Účinky gestačního diabetu melitus na děti (EOGDMOC)

Úvod:

Podle statistik byl výskyt GDM v Číně v roce 2017 zhruba 14,8 %. Předběžný test, který provedla porodnická ambulance První lidové nemocnice v Chongqing Liangjiang New Area, Čína (partner projektu), ukázal, že GDM percentil byl 17,5 %.

V současné době se věří, že GDM může ovlivnit perinatální zdraví příští generace včetně „obřích dětí“. Dopad GDM na zdraví dětí v dětství se v poslední době stal ohniskem výzkumu. GDM je důležitým problémem veřejného zdraví, který má obrovský dopad na zdraví dětí.

„1000 dní v raném věku“ označuje období od spojení spermií a vajíčka do druhého roku života, což má hluboký dopad na růst a vývoj dětí a zdraví v dospělosti a dokonce i na zdraví jejich dětí. Děti v tomto věku jsou v období interakce mezi genetikou a faktory prostředí, a přesto jsou také v „okně příležitostí“ epigenetické regulace. Onemocnění a výživa těhotných matek výrazně ovlivní růst a vývoj dětí v prvních 1000 dnech jejich života a také dlouhodobé zdraví dětí a dětí dětí.

Mezinárodní studie ukázaly, že děti matek GDM mohou mít abnormality ve vývoji nervového systému, včetně kognitivní poruchy paměti a bradykineze. Nedávné studie zjistily, že GDM diagnostikovaná před 26. týdnem těhotenství může zvýšit riziko poruch autistického spektra u dětí ve věku 18-24 měsíců a léčba GDM nemůže toto riziko snížit. Studie ve Španělsku zjistila, že GDM významně snížila výsledky testů na vývoj jazyka a hrubé motoriky u dětí ve věku 18 měsíců (P<0,05).

Mechanismus GDM na vývoj dětského psychomotorického vývoje je složitější. Studie ukázaly, že střední a pozdní těhotenství je důležitou fází vývoje nervového systému. chronická hypoxie u GDM plodů podněcuje tělo k mobilizaci železa z jiných tkání, včetně mozku, k produkci dostatečného množství hemoglobinu pro kyslík. Železo se podílí na diferenciaci neuronů v mozku, syntéze a rozkladu neurotransmiterů a myelinové pochvy mozku atd. Nedostatek železa v mozku může vést ke změnám ve struktuře a funkci hipokampu a striata, a tím ovlivnit rozvoj cítění, pohybu, emocí, učení, paměti a chování. V současné době se uvažuje, že některé ukazatele krevní rutiny mohou komplexně odrážet ukládání železa v těle. Nedostatek železa u vyvíjejících se dětí způsobuje nenapravitelné poškození kognitivních a paměťových funkcí.

Vědci se domnívají, že GDM během těhotenství ovlivňuje metabolismus železa u dětí, a tím zvyšuje riziko narušeného neuropsychického vývoje, jako je kognitivní paměť a cvičení po narození, a že stav výživy železa po návratu do normálu nemůže toto poškození zvrátit.

Nová koncepce původu lidských nemocí „Vývojový původ zdraví a nemoci (DOHaD).“ teorie, tedy faktory prostředí (jako je výživa matek, nemoci atd.) v raném věku (jako je období plodu) bude mít vliv na některé nepřenosné nemoci dospělých (jako je obezita a metabolická onemocnění) a dokonce ovlivňuje zdraví několika generací.

Zahraniční studie zjistily, že porodní hmotnost dětí ve skupině GDM byla vyšší než u matek bez GDM (P<0,01) a výška dětí ve skupině GDM byla nižší než u matek bez GDM. skupina, když bylo dětem 1,5 roku (P<0,01). Ve věku 7,7 let byla hmotnost dětí ve skupině GDM významně vyšší než ve skupině bez GDM (P<0,01).

Vědci se domnívají, že GDM během těhotenství ovlivňuje syntézu tuku a hmotnost plodu, dále ovlivňuje hmotnost a tělesnou symetrii dětí po porodu a zvyšuje riziko odchylky tělesného růstu dětí.

Účel a význam výzkumu 2.1 Účel 2.1.1 Abychom objasnili, zda GDM v těhotenství ovlivňuje metabolismus železa u dětí, a tím zvyšuje riziko postnatální kognitivní paměti, pohybu a dalších poškození na úrovni neuropsychického vývoje, a zda se postnatální stav výživy železem vrátí do normálu, nemůže toto poškození zvrátit.

2.1.2 Objasnit, zda GDM v těhotenství ovlivňuje syntézu tuku plodu a přírůstek hmotnosti, dále ovlivňuje hmotnost a tělesnou symetrii dětí po porodu a zvyšuje riziko odchylky tělesného růstu dětí.

2.2 Význam Výsledky této studie mohou poskytnout základ pro vědecké posouzení prognózy dětí matek GDM a formulaci plánů včasné intervence a také datovou podporu pro další formulaci zdravotní politiky.

Vzorec pro výpočet velikosti vzorku je následující:

Nkeley =(（Z_(α/2)+Z_β）^2 P(1-P)(γ+1))/〖γ(P_(0-) P_1)〗^2 p = (p_0+γp_1)/( γ+1) N＝Velikost vzorku každé skupiny，α＝směrodatná odchylka，α=0,05，Zα/2=1,96，β=0,2，Zβ=0,842，r=1. Odhaduje se, že každá skupina potřebuje 255 Vzorky.

Plán statistické analýzy

Pro zadávání dat byl použit software Excel a pro analýzu dat statistický software SPSS 19.0. GDM byl použit jako expoziční faktor pro analýzu rozdílů mezi exponovanou skupinou (studovaná skupina) a neexponovanou skupinou (kontrolní skupina). Specifická analýza zahrnuje:

7.1 Chí-kvadrát test byl použit k analýze obecných demografických charakteristik a dalších základních charakteristik mezi těmito dvěma skupinami; 7.2 Chí-kvadrát test byl použit k analýze podmínek krmení, podmínek doplňkové stravy, podmínek ošetřování a hlavních onemocnění mezi těmito dvěma skupinami; 7.3 Hodnoty výšky a hmotnosti dvou skupin byly vypočteny podle normy: LAZ, WAZ, WLZ a BMIZ a výsledky byly analyzovány studentovým t testem.

7.4 Hodnoty GMQ, FMQ a TMQ v hodnocení škály rozvoje motoriky PDMS-2 Výsledky mezi těmito dvěma skupinami byly analyzovány neparametrickými testy, zatímco rozvojový kvocient (DQ) pěti oblastí hodnocených Gesellovou vývojovou škálou byl analyzován pomocí neparametrických testů.

7.5 Studentův t test byl použit k analýze krevních běžných hodnot mezi dvěma skupinami.

7.6 Vícenásobná lineární regresní analýza byla použita k analýze faktorů ovlivňujících fyzický, motorický a intelektuální vývoj mezi těmito dvěma skupinami.

7.7 Metoda likvidace neúplných dat 7.7.1 Mazání případů obsahujících chybějící data: jedná se především o jednoduchou metodu mazání a váhovou metodu. Pokud je počet chybějících dat malý, lze případy s chybějícími daty vymazat nebo zkreslení snížit vážením úplných dat. Po označení případů s neúplnými daty jsou úplným datovým případům přiřazeny různé váhy, které lze získat logistickou nebo probitovou regresí.

7.7.2 Doplňte chybějící údaje možnými údaji

Interpolace střední hodnoty:

Pokud je hodnota null číselná, doplní se chybějící hodnota atributu na základě průměrné hodnoty hodnoty atributu na všech ostatních objektech; Pokud je hodnota null nečíselná, použije se k doplnění chybějící hodnoty atributu hodnota, kterou atribut nabývá nejvícekrát ve všech ostatních objektech (tj. hodnota s nejvyšší četností výskytu) podle principu režimu ve statistice. .

7.7.3 Ztraceno v návaznosti na metodu zpracování poslední přenesené pozorování (LOCF) a přenesené základní pozorování (BOCF)

Plán kontroly kvality Kontrola kvality na místě bude prováděna pravidelně, alespoň jednou měsíčně, aby bylo zajištěno, že plán bude přísně dodržován a shromážděná data budou přesně zaznamenána.

8.1 Etika Tato studie byla schválena Radou pro etické hodnocení Dětské nemocnice Lékařské univerzity v Chongqing.

8.2 Výběr subjektů výzkumu Osoba odpovědná za screening a zápis musí subjekty prověřovat v přísném souladu s kritérii pro zařazení a vyloučení a udržovat konzistentnost kritérií pro zařazení a vyloučení Po podpisu smlouvy shromáždí pracovník prověřování údaje o období před otěhotněním, těhotenství a výsledek těhotenství dvou skupin matek a nechat je vyplnit dotazník.

8.3 Následné návštěvy Jeden výzkumný pracovník bude sledovat následnou návštěvu, bude uchovávat telefonní čísla, poskytovat zdravotní konzultace, navštěvovat doma, udržovat kontakt s rodiči jakoukoli jinou možnou formou a připomínat rodičům jejich schůzky.

8.4 Měření a fyzikální hodnocení Za fyzikální měření bude zodpovědný jeden výzkumník. Tento výzkumník bude před začátkem výzkumu proškolen na standardní fyzikální měření a bude vzata průměrná hodnota ze tří měření. Z hlediska přesnosti musí dva odhadci projít odborným školením běžných zdravotnických zařízení a získat osvědčení o kvalifikaci a poté po správnosti a konzistentnosti výsledků hodnocení zahájit hodnocení.

8.5 Sběr dat Speciální pracovníci jsou pověřeni shromažďováním a ukládáním papírových dat každý den a včasným vkládáním papírových dat do počítače pro skutečné a správné uložení.

8.6 Zadávání dat Výzkumná data jsou načítána do formuláře elektronického záznamu a databáze cloudové platformy včas, úplně, správně a jasně, aby byla zajištěna autentičnost a spolehlivost obsahu.