河南省围产儿先天性心脏病发病率及影响因素分析

2023-02-01 04:29胡孟彩王美芝
新乡医学院学报 2023年1期
关键词:男婴女婴产儿

杜 真,张 猛,赵 冰,常 慧,胡孟彩,梁 肖,王美芝

(郑州大学第三附属医院妇产科,河南 郑州 450052)

先天性心脏病(congenital heart disease,CHD)是胎儿时期心脏血管发育异常而导致的心血管畸形[1],是我国发病率最高的出生缺陷性疾病[2-4]。CHD也是导致儿童死亡和致残的主要疾病之一[5]。有研究发现,CHD的发病率逐年增加,1970~2017年,全球CHD平均发病率为8.2‰[6],2019年中国中部地区CHD的发生率是1997年的29.4倍[7]。高CHD发生率给社会和家庭造成巨大的负担[8]。基于此,本研究采用2011~2020年河南省围产儿CHD监测数据,分析河南省CHD的发生情况和趋势变化,以期为河南省降低围产儿CHD发病率和制定相关卫生干预政策提供参考依据。

1 资料与方法

1.1 一般资料选择2011~2020年河南省37家国家级出生缺陷监测点统计的孕满28周出生至产后 7 d 的围产儿1 356 838名为研究对象,包括活产儿、死胎、死产儿。1 356 838名研究对象中,19 004例围产儿符合国际疾病分类第10版中CHD相关诊断标准,且经妊娠期彩色多普勒超声检查或者产后诊断为CHD[9]。

河南省出生缺陷监测医院按照中国出生缺陷医院监测方案要求,以监测医院内出生的围产儿为对象,填写全国统一的“围产儿季报表”和“出生缺陷儿登记卡”,每季度由各市县保健院监测负责人收集并审核后上报至河南省妇幼保健院进行表卡终审,并将数据录入计算机汇总。

1.2 发病率将2011~2020年河南省孕产妇按照地区分布(城镇和农村)、孕产妇年龄[高龄(≥35岁)和非高龄(<35岁)]和围产儿性别(男婴和女婴)进行分层汇总,并分别计算围产儿CHD发病率。

1.3 统计学处理应用SPSS 26.0软件进行数据统计与分析。计数资料以例数和百分率表示,组间比较采用χ2检验,检验水准α=0.05。应用Joinpiont 4.8.1.0软件建立Joinpiont回归模型分析2011~2010年河南省围产儿CHD发病率的时间变化趋势及显著分段点;本研究数据分布不符合正态分布,采用对数线性模型,以年度变化百分比(annual percent change,APC)表示各分段区间内部趋势,平均年度变化百分比(average annual percent change,AAPC)表示整体变化趋势[10],APC=AAPC表示发病率呈现单调上升或下降趋势,APC或AAPC<0表示发病率逐年下降,APC或AAPC>0表示发病率逐年上升,APC绝对值越高表示上升或者下降的趋势越明显;P<0.05为差异有统计学意义;采用Joinpiont平行性检验比较不同地区、母亲年龄及围产儿性别CHD发病率差距的趋势,P<0.05表示平行性检测差异有统计学意义。

2 结果

2.1 2011~2020年河南省围产儿CHD发病率变化趋势结果见表1和图1。2011~2020年河南省共检出CHD围产儿19 004例,总发病率为140.06/万。Joinpiont回归模型结果显示,2011~2020年河南省围产儿CHD发病率呈上升趋势(AAPC=43.3%,P<0.05),显著分段点为2015年。

表1 2011~2020年河南省围产儿CHD发病率

图1 2011~2020年河南省围产儿CHD发病率的Joinpiont回归模型

2.2 不同地区、胎儿性别、产妇年龄的围产儿CHD发病率比较结果见表2。2011~2020年河南省城镇围产儿的CHD发病率显著高于农村围产儿,男婴围产儿CHD发病率显著高于女婴围产儿,高龄产妇的围产儿CHD发病率显著高于低龄产妇,差异有统计学意义 (χ2=7 259.160、5 415.473、499.520,P<0.05)。

表2 不同地区、胎儿性别、产妇年龄的围产儿CHD发病率比较

2.3 不同地区围产儿CHD发病率趋势及差异分析结果见图2A和表3。2011~2020年河南省城镇、农村地区围产儿CHD发病率均呈逐年上升趋势(AAPC=42.5%、44.5%,P<0.05),CHD发病率增长分段点分别为2013年、2015年。2011~2020年城镇与农村地区围产儿CHD发病率差距呈逐年上升趋势(P<0.05)。

2.4 不同性别围产儿CHD发病率趋势及差异分析结果见图2B和表3。2011~2020年河南省男婴和女婴CHD发病率均呈逐年上升趋势(AAPC=44.3%、42.7%,P<0.05),分段点均为2015年。Joinpiont平行性检测显示,2011~2020年河南省男婴和女婴CHD发病率差距趋势无统计学意义(P>0.05)。

2.5 不同孕产妇年龄的围产儿CHD发病率趋势及差异分析结果见图2C和表3。2011~2020年河南省非高龄、高龄孕产妇的围产儿CHD发病率均呈逐年上升趋势(AAPC=42.9%、42.7%,P<0.05),非高龄孕产妇围产儿CHD发病率增长分段点为2015年,高龄孕产妇围产儿CHD发病率增长无显著分段点。2011~2020年河南省高龄与非高龄孕产妇的围产儿CHD发病率差距呈逐年上升趋势(P<0.05)。

表3 Joinpiont回归模型分析2011~2020年河南省围产儿CHD发病率影响因素

A:地区;B:性别;C:产妇年龄。

3 讨论

我国CHD的发病率较高,如果不及时治疗,将导致患儿生长发育受限制,严重影响患儿身心健康。本研究结果发现,2011~2020年河南省围产儿CHD总体发病率为140.06/万,低于遵义市2014~2019年围产儿CHD发病率(168.65/万)[11],高于广州市围产儿CHD发病率(81.23/万)[12],高于2011~2015年广西壮族自治区围产儿CHD发病率(17/万)[13]。不同地区围产儿CHD的发病率差异较大,可能与研究时间、诊断水平、环境及人群分布等多种因素有关[13-14]。本研究结果显示,2011~2020年河南省围产儿CHD发病率呈逐年上升趋势,主要原因可能有以下几个方面:(1)CHD监测工作质量的提升和超声筛查准确度的不断提高,减少了CHD的漏报漏诊情况[10];(2)健康教育宣传力度的加强,增强了优生优育意识,提高了产检率[15];(3)母体环境暴露和生活方式的改变[16]。

本研究结果发现,2011~2020年河南省城镇围产儿的CHD发病率显著高于农村围产儿,男婴围产儿的CHD发病率显著高于女婴,高龄产妇的围产儿CHD发病率显著高于低龄产妇,说明地区分布、胎儿性别、产妇年龄与围产儿CHD有关。目前,围产儿CHD具体病因尚不清楚。研究表明,CHD主要是遗传和环境(感染病毒、环境污染、射线辐射等)导致[17-19]。此外,经济发展水平、工业化程度也可能与CHD的发生相关[20]。HANSEN等[21]研究显示,中国CHD发病率在围产儿性别、母亲居住地理区域及年龄方面存在显著差异,与本研究结果一致。

有研究显示,西澳大利亚州[21]和长沙市[22]城镇围产儿CHD发病率显著高于农村地区。本研究结果显示,2011~2020年河南省城镇围产儿的CHD发病率显著高于农村围产儿,且城镇与农村地区围产儿CHD发病率差距呈逐年上升趋势。城镇围产儿CHD发病率高于农村地区的原因可能有以下几个方面:一是随着社会经济的进步,城市出生缺陷的监测医疗机构的产前诊断技术及新生儿早期诊断技术水平越来越高于农村地区,且监测网严密、定期核查,减少了漏诊或误诊的情况[23];二是城市生活中的环境暴露因素和社会压力可能会对孕产妇产生协同效应[22,24]。

本研究结果显示,2011~2020年河南省高龄产妇的围产儿CHD发病率显著高于低龄产妇,且高龄与非高龄孕产妇的围产儿CHD发病率差距呈逐年上升趋势。有研究证实,高龄孕产妇是CHD的高危因素[25-26]。随着三孩政策开放,孕产妇年龄不断增长,不良环境因素的暴露和高龄孕妇的生理变化使母体易发生基因突变和染色体异常[13,26]。此外,还可能与高龄孕产妇的长期并发症增加(如糖尿病、肥胖症)和父亲年龄较大有关[21]。因此,妇幼保健机构应加强育龄妇女健康教育宣教活动,鼓励育龄妇女选择最佳生育年龄优生优育。

本研究结果显示,2011~2020年河南省男婴CHD发病率显著高于女婴,但男婴和女婴CHD发病率差距趋势无统计学意义。有研究表明,男性性染色体核型为杂合子,而女性性染色体核型为纯合子,当性染色体受损时,男性性染色体无法弥补,而女性的性染色体具有同位基因互补优势[27],这也从基因水平上解释了男婴和女婴CHD发病率存在显著差异的原因。此外,还可能与传统思想“重男轻女”有关,如若产前诊断是女婴,家长选择放弃的概率较大[3]。

本研究采用了Joinpoint回归模型分析围产儿CHD发病率变化趋势及分段点,该模型可以预测疾病的时间变化趋势特征,其分析结果能为防控工作提供决策参考;在描述疾病长期的变化趋势中,该模型要优于传统的趋势描述方法[28-29]。本研究结果发现,2011~2020年河南省CHD发病率在围产儿性别、居住地区和孕产妇年龄分组中均呈上升趋势,且城镇地区、男婴、女婴、非高龄孕产妇及河南省总体围产儿CHD发病率趋势变化分段点均出现在2015年,可能与2015年生育率的降低和围产保健政策的优化有关。

综上所述,2011~2020年河南省围产儿CHD的发病率呈上升趋势,且地区分布、胎儿性别、产妇年龄与围产儿CHD发生率有关。未来应进一步加强健康教育及产前筛查,尽量避免严重CHD的发生,对高危人群要做好妊娠管理,最大程度地降低CHD的发病率。

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