Raskausdiabetes mellituksen vaikutukset lapsiin (EOGDMOC)

Esittely:

Tilastojen mukaan Kiinan GDM:n esiintyminen vuonna 2017 oli noin 14,8 %. Kiinan Chongqing Liangjiang New Arean ensimmäisen kansansairaalan synnytyspoliklinikalla (projektikumppani) tekemä alustava testi paljastaa, että GDM-prosenttipiste oli 17,5 %.

Tällä hetkellä uskotaan, että GDM voi vaikuttaa seuraavan sukupolven perinataaliseen terveyteen, mukaan lukien "jättiläiset". Viime aikoina GDM:n vaikutuksista lasten terveyteen lapsuudessa on tullut tutkimuskohde. GDM on tärkeä kansanterveysongelma, jolla on valtava vaikutus lasten terveyteen.

"1000 päivää varhaisessa elämässä" tarkoittaa ajanjaksoa siittiöiden ja munasolujen yhdistelmästä toiseen elinvuoteen, millä on syvällinen vaikutus lasten kasvuun ja kehitykseen sekä aikuisiän terveyteen ja jopa lasten terveyteen. Tämän ikäiset lapset ovat genetiikan ja ympäristötekijöiden välisen vuorovaikutuksen ikkunajaksossa, ja silti ovat myös epigeneettisen säätelyn "mahdollisuuksien ikkunassa". Raskaana olevien äitien sairaus ja ravinto vaikuttavat suuresti lasten kasvuun ja kehitykseen heidän elämänsä ensimmäisenä 1000 päivänä sekä lasten ja lasten lasten terveyteen pitkällä aikavälillä.

Kansainväliset tutkimukset ovat osoittaneet, että GDM-äitien lapsilla voi olla poikkeavuuksia hermoston kehityksessä, mukaan lukien kognitiivinen muistin heikkeneminen ja bradykinesia. Viimeaikaiset tutkimukset ovat osoittaneet, että ennen 26 raskausviikkoa diagnosoitu GDM voi lisätä autismikirjon häiriöiden riskiä 18–24 kuukauden ikäisillä lapsilla, eikä GDM-hoito voi vähentää riskiä. Espanjassa tehdyssä tutkimuksessa havaittiin, että GDM alensi merkittävästi kielen ja motorisen kehityksen testipisteitä 18 kuukauden ikäisillä lapsilla (P<0,05).

GDM:n mekanismi lasten psykomotorisen kehityksen kehityksessä on monimutkaisempi. Tutkimukset ovat osoittaneet, että keski- ja myöhäisraskaus on tärkeä vaihe hermoston kehityksessä. krooninen hypoksia GDM-sikiöillä saa kehon mobilisoimaan rautaa muista kudoksista, mukaan lukien aivot, tuottamaan riittävästi hemoglobiinia happea varten. Rauta osallistuu aivojen hermosolujen erilaistumiseen, välittäjäaineiden synteesiin ja hajoamiseen sekä aivojen myeliinivaippaan jne. Aivojen raudanpuute voi johtaa muutoksiin hippokampuksen ja striatumin rakenteessa ja toiminnassa, mikä vaikuttaa tunteiden, liikkeen, tunteiden, oppimisen, muistin ja käyttäytymisen kehittäminen. Tällä hetkellä katsotaan, että jotkut veren rutiinin indikaattorit voivat heijastaa kattavasti kehon raudan varastointia. Kehittyvien lasten raudanpuute aiheuttaa korjaamattomia vaurioita kognitiivisille ja muistitoiminnoille.

Tutkijat uskovat, että GDM raskauden aikana vaikuttaa lasten rauta-aineenvaihduntaan, mikä lisää riskiä neuropsykologisen kehityksen, kuten kognitiivisen muistin ja liikunnan heikkenemisestä syntymän jälkeen, ja että raudan ravitsemustila normalisoitumisen jälkeen ei voi peruuttaa tätä vahinkoa.

Uusi käsite ihmisen sairauksien alkuperästä "Terveyden ja sairauden kehityksen alkuperä (DOHaD)." -teoria eli ympäristötekijät (kuten äidin ravitsemus, sairaudet jne.) varhaisessa elämässä (kuten sikiövaiheessa) vaikuttaa joihinkin aikuisten ei-tarttuviin sairauksiin (kuten liikalihavuuteen ja aineenvaihduntasairauksiin) ja jopa useiden sukupolvien terveyteen.

Ulkomaisissa tutkimuksissa oli havaittu, että GDM-ryhmän lasten syntymäpaino oli suurempi kuin ei-GDM-äitien (P<0,01) ja GDM-ryhmän lasten pituus oli pienempi kuin ei-GDM-äitien. ryhmässä, kun lapset olivat 1,5-vuotiaita (P<0,01). GDM-ryhmän lasten paino oli 7,7 vuoden iässä merkitsevästi korkeampi kuin ei-GDM-ryhmän (P<0,01).

Tutkijat uskovat, että raskaudenaikainen GDM vaikuttaa sikiön rasvasynteesiin ja painoon, vaikuttaa edelleen lapsen painoon ja kehon symmetriaan synnytyksen jälkeen ja lisää riskiä lasten ruumiinkasvun poikkeamiin.

Tutkimuksen tarkoitus ja merkitys 2.1 Tarkoitus 2.1.1 Selvittää, vaikuttaako GDM raskauden aikana lasten rauta-aineenvaihduntaan, mikä lisää synnytyksen jälkeisen kognitiivisen muistin, liike- ja muiden neuropsykologisten kehitystasovaurioiden riskiä ja sitä, palautuuko postnataalinen rautaravitsemustila normaaliksi, ei voida peruuttaa tätä vauriota.

2.1.2 Selvittääksemme, vaikuttaako GDM raskauden aikana sikiön rasvasynteesiin ja painonnousuun, vaikuttaa edelleen lapsen painoon ja kehon symmetriaan synnytyksen jälkeen ja lisää riskiä lapsen ruumiinkasvun poikkeamiin.

2.2 Merkitys Tämän tutkimuksen tulokset voivat tarjota perustan GDM-äitien lasten ennusteen tieteelliselle arvioinnille ja varhaisen puuttumisen suunnitelmien laatimiselle sekä datatukea terveyspolitiikan jatkomuotoilulle.

Otoskoon laskentakaava on seuraava:

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＝Kunkin ryhmän otoskoko，α＝keskipoikkeama，α=0,05，Zα/2=1,96，β=0,2，Zβ=0,842，r=1.Kunkin ryhmä tarvitsee noin 6. näytteet.

Tilastollinen analyysisuunnitelma

Tietojen syöttämiseen käytettiin Excel-ohjelmistoa ja tietojen analysointiin SPSS 19.0 -tilastoohjelmistoa. GDM:ää käytettiin altistumistekijänä analysoitaessa eroja altistuneen ryhmän (tutkimusryhmä) ja altistumattoman ryhmän (verrokkiryhmä) välillä. Erikoisanalyysi sisältää:

7.1 Chi-neliötestiä käytettiin analysoimaan yleisiä demografisia ominaisuuksia ja muita perusominaisuuksia näiden kahden ryhmän välillä; 7.2 Chi-neliötestiä käytettiin analysoimaan kahden ryhmän välisiä ruokintaolosuhteita, täydentävän ruoan lisäysolosuhteita, imetysolosuhteita ja pääsairauksia; 7.3 Kahden ryhmän pituus- ja painoarvot laskettiin standardin mukaan: LAZ, WAZ, WLZ ja BMIZ, ja tulokset analysoitiin Studentin t-testillä.

7.4 GMQ-, FMQ- ja TMQ-arvot PDMS-2-motorisen kehityksen asteikon arvioinnissa näiden kahden ryhmän välillä analysoitiin ei-parametrisilla testeillä, kun taas Gesellin kehitysasteikolla arvioitujen viiden alueen kehitysosuus (DQ) analysoitiin ei-parametrisilla testeillä.

7.5 Studentin t-testiä käytettiin analysoimaan verirutiiniarvoja kahden ryhmän välillä.

7.6 Usein lineaarisen regressioanalyysin avulla analysoitiin fyysiseen, motoriseen ja älylliseen kehitykseen vaikuttavia tekijöitä kahden ryhmän välillä.

7.7 Puutteellisten tietojen hävitysmenetelmä 7.7.1 Puuttuvia tietoja sisältävien tapausten poistaminen: on pääasiassa yksinkertainen poistomenetelmä ja painomenetelmä. Jos puuttuvien tietojen määrä on pieni, tapaukset, joissa tietoja puuttuu, voidaan poistaa tai harhaa vähentää painottamalla koko data. Kun tapaukset on merkitty epätäydellisillä tiedoilla, täydellisille tietotapauksille annetaan eri painot, jotka voidaan saada logistisella tai probit-regressiolla.

7.7.2 Täytä puuttuvat tiedot mahdollisilla tiedoilla

Keskiarvon interpolointi:

Jos nolla-arvo on numeerinen, puuttuva attribuutin arvo täytetään kaikkien muiden objektien attribuutin arvon keskiarvon perusteella; Jos nolla-arvo ei ole numeerinen, arvoa, jonka attribuutti ottaa eniten kaikista muista objekteista (eli arvoa, jolla esiintymistiheys on suurin), korvataan puuttuva attribuutin arvo tilaston tilaperiaatteen mukaisesti. .

7.7.3 Menetetty seurantaan käsittelymenetelmällä viimeinen havainto siirretty (LOCF) ja perusviivahavainto siirretty eteenpäin (BOCF)

Laadunvalvontasuunnitelma Työmaan laadunvalvonta suoritetaan säännöllisesti, vähintään kerran kuukaudessa, jotta varmistetaan, että suunnitelmaa noudatetaan tarkasti ja kerätyt tiedot kirjataan tarkasti.

8.1 Etiikka Tämän tutkimuksen on hyväksynyt Chongqingin lääketieteellisen yliopiston lastensairaalan eettinen arviointilautakunta.

8.2 Tutkittavien valinta Seulonnasta ja ilmoittautumisesta vastaavan henkilön on seulottava koehenkilöt tiukasti mukaanotto- ja poissulkemiskriteerien mukaisesti ja ylläpidettävä sisällyttämis- ja poissulkemiskriteerien johdonmukaisuutta. kahden äitiryhmän raskaudesta ja raskauden lopputuloksesta ja pyydä heitä täyttämään kyselylomake.

8.3 Seurantakäynnit Yksi tutkija seuraa seurantakäyntejä, säilyttää puhelinnumerot, antaa terveysneuvontaa, tekee kotikäyntejä, pitää yhteyttä vanhempiin kaikissa muissa mahdollisissa muodoissa ja muistuttaa vanhempia tapaamisista.

8.4 Mittaukset ja fyysinen arviointi Yksi tutkija vastaa fysikaalisista mittauksista. Tämä tutkija koulutetaan fysikaaliseen standardimittaukseen ennen tutkimuksen aloittamista ja otetaan kolmen mittauksen keskiarvo. Tarkkuuden osalta kahden arvioijan on läpäistävä tavallisten sairaanhoitolaitosten ammatillinen koulutus ja hankittava pätevyystodistus ja aloitettava arviointi arviointitulosten tarkkuuden ja johdonmukaisuuden jälkeen.

8.5 Tiedonkeruu Erikoishenkilöstöä on määrätty keräämään ja tallentamaan paperidataa päivittäin ja syöttämään paperitiedot oikea-aikaisesti tietokoneeseen todellista ja oikeaa tallennusta varten.

8.6 Tiedonsyöttö Tutkimusdata ladataan sähköiseen tietuelomakkeeseen ja pilvialustan tietokantaan oikea-aikaisesti, täydellisesti, oikein ja selkeästi sisällön aitouden ja luotettavuuden varmistamiseksi.