【摘要】：背景出生缺陷(Birth Defects,BDs),也被稱為先天異常,指胎兒在出生時(shí)即存在的各種解剖學(xué)結(jié)構(gòu)或功能上的異常。近年來我國發(fā)生率較高的BDs類型主要有先天性心臟病、多指/趾、總唇裂、馬蹄內(nèi)翻等。據(jù)2015年資料顯示,我國BDs發(fā)生率為19.87‰,每年約有90萬新發(fā)BDs病例。BDs不僅給社會和家庭帶來巨大的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān),也是導(dǎo)致各種不良妊娠結(jié)局和嬰兒夭折的重要原因,目前已成為我國一個(gè)重要的公共衛(wèi)生問題和社會問題。BDs的影響因素分布廣泛而復(fù)雜,包括能夠被直接調(diào)查或測量的“外顯因素”和不易被直接觀測的“潛在因素”。目前國內(nèi)外關(guān)于分析BDs影響因素的研究有很多,多采用卡方檢驗(yàn)或Logistic回歸分析方法,部分采用Poisson回歸等廣義模型等分析方法進(jìn)行分析。研究目的多側(cè)重于評估影響因素的單獨(dú)效應(yīng),而忽視了因素之間的相互作用及局部獨(dú)立效應(yīng)。潛在類別分析(Latent Class Analysis,LCA)是通過研究多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素之間的協(xié)同效應(yīng),并將群體劃分為相互排斥的不同分布模式亞群,使風(fēng)險(xiǎn)因素的差異在不同的亞群中最大化的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。采用LCA方法可以實(shí)現(xiàn)對BDs影響因素的特征聚類,評估母親分布因素之間的聯(lián)合效應(yīng),探究因素在個(gè)體水平的共同分布模式。目前國內(nèi)外采用LCA方法研究BDs影響因素分布模式的研究少有報(bào)道,且具有研究因素較片面、未考慮影響因素的地區(qū)分布差異等局限性�？臻g流行病學(xué)方法在近十年得到迅速發(fā)展。目前多項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn),BDs的發(fā)生具有空間聚集性,而文化程度、生活行為方式等非遺傳性影響因素在人群中的分布分布也可能存在地區(qū)差異。應(yīng)用地理信息技術(shù)方法探討B(tài)Ds影響因素分布模式在高發(fā)區(qū)域與非高發(fā)區(qū)域的差異,有助于制定具有區(qū)域性特點(diǎn)的BDs防控策略,對提高出生人口素質(zhì)具有重要意義。目的本研究基于平陰縣人群,采用空間聚集性分析、病例對照研究、潛在類別分析等多種研究方法,以期達(dá)到探索近年來平陰縣區(qū)域BDs發(fā)病情況,尋找其中的高發(fā)聚集區(qū)域,并探討B(tài)Ds影響因素的分布模式在高發(fā)區(qū)與非高發(fā)區(qū)是否存在差異的目的,旨在為制定針對不同區(qū)域的個(gè)性化預(yù)防控制措施提供科學(xué)指導(dǎo)依據(jù)。方法1.2015-2017年平陰縣出生缺陷發(fā)病情況及空間分布特征研究1.1數(shù)據(jù)收集及一般特征描述在醫(yī)院監(jiān)測的基礎(chǔ)上,收集2015至2017統(tǒng)計(jì)年(2014.10.1-2017.9.30)期間平陰縣缺陷兒數(shù)據(jù)和圍產(chǎn)兒數(shù)據(jù)。計(jì)算總發(fā)生率及逐年發(fā)生率;比較發(fā)生率的性別差異及城鄉(xiāng)差異;計(jì)算主要BDs類型發(fā)生順位和所屬人體系統(tǒng)發(fā)生順位;描述缺陷兒特征及母親人口學(xué)特征。1.2空間聚集性分析方法以343個(gè)空間單元為單位,將BDs數(shù)據(jù)與地理分布信息聯(lián)接,構(gòu)建缺陷兒病例分布地圖;對BDs粗發(fā)生率依次進(jìn)行年齡別標(biāo)準(zhǔn)化、空間經(jīng)驗(yàn)貝葉斯平滑,繪制BDs發(fā)生率等級地圖;進(jìn)行全局空間自相關(guān)與局部空間自相關(guān)分析,探尋研究期間平陰縣BDs高發(fā)聚集區(qū)域。2.平陰縣出生缺陷人群影響因素病例對照研究方法設(shè)計(jì)成組病例對照研究,通過問卷調(diào)查,收集獲取缺陷兒及正常兒的母親的基本特征和影響因素在病例組與對照組人群中的分布情況,采用卡方檢驗(yàn)進(jìn)行組間差異比較,采用Logistic回歸分析方法篩選合適的影響因素用于后續(xù)分布模式的探討。3.出生缺陷人群影響因素分布模式研究方法采用LCA方法,探討影響因素在高發(fā)區(qū)及非高發(fā)區(qū)中的分布模式,比較不同區(qū)域內(nèi)BDs影響因素分布模式的差異。結(jié)果1.2015-2017年平陰縣出生缺陷發(fā)病情況及空間分布特征1.1出生缺陷發(fā)病一般特征2015-2017年期間,平陰縣共監(jiān)測有279例出生缺陷兒,圍產(chǎn)兒10884人,總BDs發(fā)生率為25.63‰;三年發(fā)生率分別為21.17‰、23.37‰和30.28‰,呈逐年遞增趨勢(χ2趨彟=6.177,P=0.013),高于同時(shí)期全國及山東省缺陷率。男性缺陷率為29.16‰,女性缺陷率為21.10‰,無明顯差異(χ2=3.445,P=0.063)。城鎮(zhèn)地區(qū)BDs發(fā)生率為73.32‰,鄉(xiāng)村地區(qū)BDs發(fā)生率為19.27‰,城鎮(zhèn)地區(qū)缺陷率顯著高于鄉(xiāng)村地區(qū)(χ2=120.867,P0.001)。發(fā)病率前五順位的主要BDs類型為:先天性心臟病(33.08/萬)、副耳(29.40/萬)、多指/趾(17.46/萬)、總唇裂(16.54/萬)和先天性腎畸形(14.70/萬);發(fā)病率前五順位涉及人體系統(tǒng)為:五官/頸部/面部(55.07/萬)、循環(huán)系統(tǒng)(43.14/萬)、骨骼肌肉系統(tǒng)(34.88/萬)、泌尿系統(tǒng)(33.96/萬)和神經(jīng)系統(tǒng)(26.62/萬)。缺陷兒母親的平均妊娠時(shí)年齡為30.78±5.63歲,其中文化程度為初中學(xué)歷(39.07%)、家庭人均月收入在2000-4000元之間(41.58%)、經(jīng)母親(98,21%)、多次妊娠(78.14%)者所占的比重較大。279例缺陷兒中活產(chǎn)兒的平均胎齡為275.48±10.97天,死胎死產(chǎn)兒的平均胎齡為180.89±40.85天,其中單胎(97.13%)、活產(chǎn)(63.08%)、單獨(dú)超聲確診(50.54%)、產(chǎn)后7天內(nèi)確診(41.58%)的缺陷兒所占比重較大。1.2出生缺陷空間聚集性分析結(jié)果279例缺陷兒共分布于116個(gè)空間單元,病例分布有逐漸向南發(fā)展的趨勢。經(jīng)年齡標(biāo)準(zhǔn)化和空間貝葉斯平滑后,各空間單元的缺陷率在0至187.57‰之間。BDs發(fā)生率在全縣范圍內(nèi)呈空間自相關(guān)(Moran's I=0.113,P=0.005);局部Moran's I統(tǒng)計(jì)量呈顯著性的空間單元共有59個(gè),其中正-正相關(guān)地區(qū)25個(gè),主要分布在城區(qū)及周邊、孝直鎮(zhèn)西部;局部Getis-Ord Gi*統(tǒng)計(jì)量呈顯著性的空間單元共有99個(gè),其中“熱點(diǎn)地區(qū)”52個(gè),集中分布在縣城及周圍、孝直鎮(zhèn)西部、孔村鎮(zhèn)中部。結(jié)合實(shí)際發(fā)生率確定,平陰縣BDs高發(fā)區(qū)域主要包括平陰縣城區(qū)及周邊、東北部、東南部等37個(gè)空間單元,非高發(fā)區(qū)域主要包括306個(gè)空間單元。高發(fā)區(qū)域BDs發(fā)生率為37.70‰,非高發(fā)區(qū)域BDs發(fā)生率為18.61‰,高發(fā)區(qū)域的BDs發(fā)生率顯著高于非高發(fā)區(qū)域(χ2=36.954,P0.001,RR=2.03,AR=19.09‰)。2.影響因素病例對照研究結(jié)果共收集有效問卷420份,包括病例組216份,對照組204份。病例組與對照組母親在年齡、文化程度、家庭居住地、職業(yè)、家庭年均收入等方面無顯著性差異;孕前有工廠/醫(yī)院長期工作經(jīng)歷、工作中接觸危險(xiǎn)因素、有異常妊娠史、孕期服藥、應(yīng)用輔助生殖技術(shù)可能為平陰縣BDs的危險(xiǎn)因素(P0.05);有活產(chǎn)史、孕期增補(bǔ)葉酸、孕期體育鍛煉、有良好的健康知識素養(yǎng)可能為平陰縣BDs的保護(hù)因素(P0.05)。3.出生缺陷影響因素人群分布模式結(jié)果以第二部分病例對照研究結(jié)果并結(jié)合文獻(xiàn)查閱,最終篩選12個(gè)常見BDs影響因素用于構(gòu)建模型。高發(fā)區(qū)的影響因素可聚集成三種潛在類別分布模式:“孕期患病或服藥型分布”(45.8%)、“危險(xiǎn)因素較少型分布”(32.1%)、“不良工作環(huán)境型分布”(22.1%);非高發(fā)區(qū)的影響因素可聚集成三種潛在類別分布模式:“危險(xiǎn)因素較少型分布”(42.2%)、“孕期患病或服藥型分布”(36.1%)、“多種因素刺激型分布”(21.7%)。其中,高發(fā)區(qū)中“孕期患病或服藥型分布”在人群中所占比重明顯高于非高發(fā)區(qū)(χ2=4.182,P=0.041),“危險(xiǎn)因素較少型分布”所占比重明顯低于非高發(fā)區(qū)(χ2=4.566,P=0.033)。結(jié)論1.平陰縣的出生缺陷發(fā)生存在空間聚集現(xiàn)象,呈現(xiàn)明顯的高發(fā)區(qū)域。主要包括平陰縣城區(qū)及周邊、東北部、東南部等37個(gè)空間單元。高發(fā)區(qū)的出生缺陷率為37.70‰,非高發(fā)區(qū)為18.61‰,高發(fā)區(qū)出生缺陷發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)增高兩倍。2.出生缺陷影響因素分布模式存在地區(qū)差異。出生缺陷高發(fā)區(qū)影響因素主要呈現(xiàn)“孕期患病或服藥型分布”的分布模式,非高發(fā)區(qū)域影響因素主要呈現(xiàn)“危險(xiǎn)因素較少型分布”的分布模式。3.平陰縣BDs發(fā)生率處于較高水平,其中副耳、總唇裂和先天性腎畸形的發(fā)生率明顯高于同時(shí)期全國平均水平,應(yīng)引起關(guān)注。建議:平陰縣應(yīng)針對不同區(qū)域采取針對性的防控措施。需重點(diǎn)加強(qiáng)對高發(fā)區(qū)域母親在孕期患病或服藥情況及相關(guān)潛在因素的監(jiān)控,篩選高危人群。應(yīng)加強(qiáng)對副耳、總唇裂和先天性腎畸形的篩查,做到早發(fā)現(xiàn)、早干預(yù)。
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R174
【圖文】：

平陰縣高程地圖

－－式轉(zhuǎn)變，受環(huán)境因素以及社會經(jīng)濟(jì)狀況、政策實(shí)施等社會因素的影響，收入水平、逡逑文化程度以及生活行為方式等非遺傳性因素的分布也可能存在地區(qū)差異，在一定逡逑程度上會影響相應(yīng)區(qū)域疾病的發(fā)生與發(fā)展，這可能是導(dǎo)致ＢＤｓ出現(xiàn)空間聚集性逡逑的主要原因之一。應(yīng)用ＧＩＳ將非遺傳性人群影響因素的分布特征與ＢＤｓ分布情逡逑況進(jìn)行鏈接分析，探討不同地區(qū)的影響因素分布情況及分布模式差異，可以為研逡逑究者在研究ＢＤｓ影響因素中提供全新視角［４７］，有助于“因地制宜”的制定區(qū)域逡逑性ＢＤｓ防控措施，提出針對性的篩查標(biāo)準(zhǔn)，更高效的篩查高危人群。逡逑因此，我們假設(shè)近年來平陰縣區(qū)域的ＢＤｓ可能存在空間聚集現(xiàn)象，且這種逡逑聚集與某些影響因素的空間分布差異存在一定的相關(guān)性。本文通過探索近年來當(dāng)逡逑地ＢＤｓ發(fā)病情況及高聚集區(qū)域，并探討ＢＤｓ影響因素的分布模式在高發(fā)區(qū)與非逡逑高發(fā)區(qū)是否存在差異，以期為制定針對不同區(qū)域的個(gè)性化預(yù)防控制措施提供科學(xué)逡逑指導(dǎo)依據(jù)（技術(shù)路線見圖２）。逡逑

本文采用空間經(jīng)驗(yàn)貝葉斯平滑概率事件的平滑計(jì)算，根據(jù)大型人群發(fā)調(diào)整，從而提高發(fā)生率真實(shí)性與可信度前需設(shè)置空間權(quán)重矩陣，即將研究對象式表示，形成ｎＸｎ的空間權(quán)重矩陣（＇Ｗｕ邋Ｗｎ邋？？？逡逑Ｗｎ邋Ｗ２２邋？？？邋Ｗｉｎ逡逑＝邐逡逑＿Ｗｎ＼邋Ｗｎ２邋？？？邋ｆＶｎｎ逡逑Ｋ值最近鄰規(guī)則、鄰近規(guī)則和距離規(guī)Ｑｕｅｅｎ權(quán)重和Ｒｏｏｋ權(quán)重等。本文采用Ｑｕ第＿／空間單元有相同的邊或頂點(diǎn)逡逑第／空間單元不相鄰邐，如圖３

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