(chǎn)、死胎、死產(chǎn)、新生兒殘疾等,先天異常的存活兒由于存在形態(tài)結(jié)構(gòu)的缺陷,給家庭和社會帶來了沉重的精神和經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)[1-2]。以往研究主要聚焦于出生缺陷的現(xiàn)況與危險因素分析[3-5],本研究把關(guān)口前移,同時鑒于超聲在產(chǎn)前診斷中的普適性和較高應(yīng)用價值[3,6-7],以某醫(yī)院超聲科待檢孕婦為調(diào)查對象,分析胎兒異?，F(xiàn)況及影響因素。

對象與方法

1.研究對象

以2017年9月至11月在某醫(yī)院超聲科行B超檢查的孕婦為調(diào)查對象。共發(fā)放問卷1000份,回收有效問卷971份,有效回收率為97.1%,胎兒異常發(fā)生率5.87%(57/971)。胎兒異常的57名孕婦平均年齡(31.77±5.41)周歲,其中最小21周歲,最大50周歲,平均胎齡(28.09±6.97)周。

2.調(diào)查內(nèi)容

包括三部分:第一,基本情況,如年齡、職業(yè)、孕前BMI指數(shù)(body mass index,體質(zhì)指數(shù))、孕周、受教育程度等;第二,健康相關(guān)狀況,如生活行為習(xí)慣、生活工作環(huán)境、疾病史、避孕史、孕產(chǎn)史、孕期營養(yǎng)、心理狀況、孕期疾病暴露等;第三,超聲診斷結(jié)果,凡存在胎兒出生缺陷、顱腦異常(腦室擴(kuò)張小于1cm)、單臍動脈等均為胎兒異常。

3.統(tǒng)計學(xué)方法

采用Epidata 3.1軟件建立數(shù)據(jù)庫,SPSS 17.0、SAS 9.2軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,其中胎兒異常情況采用描述性統(tǒng)計,在單變量poisson回歸的基礎(chǔ)上,多變量poisson回歸和條件logistic回歸分別篩選影響因素,以P<0.05為有統(tǒng)計學(xué)意義。

結(jié) 果

1.基本情況

57例胎兒異常者中,從高到低依次為:出生缺陷38人(66.7%)、顱腦異常12人(21.1%)、單臍動脈3人(5.3%)、臍動脈阻力偏高2人(3.5%)、其他(胎兒胸腔積液、胎兒右側(cè)胸腺囊腺瘤、胎兒右心房后有囊性腫物、臍帶囊腫)4人(7.0%),其中2人合并兩種異常情況。在人口學(xué)特征中的分布情況:孕早期2人(3.5%),孕中期21人(36.8%),孕晚期34人(59.6%);<25歲4人(7.0%),25～歲15人(26.3%),30～歲21人(36.8%),35～歲14人(24.6%),40～歲3人(5.3%);城區(qū)40人(70.2%),農(nóng)村17人(29.8%);受教育程度初中及以下20人(35.1%)、高中/中專16人(28.1%)、大專9人(15.8%)、本科及以上12人(21.1%);初產(chǎn)婦16人(28.1%)、經(jīng)產(chǎn)婦41人(71.9%);工人12人(21.1%)、農(nóng)民5人(8.8%)、科技工作者7人(12.3%)、行政工作者4人(7.0%)、自由職業(yè)10人(17.5%)、待業(yè)15人(26.3%)、其他4人(7.0%);孕前BMI指數(shù)<18.5(偏瘦)者3人(5.3%),18.5～23.9(適中)者30人(52.6%),24～27.9(超重)者15人(26.3%),≥28(肥胖)者9人(15.8%)。

2.單因素分析

為便于有效篩查影響因素,114名非胎兒異常的異常妊娠孕婦不參與分析,即對857名孕婦以胎兒是否異常為因變量,以基本情況、健康相關(guān)狀況等所含變量作為自變量,進(jìn)行單變量poisson回歸分析。結(jié)果顯示:孕前BMI指數(shù)、孕周、受教育程度、家中子女個數(shù)、初產(chǎn)婦、丈夫受教育程度、是否計劃妊娠、懷孕前是否增補葉酸/鈣劑、孕早期發(fā)熱服藥史等與胎兒的健康狀況有關(guān),具體情況詳見表1。

表1 胎兒異常影響因素的單因素分析結(jié)果

由表1可見,孕前BMI指數(shù)越大、孕周越大、子女個數(shù)越多、初產(chǎn)婦、孕早期發(fā)熱史者胎兒異常檢出率增大,而夫妻雙方受教育程度越高、有計劃妊娠、孕前增補營養(yǎng)劑(葉酸、鈣)可降低胎兒異常風(fēng)險。

3.多因素分析

為更全面合理地篩選可能的影響因素,在以上單因素分析基礎(chǔ)上,分別采用多變量poisson回歸和條件logistic回歸分析。其中多變量poisson回歸樣本仍然是857名孕婦,同時在自變量添加了年齡、居住地和職業(yè);條件logistic回歸樣本,是以57胎兒異常孕婦作為病例組,以年齡、居住地、職業(yè)為匹配條件,從800名正常孕婦中按1:4進(jìn)行配比,即分析樣本是285名孕婦。

表2 胎兒異常影響因素的多因素分析結(jié)果

由表2可見,多變量poisson回歸和條件logistic回歸均顯示孕周是影響胎兒異常的因素,即孕周越大,胎兒異常檢出率越高;另外,孕前BMI指數(shù)越大,胎兒異常的發(fā)生率越高,而有計劃妊娠和提升丈夫受教育程度,能夠降低異常風(fēng)險。

討 論

本次調(diào)查結(jié)果顯示,胎兒異常發(fā)生率為5.87%,其中胎兒出生缺陷占比最大，為66.67%,其發(fā)生率為3.91%。原衛(wèi)生部發(fā)布的《中國出生缺陷防治報告(2012)》[1]指出,我國出生缺陷總發(fā)生率約為5.6%,也就是說通過我們的產(chǎn)前檢查,59.6%的是在孕晚期檢出來的情況下,并且在發(fā)現(xiàn)異常后建議終止妊娠的前提下,仍有較大比例胎兒出生缺陷者沒有篩檢出來,由此提示我們防治胎兒異常,尤其是出生缺陷不容樂觀,加大篩檢力度和水平迫在眉睫。同時,從胎兒異常在人口學(xué)特征中的分布來看,經(jīng)產(chǎn)婦、居住地為城鎮(zhèn)、受教育程度低等所占胎兒異常比例較高,近一步提示我們,胎兒異常主要由遺傳因素引起的情況下[8-9],環(huán)境因素的作用日益凸顯[2-5,10]。

為便于研究可能的環(huán)境影響因素,本研究將視角從出生缺陷擴(kuò)到了基于B超檢查的所有胎兒異常,并且鑒于胎兒異常小概率的特性,影響因素分析分別采用了poisson回歸和條件logistic回歸。其中在多因素poisson回歸分析中,結(jié)合以往研究,年齡[2-3,11]、居住地[2-3]、職業(yè)[12]三個變量,即使單因素分析沒有意義,仍然納入自變量中;而在條件logistic回歸中,以上述三個變量作為了匹配因素。另外,為避免孕前BMI指數(shù)、受教育程度等變量直接作為等級變量,掩蓋真實關(guān)系研究,嘗試采用啞變量分析,分析結(jié)果與采用等級變量無差異。從兩個多因素分析結(jié)果來看,孕周是首當(dāng)其沖因素,由此進(jìn)一步提示我們,目前做好早期篩檢技術(shù)研究,對減少孕婦痛苦,降低出生缺陷,起到事半功

倍的效果。此外,在調(diào)查中發(fā)現(xiàn),工作中接觸干洗劑、孕前曾患心臟病、妊娠合并子癇各有1例孕婦,且均有胎兒異常,但因為例數(shù)過少,故在影響因素分析中均沒有作為自變量參與分析,但應(yīng)該引起我們的重視[5,12]。