妊娠糖尿病が子供に与える影響 (EOGDMOC)

序章：

統計によると、2017 年の中国における GDM の発生率は約 14.8% でした。 中国重慶両江新区第一人民医院産科外来部門（プロジェクトパートナー）が実施した予備検査では、GDMパーセンタイルが17.5％であることが判明した。

現在、GDM は「巨大児」を含む次世代の周産期の健康に影響を与える可能性があると考えられています。 最近、GDM が小児期の子供の健康に及ぼす影響が研究のホットスポットになっています。 GDM は、子供の健康に大きな影響を与える重要な公衆衛生問題です。

「生後1000日」とは、精子と卵子が結合してから生後2年目までの期間を指し、子どもの発育発達や成人後の健康、さらには子どもの健康に大きな影響を与えます。 この年齢の子供たちは、遺伝学と環境要因の間の相互作用の窓期にいますが、エピジェネティックな制御の「機会の窓」にもいます。 妊娠中の母親の病気と栄養は、生後 1,000 日間の子どもの成長と発達、さらには子どもとその子どもの長期的な健康に大きな影響を与えます。

国際的な研究では、GDM の母親の子供には、認知記憶障害や運動緩慢など、神経系の発達に異常がある可能性があることが示されています。 最近の研究では、妊娠 26 週より前に GDM と診断された場合、生後 18 ～ 24 か月の小児の自閉症スペクトラム障害のリスクが増加する可能性があり、GDM 治療ではリスクを軽減できないことが判明しました。 スペインでの研究では、GDM が生後 18 か月の子供の言語および粗大運動能力の発達に関するテストのスコアを大幅に低下させることがわかりました (P<0.05)。

子供の精神運動発達の発達に対する GDM のメカニズムはより複雑です。 研究によると、妊娠中期および後期は神経系の発達の重要な段階であることがわかっています。 GDM 胎児の慢性低酸素症は、体が酸素として十分なヘモグロビンを生成するために、脳を含む他の組織から鉄を動員するよう促します。 鉄は、脳内のニューロンの分化、神経伝達物質の合成と分解、脳の髄鞘などに関与しています。脳内の鉄欠乏は、海馬や線条体の構造や機能の変化を引き起こし、健康に影響を与える可能性があります。感覚、運動、感情、学習、記憶、行動の発達。 現在検討されている血液ルーチンの指標には、体内の鉄貯蔵量を包括的に反映できるものがあります。 発達中の子供における鉄欠乏は、認知機能と記憶機能に回復不能な損傷を引き起こします。

研究者らは、妊娠中のGDMは子供の鉄代謝に影響を及ぼし、それによって出生後の認知記憶や運動などの神経心理学的発達障害のリスクが増大し、正常に戻った後の鉄栄養状態ではこの障害を回復させることはできないと考えている。

ヒトの病気の起源に関する新しい概念「健康と病気の発達的起源（DOHaD）」理論、つまり、胎児期などの幼少期における環境要因（母体の栄養、病気など）一部の成人の非感染性疾患（肥満や代謝性疾患など）に影響を与え、さらには複数世代の健康に影響を与える可能性があります。

外国の関連研究では、GDM グループの子供の出生体重は非 GDM の母親よりも高く (P<0.01)、GDM グループの子供の身長は非 GDM の母親よりも低いことが判明しました。子供が1.5歳のときのグループ（P<0.01）。 7.7 歳の時点で、GDM グループの子供の体重は非 GDM グループよりも有意に高かった (P<0.01)。

研究者らは、妊娠中のGDMは胎児の脂肪合成と体重に影響を与え、さらに出産後の子供の体重と体の対称性に影響を与え、子供の体格の成長の偏りのリスクを高めると考えています。

研究の目的と意義 2.1 目的 2.1.1 妊娠中のGDMが子供の鉄代謝に影響を及ぼし、それによって出生後の認知記憶、運動、その他の神経心理学的発達レベルの損傷のリスクが増加するかどうか、また出生後の鉄の栄養状態が正常に戻るかどうかがこの損傷を逆転させることはできないかどうかを明らかにすること。

2.1.2 妊娠中のGDMが胎児の脂肪合成と体重増加に影響し、さらに出産後の子供の体重と体の対称性に影響を与え、子供たちの体格の成長の偏りのリスクを高めるかどうかを明らかにする。

2.2 重要性 この研究の結果は、GDM の母親の子供の予後の科学的判断と早期介入計画の策定の基礎となる可能性があるほか、さらなる医療政策策定のためのデータの裏付けとなる可能性があります。

サンプルサイズの計算式は次のとおりです。

ンケリー =(（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＝各グループのサンプルサイズ，α＝標準偏差，α=0.05，Zα/2=1.96，β=0.2，Zβ=0.842，r=1. 各グループには 255 が必要と計算されるサンプル。

統計分析計画

データ入力には Excel ソフトウェアを使用し、データ分析には SPSS 19.0 統計ソフトウェアを使用しました。 GDM を曝露係数として使用し、曝露グループ (研究グループ) と非曝露グループ (対照グループ) の間の差異を分析しました。具体的な分析には次のものが含まれます。

7.1 カイ二乗検定を使用して、2 つのグループ間の一般的な人口統計学的特性とその他のベースライン特性を分析しました。 7.2 カイ二乗検定を使用して、2 つのグループ間の給餌条件、補完的な餌の追加条件、授乳条件、および主な疾患を分析しました。 7.3 2 つのグループの身長と体重の値は、LAZ、WAZ、WLZ、BMIZ の標準に従って計算され、結果はスチューデントの t 検定によって分析されました。

7.4 PDMS-2 運動発達スケール評価における 2 つのグループ間の GMQ、FMQ、TMQ 値はノンパラメトリック検定で分析され、ゲゼル発達スケールで評価された 5 つの領域の発達指数 (DQ) はノンパラメトリック検定で分析されました。

7.5 スチューデントの t 検定を使用して、2 つのグループ間の血液ルーチン値を分析しました。

7.6 重回帰分析を使用して、2 つのグループ間の身体的、運動的、知的発達に影響を与える要因を分析しました。

7.7 不完全データの廃棄方法 7.7.1 データが欠落している場合の削除：主に単純な削除方法と重み付け方法があります。 欠損データの数が少ない場合、欠損データのあるケースを削除したり、完全なデータに重み付けを行うことでバイアスを軽減したりできます。 不完全なデータを含むケースにマークを付けた後、完全なデータのケースには異なる重みが割り当てられます。重みはロジスティック回帰またはプロビット回帰によって取得できます。

7.7.2 欠落しているデータを可能なデータで埋めます

平均値補間：

NULL 値が数値の場合、欠落している属性値は、他のすべてのオブジェクトの属性値の平均値に基づいて埋められます。 NULL 値が数値以外の場合、統計のモード原則に従って、その属性が他のすべてのオブジェクトで最も多く使用される値 (つまり、出現頻度が最も高い値) が欠落している属性値を補うために使用されます。 。

7.7.3 最終観測キャリーフォワード(LOCF)およびベースライン観測キャリーフォワード(BOCF)の処理方法のフォローアップに失敗しました。

品質管理計画 サイトの品質管理は定期的に (少なくとも月に 1 回) 実行され、計画が厳密に遵守され、収集されたデータが正確に記録されるようにします。

8.1 倫理 この研究は、重慶医科大学小児病院の倫理審査委員会によって承認されています。

8.2 研究対象者の選択 スクリーニングおよび登録の担当者は、対象者を包含基準と除外基準に従って厳密にスクリーニングし、包含基準と除外基準の一貫性を維持する必要があります。契約の締結に際し、スクリーニング担当者は妊娠前のデータを収集します。 2 つのグループの母親の妊娠と妊娠の転帰について調査し、アンケートに記入してもらいます。

8.3 フォローアップ訪問 研究者 1 名がフォローアップ訪問を追跡し、電話番号を記録し、健康相談を提供し、家庭訪問を行い、その他の可能な形式で保護者と連絡を取り合い、保護者に予約を思い出させます。

8.4 測定と物理的評価 研究者 1 名が物理的測定を担当します。 この研究者は、研究を開始する前に標準的な身体測定のトレーニングを受け、3 回の測定の平均値が取得されます。 精度に関しては、2人の鑑定士が正規の医療機関の専門研修を受けて資格証明書を取得し、評価結果の正確性と一貫性を確認した上で評価を開始する必要がある。

8.5 データ収集 専門担当者が紙データを毎日収集して保存し、実際に正確に保存するために適時にコンピュータに紙データを入力するように割り当てられています。

8.6 データ入力 研究データは、内容の信頼性と信頼性を保証するために、タイムリーに、完全に、正確かつ明確に電子記録フォームとクラウド プラットフォーム データベースにロードされます。