巨大儿影响因素的聚集关联性分析

蔡施文 张莉 冯佩

昆山市妇幼保健院，江苏 昆山 215300

摘要：目的： 探讨研究妊娠期糖尿病、孕前BMI、孕期增重等影响因素及其聚集项数与巨大儿的关联性。方法：采用随机抽样的方法，对2020年在昆山市建册并有完整产检信息和分娩信息的孕妇进行调查，共计纳入3334名研究对象。结果：本次研究的3334名研究对象中，巨大儿225例，占6.75%。妊娠期糖尿病、孕前BMI、孕期增重均增加巨大儿的发生风险（OR值1.55-2.54，p值均小于0.05），聚集项数每增加一个，巨大儿发生的风险增加1.68倍（OR值1.68，p值0.000）。结论：巨大儿的发生风险具有聚集关联性，且随着聚集项数的增多，巨大儿的发生风险逐渐增加。

关键词：巨大儿；影响因素；聚集关联性

基金项目：江苏省妇幼健康科研项目（F201830）

作者简介：蔡施文，1987年10月29日出生，江苏昆山人，女，主治医师，研究方向：妇女保健学，邮箱：[e-mail]

通讯作者：冯佩，研究方向：妇幼群体保健；邮箱：[e-mail]

Association between clustering of influencing factors and macrosomia

Cai Shiwen , Zhang Li, Feng Pei

Kunshan Maternity and Children’s Health Care Hospital,Kunshan, Jiangsu 215300, China;

【Abstract】Objective: To explore the correlation between gestational diabetes mellitus, pre-pregnancy BMI, pregnancy weight gain and the

number of clusters with macrosomia. Methods:A total of 3334 study subjects were included in this study, which included pregnant women registered in Kunshan in 2020 and had complete information of antenatal examination and delivery. Results: Among the 3334 subjects in this study, 225 cases of macrosomia, accounting for 6.75%.Gestational diabetes, BMI before pregnancy, and weight gain during pregnancy all increased the risk of macrosomia (OR value 1.55-2.54, P < 0.05), and the risk of macrosomia increased 1.68 times with each increase in the number of clustering items (OR value 1.68, P value 0.000). Conclusion:The occurrence risk of macrosomia was clustered, and the occurrence risk of macrosomia gradually increased with the increase of the number of clustering items.

Keywords: Macrosomia; Influencing factors; clustering and association

巨大儿是指任何孕周胎儿体重≥4000g^[1]。近年来，随着昆山地区群众生活水平提高以及二孩政策的放开，昆山地区的巨大儿的发病率呈上升趋势，据统计，我国的发病率在7%左右。巨大儿会增加剖宫产率、产后出血、肩难产、臂丛神经损伤、新生儿低血糖等妊娠并发症和合并症的风险，同时也增加孕产妇及子代远期罹患心血管相关疾病的风险^[2-3]。目前产前预测巨大儿的方法准确性并不高，本研究通过抽取昆山地区2020年3334名产妇，探讨巨大儿的影响因素，并进一步分析巨大儿影响因素的是否存在聚集关联性，以期为减少巨大儿的发生提供依据。

1. 对象和方法

1.1对象 采用随机抽样的方法，对2020年在昆山市建册并有完整产检信息和分娩信息的孕妇进行调查，排除死胎、死产及低出生体重儿等，共计纳入3334名研究对象。所有研究对象均取得知情同意。

1.2 方法 调查研究对象的基础信息，包括年龄、文化程度、户籍所在地、孕次、产次等；产检信息，包括身高、体重、收缩压（SBP）、舒张压（DBP）、血糖、血常规、尿常规等；分娩信息，包括孕期增重、分娩孕周、新生儿体重、性别等。

1.3 诊断标准：巨大儿定义为出生体重≥4000g的新生儿；低出生体重儿定义为出生体重<2500g的新生儿^[1]；妊娠期糖尿病：75g 葡萄糖耐量试验标准：空腹及服糖后1、2小时的血糖值分别为5.1mmol/L、10mmol/L、8.5mmol/L，任何一点血糖值达到或超过上述标准即诊断为妊娠期糖尿病^[4]；妊娠期高血压指同一手臂至少两次测量的收缩压≥140mmHg和（或）舒张压≥90mmHg，包括妊娠期高血压、子痫前期-子痫、妊娠合并慢性高血压、慢性高血压伴发子痫前期^[5]。

1.4 统计分析：使用spss17.0软件进行统计分析，所有分析均为双侧检验，以p<0.05为差别有统计学意义。连续性变量正态分布的用均数±标准差表示，两组间比较采用独立样本t检验；计数资料的用例数（构成比）表示，两组间比较采用卡方检验。采用非条件logistic回归模型分析巨大儿的影响因素，以及影响因素的聚集项数与巨大儿发生的关联性。

2. 结果

2.1 巨大儿组和体重正常组基线情况比较

本次研究共纳入3334名研究对象，其中巨大儿225例，占6.75%；正常体重儿3109例，占93.25%；分娩男婴1736例，占52.07%，女婴1598例，占47.93%；剖宫产1256例，占37.67%，顺产2078例，占62.33%。巨大儿组和体重正常组在年龄、初检孕周、产次、文化程度、户口类型、是否妊高症方面的差异未见统计学意义（p值均大于0.05）,两组在是否为妊娠期糖尿病、孕前BMI≥25、孕期增重≥14.7以及是否早产间的差异有统计学意义（p值小于0.05）。详见表1。

表1 巨大儿组和体重正常组基线情况比较[例数（百分比）]

因素	巨大儿组	体重正常组	t值/值	p值
年龄	28.42±4.39*	28.5±4.37*	0.26	0.792
初检孕周	11.13±1.96*	11.1+±1.83*	0.4	0.689
产次
0	89（39.56）	1195（38.44）	0.14	0.934
1	132（58.67）	1853（59.60）
≧2	4（1.78）	61（1.96）
文化程度
大专以下	1450（46.64）	115（51.11）	1.69	0.110
大专及以上	1659（53.36）	110（48.89）
户口类型
本市	77（7.03）	1019（92.97）	0.51	0.776
本省外市	43（7.10）	563（92.90）
外省	105（6.43）	1527（93.57）
妊娠期糖尿病
是	50（9.35）	485（90.65）	6.83	0.009
否	175（6.25）	2624（93.75）
妊娠期高血压
是	6（5.66）	100（94.34）	0.21	0.650
否	219（6.78）	3009（93.22）
孕前BMI
<25	186（6.13）	2846（93.87）	20.06	0.000
≥25	39（12.91）	263（87.09）
孕期增重
<14.7	95（5.45）	1649（94.55）	9.84	0.002
≥14.7	130（8.18）	1460（91.82）
早产
是	1（1.16）	85（98.84）	4.38	0.036
否	224（6.90）	3024（93.10）

备注：*采用均数±标准差表示

2.2 巨大儿影响因素的非条件logistic回归模型分析

以是否发生巨大儿为因变量，将单因素分析有意义的影响因素作为自变量，采用非条件logistic回归模型分析各因素与巨大儿的关联性。单因素分析结果显示，妊娠期糖尿病、孕前BMI、孕期增重均增加巨大儿的发生风险（OR值1.55-2.27，p值均小于0.05）；多因素分析结果显示，上述3个影响因素依然增加巨大儿的发生风险（OR值1.55-2.54，p值均小于0.05），详见表2。

表2 巨大儿影响因素的非条件logistic回归模型分析

因素	单因素			多因素
	OR值	95%CI	P值	OR值	95%CI	P值
妊娠期糖尿病	1.55	1.11-2.15	0.009	1.55	1.11-2.17	0.010
孕前BMI	2.27	1.57-3.23	0.000	2.54	1.73-3.71	0.000
孕期增重	1.55	1.18-2.03	0.002	1.77	1.33-2.35	0.000
早产	0.16	0.02-1.15	0.068	0.16	0.02-1.13	0.066

2.3 聚集项数与巨大儿发生的关联性分析

为探讨聚集项数与巨大儿发生的关联，笔者把妊娠期糖尿病、孕前BMI、孕期增重等作为影响因素，其中，不含其中任何一项的为聚集项数0，任意含其中1项的为聚集项数1，任意含其中2项的为聚集项数2，任意含其中3项及以上的为聚集项数3。非条件logistic回归模型分析结果显示，以聚集项数0为参比组，聚集项数1、2、3发生巨大儿的风险均显著增加（OR值1.73-5.69，p值均小于0.05）。同时把聚集项数作为连续变量纳入模型，结果显示，聚集项数每增加一个，巨大儿发生的风险增加1.68倍（OR值1.68，p值0.000）。详见表3。

表3 聚集项数与巨大儿发生的关联性分析

聚集项数	相关系数	标准误	统计量	自由度	OR值	95%CI	P值
0					1.00
1	0.55	0.17	10.79	1	1.73	1.25-2.41	0.001
2	0.98	0.23	18.96	1	2.67	1.72-4.16	0.000
3	1.74	0.48	13.15	1	5.69	2.23-14.56	0.000
线性分析	0.52	0.10	27.367	1	1.68	1.38-2.04	0.000

3.讨论

3.1 巨大儿的发生率

近年来，随着经济的发展和全面二孩政策的开放，我国的巨大儿发生率呈逐年上升趋势，2006 年于冬梅等^[6]的研究中中国巨大儿的发生率 为 6.5%，一项涉及1４个省的横断面研究^[7]显示，中国巨大儿的比例为7.3%，本次研究的3334名研究对象中，巨大儿225例，发生率为6.75%，与国内其他研究类似。本次调查巨大儿的危险因素为妊娠期糖尿病、孕前BMI、孕期增重过多，而母亲年龄、初检孕周、产次、文化程度、户籍类型、妊高症这与巨大儿的发生无关。

3.2 孕前BMI与巨大儿的关联

孕前BMI反映了女性在孕前的营养摄入状况，BMI≥25的女性由于不良的饮食习惯以致孕前出现体内脂肪堆积，林友洁^[8]等研究显示，孕前超重或孕期增重过多可增加大于胎龄儿发生风险，孕前超重或孕期增重过多的孕妇引起巨大儿的机制可能是由于发生胰岛素抵抗，胰岛素抵抗引起身体代谢异常，胎儿通过胎盘获取更多的来自母体的营养物质，进而导致胎儿高胰岛素血症以及加速胎儿的生长发育^[9]。本研究中，孕前BMI≥25的孕妇发生巨大儿的概率是孕前体质指数正常孕妇的2.54倍，孕期增重≥14.7的孕妇发生巨大儿的概率是孕期增重正常孕妇的1.77倍，这与袁世琳^[10]，白力伟^[11]研究类似。

3.3 妊娠期糖尿病与巨大儿的关联

多项研究表明，妊娠期糖尿病显著增加孕妇分娩巨大儿的风险^[12,13-14]，妊娠期糖尿病的孕妇分娩巨大儿的概率是血糖正常孕妇的3倍^[14]。血糖控制欠佳的孕妇，日后患2型糖尿病的风险也会增加^[15]。周薇等研究^[16]指出孕妇血糖异常时，高血糖经过胎盘进入胎儿体内，刺激胎儿胰岛β细胞增多，分泌过多的胰岛素，提高胎儿代谢率，刺激蛋白质和脂肪的合成，导致巨大儿的发生。本次研究中也发现，妊娠期糖尿病的孕妇发生巨大儿的风险是没有妊娠期糖尿病孕妇的1.55倍。

3.4 影响因素的聚集关联性分析

本研究还表明，妊娠期糖尿病、孕前BMI、孕期增重这3个因素对巨大儿的影响存在聚集性，有协同促进作用，随着危险因素的增多，巨大儿的发生风险也随之增加，聚集项数每增加一个，巨大儿发生的风险增加1.68倍。

因此，为减少巨大儿的发生，应将孕前BMI及孕期增重控制在合理范围内，加强对备孕女性及孕期女性的健康教育力度，加强孕期体重增长的管理，在妊娠早期及时有效的评估咨询，为孕前超重或体重增长过快的孕妇提供营养咨询及合理饮食指导，调整饮食结构并适当增加运动。定期产检，重视孕早期血糖以及孕24周至孕28周的糖尿病筛查，早期发现妊娠期糖尿病孕妇，及时给予饮食、运动指导或注射胰岛素治疗，使其血糖控制在正常水平。

参考文献

1. 谢辛，孔北华，段涛．妇产科学［Ｍ］．９版．北京：人民卫生出版社．2018:132

[2] 郑媛媛. 妊娠与血脂代谢异常的探究[J]. 医学综述, 2013, 19(21): 3874-3876.

[3] 2014年中国胆固醇教育计划血脂异常防治建议专家组,中华心血管病杂志编辑委员会, 血脂与动脉粥样硬化循证工作组, 中华医学会心血管病学分会流行病学组. 2014 年中国胆固醇教育计划血脂异常防治专家建议[J]. 中华心血管病杂志, 2014, 42(8): 633-636.

[4]中华人民共和国卫生部．中华人民共和国卫生行业标准－妊娠期糖尿病诊断：ＷＳ331-2011［Ｓ］．北京：中华人民共和国卫生部，2011.

[5]杨孜,张为远.《妊娠期高血压疾病诊治指南（2020）》解读[J]. 中华妇产科杂志， 2020 ，55（6）：425-432.

[6]于冬梅，翟凤英，赵丽云，等.中国 2006 年巨大儿发生率及其影响因素［J］.中国儿童保健杂志，2008，16（1）：11-13.

[7]LI G,KONG L,LI Z,et al.Prevalence of macrosomia and its risk factors in China:a multicentre survey based on birth data involving 101,723 singleton term infants ［J］.Paediatr Perinat Epidemiol,2014,28(4):345-350.DOI:10.1111/ppe.1213.

[8]林友洁，蔡倩莹，徐云云，等.母亲孕前体质指数和孕期体重增加及其交互作用对新生儿出生体重的影响［J］.中华流行病学杂志，2018,39(6):770-775.

[9]Zhao R,Xu L,Wu ML,et al.Maternal pre-pregnancy body mas index,gestational weight gain influence birth weight[J].Women BirthJAustralian College Midyives,2018,31(1):e20-25.DOI 10.1016/j.wombi.2017.06.003.

［10］袁世琳，康冬梅，张丹．母体体重情况对分娩巨大儿的影响［J］．实用医院临床杂志，2019，16 ( 1) : 86 － 88．

［11］白力伟，陆强，韩忠 厚，等． 巨大儿相关因素分析 ［J］． 河北医药，2017，39( 23) : 3599 － 3601．

[12] Wang N, Ding Y, Wu J. Effects of pre-pregnancy body mass index and gestational weight gain on neonatal birth weight in women with gestational diabetes mellitus[J]. Early Hum Dev. 2018.124: 17-21. DOI:10.1016/j.earlhumdev.2018.07.008.

[13] Ding TT, Xiang J, Luo BR, et al. Relationship between the IADPSG-criteria-defined abnormal glucose values and adverse pregnancy outcomes among women having gestational diabetes mellitus: A retrospective cohort study[J].Medicine (Baltimore), 2018, 97(43): e12920. DOI:10. 1097/MD. 0000000000012920.

[14] Kc K, Shakya S, Zhang H. Gestational diabetes mellitus and macrosomia: a literature review[J]. Ann Nutr Metab. 2015. 66 Suppl 2: 14-20. DOI:10.1159/000371628.

[15] Crowther CA, Alsweiler JM, Hughes R, et al. Tight or less tight glycaemic targets for women with gestational diabetes mellitus for reducing maternal and perinatal morbidity? (TARGET): study protocol for a stepped wedge randomised trial[J]. BMC Pregnancy Childbirth, 2018, 18(1): 425. DOI:10.1186/s12884- 018-2060-2.

［16］周薇，段志洲，张杰，等 . 妊娠期糖尿病对新生儿出生体重的影响［J］．公共卫生与预防医学，2017，28 ( 6) : 52－55.