西安市空气污染物与出生缺陷的时序变化及相关性的生态学研究

目的分析西安市出生缺陷、空气污染的趋势变化和季节规律,探讨空气污染暴露与出生缺陷结局的相关性。方法利用时间序列乘法模型,分解出生缺陷发病人数和空气污染物浓度的时间序列,描述二者的长期趋势及季节变动;采用生态学研究思路,分析出生缺陷与空气污染物的秩相关和交叉相关关系。结果 2010-2015年西安市空气污染分析结果显示,NO_2总体趋势在2013年出现上升,随后在高水平波动;SO_2总体呈缓慢下降趋势,但在2012和2013年出现2次高峰;PM_(10)总体趋势在2013和2014年出现2个小高峰,其余时间变化较为平稳;PM_(2.5)总体趋势呈现缓慢下降,但在2015年后出现小幅上升。2010-2015年西安市出生缺陷分析结果显示,总出生缺陷和先天性心脏病的长期趋势在2010~2014年呈上升态势,之后迅速下降;唇腭裂和神经管畸形的长期趋势在低水平小范围波动。空气污染物与出生缺陷的相关性分析结果显示,总出生缺陷、先天性心脏病在孕前3个月和孕早期3个月与NO_2正相关;先天性心脏病在孕前3个月与PM_(10)正相关。结论西安市出生缺陷、空气污染存在趋势变化及季节规律,妊娠妇女在孕前3个月和孕早期3个月暴露于NO_2与先天性心脏病的发生正相关。     

巨大儿发生状况及其影响因素分析

目的通过对咸阳地区巨大儿发生情况及影响因素进行分析,为巨大儿的预防提供理论依据。方法本次研究数据来源于"陕西省出生缺陷现况及其危险因素调查"资料,选取咸阳地区巨大儿及其影响因素数据进行统计分析。率的比较采用χ2检验,影响因素分析采用单因素和多因素Logistic回归。结果咸阳地区末次怀孕活产单胎巨大儿发生率为5.2%,其中男、女巨大儿发生率分别为6.5%、4.2%,差异有统计学意义(P<0.001);2010-2013年各年巨大儿发生率分别为5.4%、6.2%、5.9%和4.4%,差异无统计学意义(P=0.151);城乡巨大儿发生率分别为6.3%和5.5%,差异无统计学意义(P=0.556);各县巨大儿发生率分别为彬县3.2%、长武5.6%、礼泉6.7%、乾县5.4%、武功8.0%、旬邑4.2%,差异有统计学意义(P<0.001)。Logistic回归显示婴儿性别、母亲年龄、孕次、产检次数、妇女孕期饮酒、父亲职业等因素是巨大儿发生率的影响因素。结论咸阳地区2010-2013年巨大儿发生率接近全国平均水平。婴儿性别、母亲年龄、孕次、产检次数、妇女孕期饮酒、父亲职业有可能影响巨大儿的发生。     

自回归求和移动平均乘积季节模型在西安地区出生缺陷预测中的应用

目的应用自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型预测西安市出生缺陷的发生率。方法利用2009年10月至2015年8月出生缺陷监测数据对西安市出生缺陷发生率数据构建ARIMA乘积季节模型,同时利用2015年9月至12月实际出生缺陷发生率与模型拟合数据进行比较,评价模型的预测性能,并预测西安市2016年的出生缺陷发生率。结果西安市出生缺陷的发生率具有一定的趋势及季节性,建立了ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型,利用2015年9月至12月拟合值与实际出生缺陷发生率比较,绝对误差的平均9.5,相对误差的平均0.084,提示ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型具有较佳的预测能力。预测2016年西安市出生缺陷发生率与2015年接近,总体略有抬升,但峰值下降。结论 ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型可用于西安市出生缺陷发生率的预测。     

陕西省出生缺陷的相关危险因素分析

目的探讨陕西省出生缺陷发生的影响因素,为采取有针对性的干预措施提供依据。方法应用分层随机整群抽样方法,抽取陕西省9市12个区县共124个乡镇。对终止妊娠日期发生在2007年10月至2009年7月间且孕满28周的13 273名妇女进行入户调查。要求妇女均为调查点的常住人口。收集完成围孕期状况调查的完整问卷有7 531份。采用SPSS 13.0软件对所有调查因素进行非条件Logistic回归分析。结果多因素Logistic回归模型中,按其贡献大小,危险因素由高到低依次为:父系家族出生缺陷史(OR=14.283)、孕期精神状态差(OR=10.835)、有不良孕产史(OR=8.264)、母亲居住农村(OR=5.067)、母亲孕期饮酒史(OR=4.598)、母亲年龄>35岁(OR=3.696)、母亲孕期农药接触史(OR=3.507)、母亲孕期饮浓茶(OR=1.993)。孕期服用叶酸(OR=0.549)和家庭人均收入高(OR=0.422)为出生缺陷的保护因素。结论加强优生宣教,提高育龄妇女自我保健意识,改善居住环境,改变不良生活方式,对于降低出生缺陷发生风险尤为重要。     

2010-2015年西安市围产儿出生缺陷的流行特征

目的了解西安市围产儿出生缺陷的动态流行特征,为今后出生缺陷预防工作的重点提供科学依据。方法对2010-2015年西安市所有产科医院上报的出生缺陷资料进行统计描述。结果出生缺陷平均发生率为89.62/104(87.50/104,91.74/104),缺陷发生率逐年上升(χ~2=157.13,P<0.01)。出生缺陷发生率位于前5位的依次为:先天性心脏病(26.53/104)、多指(趾)(13.10/104)、总唇腭裂(11.42/104)、神经管缺陷(6.06/104)、先天性脑积水(5.08/104),共占出生缺陷总数的69.39%。其中,先天性心脏病的发生率呈逐年上升趋势(χ2=837.65,P<0.01)。出生缺陷发生率城市高于农村(OR=1.108,95%CI:1.056~1.162),男婴高于女婴(OR=1.151,95%CI:1.097~1.208),母亲年龄<20岁(OR=1.764,95%CI:1.532~2.032)和母亲年龄≥35岁(OR=1.283,95%CI:1.179~1.395)也是缺陷儿发生的危险因素。缺陷儿以活产居多(72.54%),通过超声和临床诊断的病例各占52.83%和46.24%,产前诊断率为33.20%。结论西安市2010-2015年围产儿出生缺陷发生率总体有增加的趋势,应不断提高各监测点的产前诊断能力,从而降低本地区的缺陷发生水平,提高出生人口素质。     

西安市出生缺陷趋势数学模型预测研究

目的采用灰色预测模型、ARIMA自回归移动平均模型和NAR非线性自回归动态神经网络模型分别预测西安市出生缺陷率,探索出生缺陷的流行趋势和可能的未来走向。方法对2003-2015年在西安市各级开设产科的医疗保健机构出生的孕28周至生后7 d所有围产儿进行出生缺陷监测并收集资料。用2003年10月至2015年9月出生缺陷监测数据对西安市出生缺陷发生率数据分别构建数据模型,将同时期实际出生缺陷发生率与模型拟合数据进行比较,评价模型的预测性能,并预测西安市2016至2017年每季度出生缺陷发生率。采用Excel软件进行数据录入,SPSS 16.0软件包进行统计学分析,Matlab软件进行灰色模型预测和神经网络模型预测,ARIMA自回归移动平均模型使用R软件进行预测。结果灰色预测模型提示2016至2017年度西安市各季度出生缺陷率(‰)分别为9.62、9.67、9.72、9.77、9.82、9.87、9.92、9.97,呈缓慢上升趋势。ARIMA模型预测显示2016至2017年度西安市各季度出生缺陷率(‰)分别为11.98、12.83、11.28、11.78、12.23、11.73、11.80、12.00,仍在较高水平相对狭窄的区间波动。NAR神经网络模型预测西安市出生缺陷率(‰)为13.24、17.91、10.55、16.08、16.47、9.42、11.99、11.68,在2016年到达出生缺陷率峰值,2017年相比2016年开始出现下降。比较3种模型对出生缺陷发生率的发展趋势预测,灰色预测模型、ARIMA模型、NAR模型的均方根误差分别为1.353 009、1.181 373、0.555 347。结论 NAR模型对出生缺陷数据预测更可靠,ARIMA模型次之,灰色预测模型误差相对较大;加强出生缺陷的预防和控制工作仍然是今后较长一段时间的公共卫生重点工作。     

唇腭裂畸形249例分析

通过对１２４３９５例围产儿的出生缺陷监测，按缺陷顺位，口腔颌面部畸形占第二位，而唇腭裂又居口腔颌面部畸形之首。２４９例唇腭裂病人中发现合并有其他异常５３例，占２１．３２％。其中唇裂合并其他异常１５．７１％；腭裂及唇＋腭裂合并其他异常各占５０．００％及２１．６２％，单纯腭裂中７６．９２％合并中枢神经系统异常。合并异常的这种高频率，提示对所有唇腭裂病人都要提供遗传咨询及产前诊断。     

妇女围孕期特殊危险因素暴露对新生儿出生缺陷的影响

目的探讨妇女围孕期特殊危险因素暴露对于新生儿出生缺陷的影响。方法于2013年7-12月采用分层多阶段随机抽样方法,以陕西省抽取2010-2013年期间曾经妊娠的15~49岁育龄妇女及其子女为调查对象,调查围孕期特殊危险因素暴露情况,采用Logistic回归模型分析这些危险因素与新生儿出生缺陷的关系。结果本研究共纳入调查育龄妇女30 010名,新生儿29 550例,出生缺陷发生率为193.57/万。对妇女围孕期特殊危险因素分析发现,校正社会人口学等因素后,围孕期饮酒[OR=2.29,95%CI(1.22,4.29)]和被动吸烟[OR=1.25,95%CI(1.02,1.53)]是出生缺陷发生的危险因素,而在孕前3个月和孕后3个月服用药物[OR=1.64,95%CI(1.04,2.61)],接触农药[OR=2.41,95%CI(1.09,5.35)]、生物危险因素[OR=1.64,95%CI(1.05,2.56)]、物理危险因素[OR=1.15,95%CI(1.13,2.34)]和化学危险因素[OR=2.36,95%CI(1.36,4.11)]显著增加新生儿出生缺陷的风险。进一步就不同类型药物对出生缺陷的影响分析发现,校正社会人口学因素及生活行为因素后,水杨酸类药物和镇咳药是新生儿出生缺陷的危险因素(P<0.05)。结论妇女围孕期有被动吸烟和饮酒、孕前3个月至孕3个月暴露药物、生物和理化危险因素可增加其分娩新生儿出生缺陷的发生风险。     

灰色模型GM(1,1)在出生缺陷预测中的应用研究

目的探讨灰色模型GM(1,1)在预测不同水平出生缺陷发生率中的应用问题及数据波动性对预测效果的影响。方法利用2009年10月至2016年9月西安市出生缺陷监测数据,构建总出生缺陷及前5种缺陷的月、季度、年共3个层次出生缺陷发生率的GM(1,1)灰色模型,比较不同层次预测模型的拟合精度。结果总出生缺陷年度预测时,平均相对误差为4.6%,均方差比为0.259,提示其预测效果较好;按季度预测时效果勉强合格,平均相对误差为10.2%;按月进行预测时,效果较差,平均相对误差为17.5%。西安市前5种出生缺陷(先天性心脏病、唇腭裂、神经管畸形、多指、先天性脑积水)灰色模型预测结果都随着预测时间单位的变大,拟合精度逐渐提高,年预测模型拟合精度最好。结论灰色模型的预测效果可能与数据波动性有关,对出生缺陷发生率进行预测时以年度为单位的结果可能较适宜。     

出生缺陷的流行态势和影响因素及人群研究的若干问题

出生缺陷是指胚胎或胎儿发育过程中结构、功能或代谢发生异常,是早期流产、死胎、围产儿死亡、婴幼儿死亡和先天残疾的主要原因。出生缺陷不仅影响儿童生命健康和生活质量,而且影响整个国家的人口素质。本文回顾分析了当前出生缺陷的流行态势、可能病因及危险因素,同时阐述了出生缺陷的流行病学研究的重要性、出生缺陷一级预防可能性以及多学科交叉与协作研究在出生缺陷研究中的必要性,为出生缺陷的预防与控制提供参考。