全国9地区7～12岁学龄儿童智力状况及其影响因素研究

张秀珍 吕建利 何婷超 赵艾 张玉梅(.许昌市妇幼保健院 河南 许昌 46000；.北京大学公共卫生学院 北京 009)

全国9地区7～12岁学龄儿童智力状况及其影响因素研究

张秀珍1吕建利1何婷超2赵艾2张玉梅2
(1.许昌市妇幼保健院 河南 许昌 461000；2.北京大学公共卫生学院 北京 100191)

目的 了解全国7个城市2个农村学龄儿童智力水平及其影响因素，为促进和改善学龄儿童智力发育提供依据。方法 以多阶段整群抽样方法选取814名7～12岁儿童，采用《韦氏儿童智力测试量表》(中国修订版)对其进行智力评估，由父母辅助填写一般情况调查问卷，数据统计采用单因素方差分析和多因素回归分析。结果 学龄儿童平均智商为(99.9±15.3)；男、女差异无统计学意义(P>0.05)；苏州儿童智力评分最高，邢台山区最低；超常、优秀、中上、中等、中下、边缘状态、智力缺陷的比例分别为0.3%、7.6%、19.3%、52.2%、11.9%、6.3%、2.5%；多因素回归分析显示学龄儿童智力与儿童年龄、父母文化程度、家庭月平均收入等因素相关。结论 学龄儿童智商受早期教育、父母文化程度、家庭经济状况等环境因素影响，为提高学龄儿童智商，有必要提高父母文化程度，加强儿童早期教育和营养供给。

学龄儿童；智商；韦氏智力测试量表；影响因素

儿童是家庭和社会的未来，智力是其生长发育中最重要的要素之一[1]。儿童智力发育受多种因素影响[1-2]，其中遗传因素是其基础，后天环境因素对其也有重要影响。研究表明社会及心理因素是学龄期儿童智力低下的主要病因[2]。通过对影响学龄期儿童智力的外在因素进行探究，有助于促进和改善儿童智力，为学龄儿童健康成长、教育提供参考和依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象 本研究为横断面调查研究，抽样方法为多阶段整群抽样。根据中国地域分布特点和经济水平，采用立意抽样的方式选取北京(华北地区，一线城市)、苏州(华东地区，二线城市)、广州(华南地区，一线城市)、郑州(华中地区，二线城市)、成都(西南地区，二线城市)、兰州(西北地区，三线城市)、沈阳(东北地区，二线城市)等7个城市和2个农村(邢台山区及平原)；依据学校规模和现场调查可行性，采用方便抽样的方式从各城市调查点选择1所小学；然后采用随机抽样从二、四年级中分别抽取1个班，班内所有学生均纳入本研究拟调查对象。排除标准：自报先天性心脏病、先天畸形、小儿麻痹症、地中海贫血等。本次研究共纳入814名健康学龄儿童，除21名的关键信息缺失，最终793名纳入本次分析。本研究完成于2011年11月至2012年4月，与监护人均签订知情同意书。

1.2 资料收集

1.2.1 调查内容 基本信息部分采用统一调查问卷，由父母辅助填写，内容包括儿童一般情况(年龄、出生日期、性别、民族、出生体质量、挑食情况等)、父母一般情况(出生日期、身高、体质量、文化程度、职业、家庭月平均收入等)。

1.2.2 智力评分测试 采用林传鼎和张厚粲主修、22院校协作修订的《韦氏儿童智力测试量表》中国修订本(Wechsler Intelligence Scale for Children Revised in China，WISC-CR)，内容主要包括言语和操作两部分测试，前者包括常识、类同、算术、词汇、理解，后者包括填图、排列、拼图、译码，其使用范围为6～16岁儿童青少年。所有参与智力测试的人员均经北师大心理医生专业培训，测试环境相对独立、安静，测试方式均为一对一、面对面。本研究智力水平划分等级为超常(IQ值>140)、优秀(IQ值120～140)、中上(IQ值110～119)、中等(IQ值90～109)、中下(IQ值80～89)、边缘状态(IQ值70～79)、智力低下(IQ值≤69)。

2 结果

2.1 不同性别、地区学龄儿童智力评分状况 本次调查9地区学龄儿童包括男411名(58.2%)、女382名(48.2%)，平均年龄分别为(9.3±1.8)岁和(9.4±1.7)岁，平均智商分别为(100.6±15.9)和(99.0±14.6)，各调查地区男女之间差异均无统计学意义(P>0.05)。各地区中苏州儿童智商最高，为(111.83±9.41)，邢台山区最低，为(87.4±15.1)。见表1。

表1 各地区不同性别学龄儿童智力状况

2.2 9地区学龄儿童智力评分整体分布情况 智力评分处于中等水平的儿童占52.2%，最高；超常和智力缺陷水平较低，分别为0.3%、2.5%。其他各等级所占比例分别为优秀7.6%、中上19.3%、中下11.9%、边缘状态6.3%。见表2。

表2 学龄儿童智力整体分布(n，%)

2.3 智力评分相关因素单因素分析结果 儿童年龄、家庭平均月收入、父母文化程度、出生时父母年龄、母亲体质量指数(body mass index，BMI)、父母职业均对其有影响(P<0.05)，而出生时体质量(P=0.116)、儿童年龄别BMI(BMI-for-age Z score，BAZ)(P=0.576)、父亲BMI(P=0.119)，差异均无统计学意义。见表3。

表3 9地区学龄儿童智力评分相关因素方差分析

因素n智商FP 18．5～24．945199．2±15．9 25．0～29．9219100．2±14．61．8410．119 ≥305099．2±14．2 不详57104．8±11．3母亲职业 家务或待业62107．3±12．0 国家机关，单位负责人111108．0±14．0 专业技术人才或企事业单位人员29599．0±15．017．573<0．001 其他29296．2±15．0 缺失3397．2±15．5父亲职业 家务或待业153103．4±15．1 国家机关，单位负责人118105．2±14．1 专业技术人才或企事业单位人员43298．3±15．211．262<0．001 其他6392．3±14．3 缺失2798．5±14．4

2.4 智力评分相关因素多因素分析结果 将单因素分析中对学龄儿童智力评分有影响的因素按照入= 0.05及出= 0.10水平进行多元回归分析，排除方程变量有出生时父母年龄、父亲职业，而儿童年龄、家庭平均月收入、父母文化程度、母亲BMI、母亲职业等变量进入方程。见表4。

3 讨论

3.1 年龄 对9地区儿童抽样研究发现，超过50%的儿童平均智力得分在中等水平，而超常和智力缺陷儿童比例较低，符合儿童智力分布一般规律。既往研究发现，学龄前儿童随着年龄的增长，其身心相应发展，进而促进儿童智力的发展[3-4]。也有研究发现，学龄儿童各年龄组智商均值比较，差异无统计学意义[5]。本研究发现6～8岁儿童智力得分最高，8～12岁则较低，且6～8岁儿童智力达到中上水平或优秀的比例(41.3%)高于8～10岁(15.5%)和10～12岁组(9.8%)。其原因可能在于随着经济水平的提高，出生较晚的儿童家庭经济情况更好、接受的早期教育更早、父母对其智力的开发也更加重视。多项研究发现早期教育对儿童智力有明显促进作用[6-7]。

3.2 社会经济地位对学龄儿童智力的影响 朱湘茹等[8]认为儿童的智力与包括父母受教育程度、收入水平、职业声望等因素在内的家庭社会经济地位(social economic status，SES)之间存在着相关关系。本研究发现相似的关联，即儿童智力与家庭平均月收入、父母文化程度、出生时父母年龄、父母职业有关，多变量分析显示，家庭平均月收入、父母文化程度、母亲职业进入方程。李颖等[9]发现不同经济状况对儿童智力有明显影响，SES越高的家庭，其儿童膳食营养结构更有保证；朱湘茹等[8]认为贫穷与低智商有关；本研究也发现，家庭平均月收入4 000元以上的儿童智力更高。吴国平等[10]发现父母文化程度越高，儿童智力水平越高，与本研究结果一致。韦晓等[11]进一步发现，母亲文化程度与儿童智力发展之间的相关系数高于父亲文化程度与儿童智力发展之间的相关系数，且家长的职业类型与儿童的智力发展具有极为密切的相关性。本研究仅母亲职业进入方程，可能在于主要抚养人对儿童智力影响大于非主要抚养人，而母亲一般为儿童主要抚养人。Ronfani等[12]研究发现，家庭环境、社会经济地位、孕产妇的智力相互关联，并共同影响儿童早期智力发育的各个方面。研究中各种因素的因果关联，以及对儿童智力影响的权重大小尚需进一步研究。

3.3 母亲BMI对学龄儿童智力的影响 研究发现肥胖母亲的子女智力缺陷风险升高，可能与肥胖母亲更易生产巨大儿有关之外，肥胖母亲孕期发生代谢或其他改变，如胰岛素抵抗/高胰岛素血症，系统炎症以及表观遗传对胎儿DNA的影响有关，也与儿童智力有关[13]。1项队列研究发现，父亲BMI和母亲BMI与子女智力之间程度相差不大，认为母亲肥胖可能不是影响儿童智力的因素，二者之间的关联可能是遗传和社会因素共同作用[14]。而本研究发现儿童智力水平与母亲BMI相关，而与父亲BMI无相关性。母亲BMI与儿童智力之间关系的研究中，研究重点多又集中在母亲孕前和孕期体质量对子代认知功能或智力水平的影响，Neggers等[15]发现，孕前肥胖妇女子女与正常体质量妇女子女相比，其智商和非语言得分要低5个单位，母亲孕期BMI与子女智商可能呈U型曲线关系。另有研究也发现，母亲孕期肥胖与子女低智商相关，而孕期增重过量加强二者之间关联[16]。研究发现孕前体质量、孕期体质量增加以及产后体质量滞留之间存在相互联系的链条关系[17-18]。另一方面，既往研究发现父母肥胖是儿童肥胖的重要危险因素[19-20]。Khan等[21]发现超重或肥胖儿童中，中心性脂肪沉积和海马相关记忆能力负相关。本研究为横断面调查，研究产后母亲肥胖与子女智力水平之间的关系，目前相关研究国内外无文献报道，而产后超重或肥胖的母亲，对其子女智力水平的关注更具有针对性，具有重要的公共卫生意义。本研究多因素回归分析母亲BMI进入方程，虽无统计学意义，但与正常体质量母亲子女相比，偏瘦或肥胖母亲其子女趋向于较低的智力得分，而二者之间的相关性及关联混杂因素等尚需进一步研究。

综上，学龄儿童的智力受其年龄、家庭社会经济地位及父母教育水平等因素的影响，为提高儿童智商应重视加强早期教育，提高父母文化程度，改善地区和家庭经济水平，为儿童的智力发育创造良好的环境。

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Intelligence quotient of children aged 7～12 years in nine areas and its influencing factors

Zhang Xiuzhen1, Lv Jianli1, He Tingchao2, Zhao Ai2, Zhang Yumei2
(1.XuchangMaternalandChildHealthHospital,Xuchang461000,China; 2.SchoolofPublicHealth,PekingUniversity,Beijing100191,China)

Objective To explore the intelligence quotient of school-aged children and its influencing factors in 7 cities and 2 rural areas and provide foundation for the promotion and improvement of their intelligence development. Methods By using of multiple stages stratified cluster sampling, 814 children were enrolled in and the socio-economics information was collected from their parents or caregivers with face-to-face interview. The Wechsler Intelligence Scale for Children Revised in China was employed to evaluate intelligence quotient of children, and One-Way ANOVA/T-test as well as multivariate regression analysis were performed to explore the influencing factors of children’s intelligence. Results The mean intelligence quotient was (99.9±15.3), and there was no significant difference between boys and girls (P>0.05). The intelligence quotient of children in Suzhou was the highest while Xingtai mountain area was the lowest. The percentages of super excellent, excellent, above the average, average, under the average, boundary situation, intellectual deficiency were 0.3%, 7.6%, 19.3%, 52.2%, 11.9%, 6.3%, 2.5%, respectively. Multivariate regression analysis manifested that children’s age, parents’ education, and family’s percapita income were associated with children’s intelligence quotient. Conclusion The intelligence quotient of school-aged children is associated with early childhood education, parents’ educational level, and family economy status, so that it is necessary to improve parents’ educational level and strengthen early education and nutrition supply of children.

school-aged children; intelligence quotient; Wechsler Intelligence Scale for Children Revised in China; influencing factor

R 179

10.3969/j.issn.1004-437X.2017.16.005

2016-11-26)