妊娠期體重變化軌跡與妊娠期糖尿病和妊娠期高血壓疾病的關系

于 水,魏麗麗,姜文彬,張 艷,孫 彤,王梓涵

(1.青島大學護理學院 山東青島266000;2.青島大學附屬醫院)

妊娠期適當的體重增加對促進母嬰健康具有重要意義［1]。有研究顯示,妊娠期體重增加不足或過多均可導致多種母嬰并發癥,如早產、巨大兒、妊娠期高血壓疾病(HDP)、妊娠期糖尿病(GDM)等［2]。妊娠期體重增加會導致機體炎癥反應增加,并可使內皮細胞發生損傷［3]。GDM、HDP發病率分別為13%［4]、3.3%～15.3%［5],是孕產婦和圍生兒病死率升高的主要原因?，F有關于妊娠期體重增加的研究,大多只關注妊娠期單個階段或整個妊娠期的體重變化情況,無法體現妊娠期不同階段體重增加隨時間推移的整體變化特點［6-7]。Hutcheon等［8]對超重的妊娠期女性體重分析后發現,孕15～20周體重增加的速度最慢,孕15周以后,體重以近似線性的方式增加。這提示妊娠期體重增加可能存在不同的增長模式并會對母嬰健康產生影響。潛變量增長模型(LCGM)可用于識別潛在的隱藏或未觀察到的特征,確定總體中各亞組隨時間變化的發展趨勢及軌跡特征［9]。因此,為準確反映妊娠期體重的變化規律,本研究采用LCGM對孕婦整個妊娠期的體重變化軌跡進行研究,并探究不同軌跡亞組與患GDM、HDP的關系?，F報告如下。

1 對象與方法

1.1 研究對象 2021年7月1日～9月10日,青島大學附屬醫院與青島市北部醫療中心產科門診通過便利抽樣法選取定期產檢的孕婦作為研究對象。納入標準:①孕周≤12+6周;②單胎妊娠;③定期產檢至分娩;④知情同意。排除標準:①孕前被診斷為高血壓或糖尿病者;②有精神疾病或交流障礙,無法完成本研究者。剔除標準:因胚胎停育、流產等原因無法完成本研究者。本組孕婦在研究開始前已完全知曉本研究內容并簽署知情同意書。本研究由青島大學醫學部倫理委員會審批通過(倫理號:QDU-HEC-2021167)。

1.2 研究工具 采用問卷星發放電子問卷收集孕婦相關數據。①一般資料調查表:包括民族,孕前體重,孕4、8周體重,既往史等。②體重隨訪問卷:包括當前孕周體重、血壓、口服75 g葡萄糖耐量試驗(75 g OGTT)結果、是否被診斷為GDM或HDP等情況。體重測量時,要求孕婦脫去鞋、帽和外衣,取立正姿勢。以“kg”為單位,數值精確到小數點后2位,重復測量3次,取平均值,若出現異常,需要重新測量。血壓測量時,間隔1～2 min重復測量2次,取2次讀數的平均值,如果收縮壓或舒張壓的2次讀數相差5 mm Hg(1 mm Hg=0.133 kPa)以上,應間隔1～2 min,再次測量,取3次讀數的平均值。

1.3 操作性定義 ①GDM［10]:妊娠期出現或首次確診的不同程度的糖耐量異常,孕24～28周時進行75 g OGTT,空腹、服糖后1 h和2 h,血糖界值分別為5.1、10.0、8.5 mmol/L,任意一項達到或超過上述界值即診斷為GDM。②HDP［11]:為妊娠與血壓升高并存的一組疾病,孕20周以后出現的高血壓,收縮壓>140 mm Hg和(或)舒張壓>90 mm Hg即可診斷為HDP。③本研究根據中國成人體質量指數(BMI)［12]將孕前BMI分為: 低體重(<18.5)、正常體重(18.5～23.9)、超重(24～27.9)、肥胖(>28)。

1.4 統計學方法 本研究采用LCGM擬合整個妊娠期的體重變化軌跡并對不同亞組中GDM、HDP的患病率進行比較。LCGM模型擬合效果的評價指標主要包括［13]: ①貝葉斯因子對數值(log Bayes factor),該值近似等于2個比較模型BIC差值的2倍。當該值>6時,表示2個模型擬合效果差異較大,提示可接受復雜模型;當該值<2時,提示應該采用簡單模型。②平均驗后概率(AvePP),該指標反映了劃分亞組后,組內成員與該軌跡的符合程度,當其>0.7時,表示可接受。模型的建立使用SAS 9.4軟件中的“traj”插件。由于孕期體重屬于一定范圍內的定量資料,因此采用截尾正態模型假定LCGM模型。使用SPSS 26.0統計學軟件對一般資料進行分析。

2 結果

2.1 研究對象基本特征 本研究共納入767例孕婦,其中735例完成了本研究所有時間點的數據收集。研究對象年齡20～50(31.31±4.221)歲,身高(163.23±5.05)cm,孕前BMI(22.37±3.45)。60.7%(446/735)的孕婦孕前體重正常,具體情況詳見表1。

表1 735例孕婦一般資料

2.2 妊娠期體重的LCGM模型分析 使用LCGM模型,根據妊娠期體重的變化情況將其分配到不同的軌跡亞組中。從1個軌跡組開始擬合,一直擬合到6個軌跡組。從6組到1組的BIC值分別為-20437.17、-21233.36、-22626.06、-24093.30、-26385.46、-29733.61。第4、5、6組BIC的絕對值較小,且log Bayes factor的值始終>6,提示可接受較復雜的模型。但根據每個亞組的研究對象不少于總數的5%和模型的簡約原則,提示將研究對象分為3組為模型最優擬合結果。3個軌跡組的AvePP分別為0.98、0.99、0.99,均明顯大于經驗標準0.7,提示可接受該模型。

2.3 妊娠期體重變化軌跡擬合 將3個亞組(見圖1)區分如下:低孕前體重組(A組)(313、42.59%),初始體重為50.85 kg;中孕前體重組(B組)(326、44.35%),初始體重為61.72 kg;高孕前體重組(C組)(96、13.06%),初始體重為76.78 kg。各組孕婦的體重在研究期間均呈增長趨勢。對比3個亞組的發展軌跡發現,孕期均只存在一個明顯的轉折點(孕12周左右),經過轉折點后,孕婦孕期體重增長速度明顯加快。

圖1 孕期各組體重增加的軌跡

2.4 不同變化軌跡亞組研究對象與患GDM、HDP的關系 為探究不同變化軌跡亞組GDM、HDP的患病率是否存在差異。分別計算三組研究對象GDM、HDP的發病率,各組之間進行比較后發現,C組與A、B兩組的GDM、HDP患病率比較差異有統計學意義(P<0.001)。見表2、3。

表2 不同亞組GDM患病率比較［例(%)]

表3 不同亞組HDP患病率比較［例(%)]

2.5 不同變化軌跡研究對象基本特征比較 為探究不同亞組間GDM、HDP發病率存在差異的原因,對不同亞組中孕婦的基本特征進行比較(見表4)。孕前BMI、月經周期是否規律、是否有糖尿病家族史在不同軌跡中的分布有統計學差異(P<0.05)。

表4 不同亞組研究對象的特征分析

3 討論

3.1 不同軌跡亞組體重隨時間的變化 本研究發現,不同亞組之間GDM和HDP的發生率存在統計學差異,C組孕婦患病率高于A、B兩組(P<0.001)。高孕前BMI或體重過度增加可導致GDM和HDP發生風險增加［14-15]。以往研究大多局限于單個妊娠階段并未研究整個妊娠期的體重情況［16-17]。因此,懷孕后應對孕前體重>76.78 kg或孕前BMI>23.9的孕婦進行適當的干預,以減少不良妊娠期并發癥和不良妊娠結局。

3.2 不同亞組軌跡的預測因子 對劃分到不同亞組的人群特征進行分析后發現,3個亞組之間的不良孕產史、吸煙情況比較差異無統計學意義(P>0.05)。有研究認為,有不良孕產史是GDM、HDP發病的影響因素(OR=2.14,95%CI1.48～3.08)［18]。這可能與本研究中GDM、HDP的患病人數均只有105例有關,分配到不同亞組中,患病人數更少。同時,本研究中,僅10名孕婦有吸煙史,這可能是無統計學差異的原因之一。此外,本研究還發現,高血壓家族史在各亞組之間比較差異也無統計學意義,這可能與高血壓知識普及率較高、孕婦更加注重孕期的保健等因素有關［19]。

在孕12周時,孕婦體重變化軌跡會出現拐點,增長速度加快。當孕前體重或BMI較大時,更易在妊娠期發生GDM、HDP等并發癥。這些發現為孕婦及婦幼保健工作者提供了更直觀的體重變化依據,以促進母嬰健康。盡管本研究使用了LCGM模型擬合出整個妊娠期的體重變化軌跡,但本研究納入的人群基本特征較少且可改變性較小。未來研究中,應該考慮將可改變性較大的因素納入本研究。