劉偉靚 姚麗 曹士紅 侯箐嵐 苗鳳臺(tái)

地域差異下早產(chǎn)的影響因素

劉偉靚 姚麗 曹士紅 侯箐嵐 苗鳳臺(tái)

目的 探討地域差異下早產(chǎn)的相關(guān)影響因素。方法 收集鄭州、百色及上海三市2013年6月～2014年6月分娩的6000例產(chǎn)婦病例（650例早產(chǎn)），對(duì)三地早產(chǎn)產(chǎn)婦分娩嬰兒的早產(chǎn)率，性別、產(chǎn)婦的產(chǎn)前流產(chǎn)史、職業(yè)、文化程度、負(fù)性生活事件數(shù)、睡眠時(shí)間以及孕期體重指數(shù)（body mass index，BMI）的變化量進(jìn)行詳細(xì)統(tǒng)計(jì)，采用χ2檢驗(yàn)進(jìn)行分析。結(jié)果 鄭州、百色及上海三地早產(chǎn)兒早產(chǎn)率分別為8.75%、10.3%、13.45%；男女比例分別為0.9663、1.0600、0.9779，三地比較差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；早產(chǎn)產(chǎn)婦無流產(chǎn)史的比例分別為75.4%、76.7%、73.6%，流產(chǎn)史對(duì)不同地域間的早產(chǎn)沒有顯著影響；在崗產(chǎn)婦發(fā)生早產(chǎn)的比例分別為：52.0%、26.2%、79.2%，文化程度低的產(chǎn)婦中早產(chǎn)的比例為49.0%、70.4%、20.1%，產(chǎn)婦的職業(yè)、文化程度對(duì)不同地域間的早產(chǎn)的影響較為顯著（P＜0.05）；負(fù)性生活事件的影響在上海的早產(chǎn)率為57.2%，與廣西百色市的31.3%和鄭州的18.3%相比所占比重明顯較大；三地的早產(chǎn)產(chǎn)婦睡眠時(shí)間存在差異（P＜0.05），鄭州地區(qū)為（7.89±0.76）h，與百色的（6.54±0.28）h和上海的（7.05±0.60）h相比較為接近標(biāo)準(zhǔn)正常值；孕期的△BMI分別為（5.14±1.81）kg/m2、（3.94±0.72）kg/m2、（4.86±1.16）kg/m2，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。結(jié)論 不同地域的妊娠婦女早產(chǎn)率不同，早產(chǎn)的原因也有所不同，產(chǎn)前有無流產(chǎn)史、嬰兒的性別對(duì)早產(chǎn)沒有影響；產(chǎn)婦收入不穩(wěn)定（無業(yè)）、文化程度低、負(fù)性生活事件數(shù)影響嚴(yán)重、睡眠不足以及孕期體重指數(shù)增量少的地區(qū)早產(chǎn)率較高。

早產(chǎn)；地域差異；卡方檢驗(yàn)；影響因素

隨著人們生活質(zhì)量的提高，生育一個(gè)聰明健康的孩子成為人們首要關(guān)注的問題，而早產(chǎn)是造成新生兒發(fā)病率及死亡率升高的主要原因，是一個(gè)需要持續(xù)給予特殊重視的問題。目前國際上將妊娠滿28周不足37周間分娩的新生兒稱為早產(chǎn)兒，體質(zhì)量約為1000～2499 g。早產(chǎn)是圍產(chǎn)兒發(fā)病、死亡的主要因素，發(fā)病率為5%～15%[1]。產(chǎn)婦的體格指數(shù)、睡眠時(shí)間是影響早產(chǎn)發(fā)生的重要因素，此外，產(chǎn)婦孕期所經(jīng)歷的負(fù)性生活事件是影響早產(chǎn)發(fā)生的社會(huì)心理因素[2]，如果我們能更清晰的了解早產(chǎn)的發(fā)病原因及相關(guān)影響因素，在孕前、孕期給予充分重視，一定能改善晚期預(yù)后?，F(xiàn)代人的生活習(xí)慣、孕婦行為不固定以及自然因素致使早產(chǎn)這一現(xiàn)象是不可避免的，因此探討早產(chǎn)發(fā)生原因與地域差異間的關(guān)系，進(jìn)一步提高不可避免的早產(chǎn)兒存活率及生命質(zhì)量刻不容緩。

1 資料與方法

1.1 一般資料 分別收集2013年6月～2014年6月河南鄭州市、廣西百色市、上海市三地各2000例分娩的婦女（分娩時(shí)妊娠滿28周至不足37周間分娩者記為早產(chǎn)產(chǎn)婦），統(tǒng)計(jì)其早產(chǎn)情況；對(duì)650例早產(chǎn)產(chǎn)婦的相關(guān)就診記錄進(jìn)行詳細(xì)分類統(tǒng)計(jì)：文化程度在初中畢業(yè)以上，具有讀寫能力的記為高，否則記為低；職業(yè)分為在崗（收入穩(wěn)定），無業(yè)（收入不穩(wěn)定）；負(fù)性生活事件影響按生活事件量表（LES）評(píng)判，對(duì)產(chǎn)婦的影響分為嚴(yán)重、不嚴(yán)重；產(chǎn)婦的BMI計(jì)算：體質(zhì)量（kg）/身高(m)2，以孕期體質(zhì)量的增長(終止妊娠前最后一次體質(zhì)量與孕期第一次產(chǎn)前檢查時(shí)體質(zhì)量的差值)/身高的平方(m2)為孕期BMI的變化(ΔBMI)（產(chǎn)前BMI均在正常范圍內(nèi)）。納入標(biāo)準(zhǔn)：就醫(yī)記錄保存完好，且無其他任何妊娠并發(fā)癥；排除標(biāo)準(zhǔn)：有相關(guān)并發(fā)癥或人為因素故意干預(yù)性的病例不作為研究對(duì)象。

1.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)量資料采用“±s”表示，組間比較采用t檢驗(yàn)，計(jì)數(shù)資料以率（%）表示，采用χ2檢驗(yàn)；P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 各地的早產(chǎn)率 鄭州、百色、上海三地的早產(chǎn)率分別為8.75%、10.3%、13.45%，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。見表1。

表1 各地早產(chǎn)率比較

2.2 早產(chǎn)與嬰兒性別的關(guān)系 三地區(qū)的早產(chǎn)兒男女比例分別為0.9663、1.0600、0.9779，三地區(qū)比較差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。見表2。

2.3 不同地域下的早產(chǎn)影響因素 對(duì)鄭州、百色、上海三市的早產(chǎn)因素進(jìn)行對(duì)比分析，三地有流產(chǎn)史的早產(chǎn)比例分別為24.6%、23.3%、26.4%，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；三地產(chǎn)婦的職業(yè)，文化程度及所經(jīng)歷的負(fù)性生活事件對(duì)早產(chǎn)的影響較為顯著，其中百色市受職業(yè)和文化程度的影響大：其中無業(yè)以及文化程度低的早產(chǎn)比例是73.8%、70.4%，上海僅為20.8%、20.1%，鄭州的分別為48%、49%；負(fù)性生活事件的影響對(duì)百色市只有31.1%，與上海的57.2%相比有著顯著的降低，但明顯高于鄭州的18.3%；三地的早產(chǎn)產(chǎn)婦睡眠時(shí)間分別為：鄭州（7.89±0.76）h，略低于正常標(biāo)準(zhǔn)值，但與百色的（6.54±0.28）h和上海的（7.05±0.60）h相比較為接近標(biāo)準(zhǔn)正常值；孕期的△BMI則分別為（5.14±1.81）kg/ m2、（3.94±0.72）kg/m2、（4.86±1.16）kg/m2，均少于足月產(chǎn)產(chǎn)婦的體質(zhì)指數(shù)。見表3、表4。

表2 不同地區(qū)早產(chǎn)兒的性別比較[n(%)]

表3 早產(chǎn)相關(guān)因素的比較[n(%)]

表4 不同地域早產(chǎn)產(chǎn)婦的睡眠和BMI變化情況（±s）

表4 不同地域早產(chǎn)產(chǎn)婦的睡眠和BMI變化情況（±s）

注：與其他2組相比，aP＜0.05

項(xiàng)目鄭州（n=175）百色（n=206）上海（n=269）睡眠時(shí)間（h）7.89±0.76a6.54±0.287.05±0.60△BMI（kg/m2）5.14±1.81a3.94±0.724.86±1.16

3 討論

早產(chǎn)易引起新生兒圍產(chǎn)期并發(fā)癥，也是新生兒主要死亡原因之一，早產(chǎn)和早產(chǎn)兒給家庭和社會(huì)帶來了沉重負(fù)擔(dān)[3]。西方發(fā)達(dá)國家早產(chǎn)兒死亡率為0.5%～0.9%[4]，國內(nèi)報(bào)道為9.9%[5]。到目前為止，我們并不完全清楚早產(chǎn)的病因及發(fā)病機(jī)理，只是模糊的認(rèn)為是多個(gè)因素共同作用的結(jié)果，本研究結(jié)果顯示：不同地域引起早產(chǎn)的主要因素中產(chǎn)婦的職業(yè)、文化程度以及生活中的負(fù)性生活事件具有顯著差異，與Gaugler-Senden IP等[6]研究的報(bào)道結(jié)果一致。

本研究中早產(chǎn)兒共650例，入組的主要原因是早產(chǎn)及早產(chǎn)引起的并發(fā)癥。產(chǎn)前檢查是孕婦醫(yī)療保健采取的主要手段，通過對(duì)孕婦產(chǎn)前身體各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測，并針對(duì)具體征兆采取相應(yīng)的防治措施，應(yīng)當(dāng)盡可能減少早產(chǎn)的發(fā)生。孕前低BMI與孕期低BMI增加與早產(chǎn)的危險(xiǎn)性增加相關(guān)，尤其以早期早產(chǎn)更明顯[7]。美國匹茲堡大學(xué)研究人員表示，不良睡眠是導(dǎo)致早產(chǎn)的一個(gè)重要危險(xiǎn)因素，孕婦及早改善睡眠習(xí)慣有助于降低早產(chǎn)的發(fā)生率，當(dāng)藥物等其它早產(chǎn)因素同時(shí)出現(xiàn)時(shí)，不良睡眠更容易增加早產(chǎn)的幾率。然而睡眠問題很容易快速得到發(fā)現(xiàn)、診斷和矯正，所以醫(yī)生如果能夠通過評(píng)估孕婦的睡眠質(zhì)量等因素，在懷孕早期及時(shí)發(fā)現(xiàn)早產(chǎn)的潛在危險(xiǎn)因素，以便于及時(shí)的采取干預(yù)措施，降低危險(xiǎn)率。所以例行產(chǎn)前檢查一定要全面的涉及到每個(gè)細(xì)節(jié)，尤其是一些常見的異常要給予足夠的重視，對(duì)不同地域采取產(chǎn)前檢查的側(cè)重點(diǎn)也要有所區(qū)分。

孕婦早產(chǎn)受多方面的影響，有研究表明產(chǎn)婦孕期的體質(zhì)量凈增量、產(chǎn)婦后期的睡眠質(zhì)量對(duì)早產(chǎn)有影響，保證一定的睡眠時(shí)間和進(jìn)食是必要的，孕期應(yīng)激壓力大也增加早產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)[8]。本研究顯示不同地域引起早產(chǎn)的因素明顯不同，產(chǎn)婦的職業(yè)與文化程度是與早產(chǎn)發(fā)生有關(guān)的社會(huì)因素，經(jīng)濟(jì)收入不穩(wěn)定，文化程度低，生存壓力大是發(fā)生早產(chǎn)的危險(xiǎn)因素，存在上述因素的地區(qū)發(fā)生早產(chǎn)的幾率高。Hoffman HJ對(duì)挪威產(chǎn)婦的職業(yè)分析得出：無職業(yè)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)婦危險(xiǎn)性小，從事辦公室工作、服務(wù)行業(yè)和工業(yè)制造業(yè)的孕婦早產(chǎn)危險(xiǎn)性大[9]。本研究的結(jié)論是沒有穩(wěn)定收入、待業(yè)的產(chǎn)婦早產(chǎn)的危險(xiǎn)性小；但有穩(wěn)定收入的都市女性早產(chǎn)的危險(xiǎn)性也比較大。這一結(jié)論與Hoffman HJ的不完全相同，可能是我國不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)職業(yè)結(jié)構(gòu)有所不同引起的。早產(chǎn)的某些影響因素，例如極限生產(chǎn)年齡、多胎妊娠、心理困擾等，對(duì)超過半數(shù)的早產(chǎn)婦女是沒有影響的[10-11]，這一觀點(diǎn)有待進(jìn)一步的證實(shí)。

由于早產(chǎn)兒的死亡率明顯高于足月兒，降低早產(chǎn)兒病死率的關(guān)鍵是做好圍產(chǎn)期保健、加強(qiáng)早產(chǎn)的預(yù)防、提高新生兒生存環(huán)境。有針對(duì)性地對(duì)先兆早產(chǎn)進(jìn)行治療， 除在醫(yī)學(xué)方面盡可能促胎肺成熟外，重要的是根據(jù)不同地域的產(chǎn)婦制定不同的治療方案，盡可能通過改善孕婦妊娠環(huán)境，加強(qiáng)孕婦身心健康來延長孕周。分娩時(shí)選擇適當(dāng)?shù)娜斯じ深A(yù)措施，出生后實(shí)施健全的預(yù)后護(hù)理措施，從而提高早產(chǎn)兒的存活率，減少圍產(chǎn)期并發(fā)癥的發(fā)生。

[1] Dra?an?i? A. Antenatal care in developing countries.What should be done?[J].Journal of perinatal medicine,2001,29(3):188-198.

[2] 寧方芹,杜養(yǎng)志.早產(chǎn)的影響因素分析[J].數(shù)理醫(yī)藥學(xué)雜志,1997, 10(1):42-44.

[3] Hollier LM.Preventing preterm birth:what works,what doesn’t[J]. Obstetrical & gynecological survey,2005,60(2):124-131.

[4] Gabbe SG,Niebyl JR,Galan HL,et al.Obstetrics:normal and problem pregnancies[M].Elsevier Health Sciences,2012.

[5] 朱燕.出生早產(chǎn)兒流行病學(xué)特征的前瞻性多中心調(diào)查[D].復(fù)旦大學(xué)，2012.

[6] Gaugler-Senden IP,Duivenvoorden HJ,Filius A,et al.Maternal psychosocial outcome after early onset preeclampsia and preterm birth[J].J Matern Fetal Neonatal Med,2012,25(3):272-276.

[7] 徐志紅,曾蔚越.孕婦體質(zhì)指數(shù)(BMI)與早產(chǎn)類型的關(guān)系[J].華西醫(yī)學(xué)雜志,2006,21(3):477-479.

[8] Seravalli L,Patterson F,Nelson DB.Role of perceived stress in the occurrence of preterm labor and preterm birth among urban women[J]. JMidwifery & Women’s Health,2014,59(4):374-379.

[9] Hoffman HJ,Bakketeig LS. Risk factors associated with the occurrence of preterm birth[J].Clinical obstetrics and gynecology,1984,27(3): 539-552.

[10] Giurgescu C,Zenk SN,Dancy BL,et al.Relationships among neighborhood environment,racial discrimination,psychological distress,and preterm birth in African American women[J].J Obstet Gynecol Neonatal Nurs,2012, 41:E51-E61.

[11] Anum EA,Retchin SM,Strauss JF,3rd.Medicaid and preterm birth and low birth weight:the last two decades[J].J Womens Health (Larchmt),2010, 19:443-451.

Objective To explore relevant impact factors of premature birth in different regions. Methods Six thousand mothers who once had premature birth during June 2013 to June 2014 in Zhengzhou, Baise and Shanghai were collected, then their premature rate, the statistical data of their infants’ gender, their abortion history, profession, educated degrees and negative events in their life as well as the sleep time and body mass index (BMI) during pregnancy were calculated, next χ2test was performed to analyze it. Results The premature rate in Zhengzhou, Baise and Shanghai were 8.75%, 10.3% and 13.45%, respectively; the gender ratios of premature in these cities were 0.9663, 1.0600, 0.9779, respectively, the differences were not signif i cant; the ratio of mother who had premature infant without abortion history was 75.4%, 76.7% and 73.6%, respectively. Therefore, it is obviously that the effect of abortion history was not that consequential for the premature birth in different regions; the ratio of premature birth happened to whom still work while they’re pregnant was 52.0%, 26.2% and 79.2%, respectively, and the ratio of premature birth happen to less educated mothers was 49.0%，70.4%，20.1%, separately. The profession, educated degrees of gravidas have a relatively obvious impact on premature birth (P<0.05). As to the effect of negative events, its ratio lead to premature birth is 57.2% in Shanghai, which took a large proportion while comparing to the 31.3% in Baise and 18.3% in Zhengzhou; there are differences among premature mothers’ sleep time in the three regions as premature mothers in Zhengzhou slept (7.9±0.76)h, comparing to that (6.54±0.28)h of Baise and that (7.05±0.60)h of Shanghai, it is close to standard normal value; their BMI in pregnancy in Zhengzhou, Baise and Shanghai were(5.14±1.81) kg/m2, (3.94±0.72)kg/m2, and (4.86±1.16) kg/ m2, respectively, which were remarkably different(P<0.05). Conclusion Different premature rate of pregnant women varied in different regions; and factors of premature birth were different too. Moreover, abortion history of the mothers and gender of infants can’t inf l uence premature. However, there’s a high premature rate in the regions where pregnant women with factors like unstable income, low-degree education, severe negative events, sleep debt and low△BMI .

Premature birth; Differences in regions; Chi-square test; Impacts factors

10.3969/j.issn.1009-4393.2016.1.002

河南 450003 鄭州人民醫(yī)院婦產(chǎn)科 （劉偉靚 姚麗 曹士紅 侯箐嵐 苗鳳臺(tái)）

姚麗 E-mail:yaoli0302@163.com