姜 英

江苏省苏州市吴江区第一人民医院妇产科(苏州215200)

主题词 妊娠并发症 糖尿病/病因学 危险因素 预测

随着我国社会经济的发展，人们的生活方式、饮食结构发生了巨大变化。尤其在孕期，不良生活习惯、饮食方式及错误的传统妊娠观念常常成为各种慢性疾病发生的诱因。妊娠期糖尿病(GDM)是围产期最常见的并发症之一，病因具有多源性，母体健康状态、社会心理等诸多因素参与了GDM的发病及转归[1-2]。因此在不同国家、不同地区的报道中，关于GDM病因学的研究结论并不完全一致[3- 4]。GDM的危害巨大，可导致巨大儿、早产、畸形、胎儿生长受限等严重后果[5]。若能在孕期对GDM早发现、早干预，将孕妇血糖控制在理想范围内，则可显著降低母婴不良结局的发生率。2010年，国际糖尿病和妊娠研究组发布的专家共识[6]，删除了原有GDM诊断中的糖筛标准，我国也在2011年12月出台了相关行业准则，接纳了这一新的诊断标准。OGTT是一项非免费非强制性的检查项目，找到一种高效的预测模型，可有效减少GDM的漏诊及医疗资源浪费。因此，本研究在探讨影响GDM发生的危险因素基础上，构建一套预测模型并进行其初步验证。

对象与方法

1 研究对象 收集2016年10月至2017年5月在吴江区第一人民医院建卡并定期进行产检的孕妇为研究对象。纳入研究：①孕周≤12周;②年龄20～45岁;③沟通顺利，能自主回答或填写问卷;④单胎妊娠;⑤知情同意。排除标准：①妊娠期合并糖尿病病史;②近期服用过脂代谢干扰药物，如苯妥英钠、可的松等;③合并有内分泌病史，如甲状腺功能亢进等。最终，579例孕妇被纳入研究，平均年龄(29.54±4.15)岁。妊娠期糖尿病的诊断参照人民卫生出版社《妇产科学》中关于GDM的诊断标准。OGTT试验前3d，告知患者正常活动与饮食，保证碳水化合物进食≥150g/d。OGTT前1d，晚餐后开始禁食，至少8h，期间保持安静平稳状态，禁烟禁酒。次日清晨检查时，5min内口服300ml含75g葡萄糖的糖水，以开始饮用糖水时间为标准，抽取服用前、后1h、2h的静脉血，检测血糖值。采用75gOGTT诊断标准，空腹、服用糖水后1h、2h的参考值分别为5.1mmol/L、10.0mmol/L、8.5mmol/L，任一时间点血糖值达到或超过标准即可诊断为妊娠期糖尿病。

2 调查方法 检索中英文数据库后，找出GDM相关危险因素的相关文献，结合本院实际情况，自行设计调查问卷。主要调查内容包括：①基线资料：年龄、身高、文化程度、月收入、工作性质、预产期、联系电话;②孕前基础健康情况：孕前BMI、孕期高血压、孕早期舒张压、PCOS、反复白色念珠菌阴道炎、乙肝病史;③孕前产科相关指标：巨大胎儿史、剖宫产、早产史、GDM史、胎次、产次、月经初潮年龄;④其他危险指标：有一级亲属糖尿病史、高血压家族史、吸烟史、饮酒史等。

调查由经过统一培训的专职调查员进行，集中培训时间不少于5h，主要内容包括调查前礼貌用语及咨询语、统一的调查研究介绍词、填表时注意事项介绍、对无法自行填写的孕妇进行客观问答记录等，在护理部及产科门诊护士长的授权下进行调查。向孕妇发放问卷前，详细解释调查目的与意义，在取得孕妇同意后，介绍问卷内容及填写要求。请孕妇自行填写，对无法自行填写的孕妇，由调查员采用问答的形式客观记录。一般在15min内填写完毕，当场收回并核查缺项，及时修改。统一回收后，剔除不合格问卷，对有效问卷统一编号，数据由2人重复录入、核查。

3 统计学方法 数据分析均采用SPSS 20.0软件进行,计量资料采用t检验；计数资料的单因素分析采用χ2检验或Fisher精确概率法。多因素分析采用Logistic回归模型进行。模型预测效能检验采用受试者工作曲线特征进行分析。P<0.05 认为差异具有统计学意义。

结 果

1 两组孕妇的基线资料比较 579例孕妇，排除信息缺失46例，最终收回有效问卷533例，有效回收率为92.1%。其中79例合并GDM，发生率为14.8%。根据是否合并GDM，分为GDM组和非GDM组。两组孕妇的基线资料，包括年龄、身高、文化程度、月收入、工作性质等无统计学差异，具有可比性(P>0.05)，见表1。

2 影响GDM发生的单因素分析 单因素分析结果显示，孕前BMI、合并PCOS、一级亲属糖尿病史、GDM史、早期空腹血糖、胎次、产次是影响孕妇发生GDM的危险因素，差异具有统计学意义(P<0.05)。但孕期高血压、孕早期舒张压、反复白色念珠菌阴道炎、乙肝、高血压家族史、巨大胎儿史、剖宫产、早产史、吸烟史、饮酒史对GDM的发生无明显影响(P>0.05)，见表2。

3 影响GDM发生的多因素分析 将单因素分析中有意义的指标全部纳入多因素模型，结果发现，孕前BMI偏重(OR=1.439，P=0.022)、合并PCOS(OR=1.389，P=0.010)、一级亲属糖尿病史(OR=1.810，P=0.014)、GDM史(OR=18.047，P=0.000)、早期空腹血糖(OR=3.161，P=0.000)是影响GDM发生的独立性危险因素，孕前BMI偏轻(OR=0.736，P=0.036)是明显的保护性因素，差异均具有统计学意义(P<0.05)，见表3。

表1 两组孕妇的基线资料比较

4 构建GDM发生风险的Logistic回归模型 根据logistic回归结果，可得方程：Y=-4.926-0.311X1+0.363X2+0.327X3+0.509X4+2.899X5+1.322X6(X1：孕前BMI偏轻；X2：孕前BMI偏重；X3：合并PCOS；X4：一级亲属有糖尿病史；X5：合并GDM史；X6：早期空腹血糖)。

5 GDM发生风险模型的预测效能评价 将患者数据带入已构建的模型方程，利用ROC曲线检验该模型预测效能，结果发现，ROC曲线下面积为0.731，灵敏度为0.74，特异度为0.62，Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示，χ2值=1.526，P=0.93。模型拟合效度好，预测价值高(图1)。

图1 GDM发生风险预测效能的ROC曲线

指标GDM组(n=79)非GDM组(n=454)χ2值P值孕前BMI(例)57.9430.000<18.524918.5～23.92429424～27.93776≥271635孕期高血压(例)0.2360.627有41249无38205孕早期舒张压(例)2.5050.113≥80mmHg39181<80mmHg40273PCOS(例)11.1140.001有2781无52373反复白色念珠菌阴道炎(例)0.1260.723有419无75435乙肝病史(例)0.8820.348有1052无69402一级亲属糖尿病史(例)9.0020.003有37135无42319高血压家族史(例)0.1950.659有32196无47258巨大胎儿史(例)0.1780.673有734无72420剖宫产(例)0.5320.466有24120无55334早产史(例)2.0190.155有931无70423GDM史(例)6.2820.012有1335无66419吸烟史(例)0.2810.596有29181无50273饮酒史(例)1.8480.174有20150无59304早期空腹血糖(mmol/L)7.9±1.44.9±1.615.6520.000胎次(次)2.79±0.481.98±0.3617.4850.000产次(次)2.04±0.241.32±0.3020.2290.000月经初潮年龄(岁)13.4±1.613.6±1.4-1.1460.252

表3 影响GDM发生的多因素分析

讨 论

受人种、经济发展水平、生活习惯、诊断标准差异等诸多因素的影响，国内外关于GDM发生率的报道从1%～25%不等[7-8]。在我国，随着社会经济及医疗卫生事业的发展，大多数地区孕妇的定期产检意识强，GDM等孕期并发症的检出率大为提高。作为一种全身性疾病，GDM可促进孕妇发生妊娠期高血压、感染、羊水过多、难产、死胎及一系列远期并发症，还可导致新生儿发生呼吸窘迫综合征、新生儿低血糖等，对母体及胎儿均会造成严重的不良影响[9]。在本次调查的533例孕妇中，79例合并GDM，发生率约为14.8%，与国内学者报道的发生率接近[10]。这表明，GDM在我国仍是一种高发生率的孕期并发症，对此类患者应尽早干预。

GDM的危险因素来源多样，本研究发现，孕前BMI、合并PCOS、一级亲属糖尿病史、GDM史、早期空腹血糖、胎次、产次是影响孕妇GDM发生的危险因素。这与Anand[11]，Huvinen 等[12]的研究结论较为一致。李晓红等[13]研究发现，肥胖GDM孕妇的胰岛素水平显著高于非肥胖对照组 [(24.1±7.6I)U/ml 与 (10.2±8.2I)U/ml]。与消瘦者相比，肥胖人群的脂肪细胞密度高，单位体积内的胰岛素受体较少，胰岛素敏感性就相对较低，导致脂肪进一步堆积，形成恶性循环，在孕期表现为不适宜的体重增长。曾凡华等按孕前BMI标准，将孕妇分为体重过低、正常、超重以及肥胖四组，研究后发现，四组孕妇最适宜的体重增长范围分别为14～22kg、10～18kg、10～14kg、6～10kg,过快的体重增长,易造成不良妊娠结局。 许多研究也确认了多次孕产史对GDM发生的促进作用，可能的原因包括：①有多次孕产史的产妇，往往年龄偏大，体内雌激素水平相对较低且不稳定，对GDM发生的保护作用减弱;②多次妊娠易造成母体发生滞留型肥胖，BMI升高。糖尿病的遗传倾向十分明显，随着高通量基因分型、基因组学等技术的发展，越来越多的GDM易感基因及SNP被发现，如CDKAL1 基因、MTNR1B基因、IGF2BP2基因等。父系或母系的糖尿病病史可通过遗传效应与基因作用相互交联，进而使孕期胰岛素抵抗易感性升高。

目前关于GDM危险因素的研究很多，但很少有关于构建风险预测模型的研究，因此，在实际临床中实用价值不大。同时，国际糖尿病和妊娠研究组在2010年更新了GDM的诊断标准，但新标准中未纳入中国孕妇的相关数据，因此，如何在新标准下对国内GDM高危孕妇进行有效管理值得进一步研究。Logistic回归与决策树是两种最常用的风险预测模型，GDM的发生受多变量共同影响，因此，对整体把握性更强的Logistic回归模型在相关研究中更具优势。在本研究中，我们在多因素logistic回归的基础上，得到方程：Y=-4.926-0.311X1+0.363X2+0.327X3+0.509X4+2.899X5+1.322X6(X1：孕前BMI偏轻；X2：孕前BMI偏重；X3：合并PCOS；X4：一级亲属有糖尿病史；X5：合并GDM史；X6：早期空腹血糖)。一些西方学者对相关预测模型也有报道，但由于社会结构、经济发展等诸多因素的差异，许多研究中纳入了种族、人种、移民情况等人口学因素，并不适用于我国实际。Savona等[14]报道称，种族、体力劳动者、GDM史、孕前BMI等因素是影响GDM发生的主要危险因子，ROC曲线验证后发现，灵敏度与特异度分别为75.0%、57.8%。对研究得出的预测模型进行检验后发现，ROC曲线下面积为0.731，灵敏度为0.74，特异度为0.62，与国外预测模型的效能相近。

综上所述，本研究发现，多种危险因素共同参与了GDM的发生过程，构建的预测模型有较好的评估效能，有一定的临床应用价值。但本研究为单中心研究，纳入的临床病理因素有限，未来在多中心联合、增加样本量、的基础上，纳入更多的危险因素，或能为此类研究提供更具说服力的证据。