在埃塞俄比亚，饮食多样性与孕产妇贫血和主要产前结果有关

介绍：

营养摄入、食物选择和饮食多样性是人类营养状况和相关健康结果的关键决定因素。 当人们吃各种各样的食物时，他们更有可能满足他们对广泛的必需营养素的需求。 然而，对于全球许多贫困人口而言，饮食多样性非常低，日常饮食以一种主食为主。 来自植物来源的多样化程度低且单调的食物是低收入国家（尤其是撒哈拉以南非洲地区）大多数人饮食的典型特征。

膳食多样性是衡量在给定时间段内食用的单个食物或食物组的数量。 特别是，个人饮食多样性评分 (IDDS) 是衡量个人饮食营养质量和营养充足性的有用指标。 它可以与其他与食物相关的信息进行三角测量，以帮助全面了解个人的食物和营养状况，并可以用作饮食中微量营养素充足性的简单快速指标。

孕产妇和儿童营养不良被认为是每年 3•5 百万人死亡的根本原因，也是低收入和中等收入国家疾病负担总体增加的原因。 由于儿童健康和妊娠结局在很大程度上受母亲饮食习惯的影响，因此在营养匮乏的人群中，母亲营养被确定为不良妊娠结局的有力预测指标，包括低出生体重 (LBW)、死产和早产。 此外，不仅营养状况，而且母亲的人体测量学、生化、行为和其他特征也与妊娠和妊娠结局密切相关。

孕期贫血是与许多不良妊娠结局相关的主要孕产妇营养问题之一。 在全球范围内，超过 42% 的孕妇被确定患有贫血，并且假设这种贫血中近 60% 是由于非疟疾地区缺铁造成的，而 50% 是由于疟疾地区缺铁造成的。(16)。 在低收入和中等收入国家，孕妇和哺乳期母亲贫血的患病率、并发症、严重程度和相关风险高得惊人。

埃塞俄比亚是一个产妇和新生儿死亡率高得无法接受的撒哈拉以南非洲国家。 不良妊娠结局的发生率；低出生体重、早产和死胎在国内也很高。 相反，关于问题和要采取的解决方案的证据不足。 只有很少的横断面研究调查了孕产妇贫血和产前结局的水平和决定因素。 鉴于妊娠的动态生理学，这些横断面研究不足以解决自然发生的问题。 几乎没有可用的研究还分析了母亲饮食多样化做法与贫血与随后妊娠结局之间的关联。 这些研究的结果在确定的幅度和预测因素方面也存在不一致。

所以;这项研究调查了孕期母亲饮食多样化与贫血和随后的不良妊娠结局之间的关系：低出生体重、早产和死产。

方法：

学习设计和学习区域。 在埃塞俄比亚四个农村地区的八个随机选择的卫生中心，采用前瞻性队列设计来选择、登记、分类和跟踪从第二次产前检查到分娩结束的孕妇。 主要由于海拔高度的变化，该区分为四个农业气候区。 它的主要特征是中等凉爽（40%）和凉爽（34%）的农业气候区，而其余 1/4 是中等温暖（20%）和寒冷（6%）的温度区。 Arsi Zone是埃塞俄比亚的剩余产区之一，粮食不安全的家庭很少。 最近的研究表明，大多数农村人口的 DD 实践不足或适度，只有不到 10% 的人实践了高水平 (3,27,28)。

样本量 样本量是使用 Open Epi Kelsey 统计软件计算的。 考虑了以下假设：95% 的双侧显着性水平、80% 的功效、暴露与未暴露的比例为 1:1 和暴露中 23% 的贫血（饮食多样性不足的母亲）以及预计降低 10% 的比率贫血在未暴露的母亲之中。 这产生了每只手臂总共 196 个和总共 392 名孕妇。 加上研究期间允许 10% 的退出率，计算了每个类别约 216 名孕妇或总计 432 名妇女作为研究的最终样本。

抽样程序 在怀孕的第二个三个月期间，孕龄在 24-28 周之间的怀孕母亲被招募并登记到研究中。 他们还从登记到妊娠或分娩的最后结束时间进行跟踪，以记录剩余的母婴结局。 孕中期入组的时间点是基于埃塞俄比亚之前的研究表明，农村孕妈妈在孕中期或晚期到医疗机构进行产前保健的时间较晚。 虽然在第二次就诊时正式登记参加该研究，但记录了那些在妊娠头三个月早些时候开始产前检查的母亲的医疗记录中的相关产科、人体测量学和生化数据。

母亲的 DD 分数被用作招募、注册和跟踪这些母亲各自研究类别的主要标准。 根据个人饮食多样性得分 (IDDS)，孕妇被分为饮食多样性充足的“适当”组或饮食多样性不足的“不适当”组，比例为一比一。 IDDS < 4 的母亲被归类为不合格，而 IDDS 为 4 - 9 的母亲被归类为合格（图 1）。 1). 在分析过程中；然而，适当组被重新分类为中度和高度饮食多样性子组，因为它涵盖了从 4 到 9 的广泛 IDDS。 所有分类和归类都严格基于粮农组织最近指南的建议。

纳入和排除标准 为了选择合适的研究对象，使用了以下标准，例如选择愿意在整个怀孕过程中留在研究中并访问同一健康中心进行产前和分娩护理服务的孕妇。 使用的其他标准是怀孕母亲是否在研究区域居住至少六个月的天气，如果她以前已知的医疗、外科或产科问题被考虑在内或排除在外。

食物消费（膳食摄入量）根据粮农组织最新和修订的家庭和个人膳食多样性测量技术和方法指南，在两个不同的季节（前主要收获季节的收获，通常发生在 8 月至 10 月和收获高峰期 11 月至 1 月之间）。 从入组到分娩，每位妈妈每月共完成4次24小时探访。

参与研究的每位女性都被要求回忆这段时间她吃过的所有菜肴、零食或其他食物，无论这些食物是在院子里还是外面吃的。 这名妇女还被要求在没有任何探查的情况下自发地描述她的食物消费情况。 在收集了所有自发反应后，系统提示她确定没有忘记用餐或点心。 接下来，从负责准备这些菜肴的人员或直接从接受采访的妇女那里收集了上述菜肴、小吃或其他食物的所有成分的详细清单。

膳食多样性得分 膳食多样性得分 (DDS) 定义为 24 小时内消耗的食物组数。 根据 FAO 推荐的 9 类食物对饮食进行分类，其中包括：(1) 谷物、块根和块茎； (2)富含维生素A的水果和蔬菜； （三）其他水果； （四）其他蔬菜； (5) 豆类和坚果； （六）肉、禽、鱼； (7) 油脂； (8) 乳制品； (9)鸡蛋。 DDS 计算中未使用其他剩余项目，如茶、糖和糖果。

饮食多样性分数是通过统计响应的孕妇食用的食物类别来计算的。 在受访者回忆起如上所述消费的所有食品和饮料后，数据收集员（保健中心的助产士）在相应食品组下的列表中的相应食品下划线，在食品组旁边的栏中写下“1”，如果至少该组中的一种食物已被食用。 如果食品未列在任何组中，则将其写在页边空白处，稍后与调查员或指定负责监督数据收集活动的直接主管讨论。 虽然很少发生，但当发现混合饮食消费时，母亲们也被问及饮食中消费的成分和食物物质。 这是根据在数据收集之前选择的商定分类来解决的，有时还为调查人员或主管提供咨询。

人体测量学 人体测量测量是使用 WHO 推荐的标准化程序进行的。 孕妇在称量为 10 至 140 公斤的电子秤上称重，精确到 100 克。 他们的身高是用配备有本地校准和标准化高度计（SECA 206 体重计）的便携式设备测量的，精确到毫米。 使用非拉伸卷尺测量左臂的中上臂周长 (MUAC)，精确到毫米。 由于身体残疾而测量结果不可靠的女性被排除在所有使用人体测量测量的分析之外。

血红蛋白：在健康中心的助产士进行初次产前检查期间，血红蛋白水平被测量了两次，以记录基线数据，这是标准做法的一部分。 还收集了足月时的血红蛋白水平（第四次产前检查）。 它是在健康中心的实验室使用 HemoCue（AB Leo Diagnostics，瑞典）测量的。 在潜在使用获得的血红蛋白水平进行分析之前，我们根据 WHO 对每个地区海拔高度的建议 (34) 进行了调整。

胎龄：胎龄由保健中心的助产士根据末次月经 (LMP) 和产前检查期间的宫底触诊估算，并在分娩时进行验证。 记录孕龄五次；在基线（ANC 1）、注册（ANC 2）、第三次和第四次 ANC 访问以及分娩时。

病例和对照的分配：根据所考虑的四次访问中饮食多样性做法的一致性，将一位母亲分配到适当或不适当的组。 如果在四次访问中有三次仍然属于该类别或最多显示一次轮班，则她将进入一个组。 否则，认为不完整并从分析中删除。

偏差的潜在来源和控制：预测偏差的主要来源可能是关键变量，如主要社会人口和经济因素以及铁叶酸补充剂的摄入量/依从性。 为了控制这一点，进行了随机分配和入组后分析，并检查这些研究组之间的差异。 在数据分析期间也对这些变量进行了控制。

结果确定：测量的结果包括：产妇贫血水平、低出生体重、早产和死产。 通过基线和足月时的血红蛋白水平确定妊娠期间的母亲贫血。 研究健康中心的助产士在出生后立即记录的出生体重精确到 10 克。 死胎和早产也在出生时由相同的专业人员确定。

收集了其他信息，有关母亲特征的数据，例如年龄、教育程度、生育史和发病率。 还记录了有关家庭构成、支出和其他社会经济、环境和健康指标的信息

数据收集 研究工具（问卷和其他）是从其他研究中采用的，并在 5% 的相似人群中进行了预测试，但实际研究并未进行。 因此，24 名训练有素的助产士使用这些工具收集了相关的产科和营养数据，这些助产士长期在各个卫生中心的产前护理服务提供单位工作。 这些护士中超过三分之二（十七）持有文凭，其余护士拥有健康科学学士学位。 他们都在同一单位至少有四年的工作经验。

对所有参与数据收集和监督过程的助产士进行了为期五天的参与者选择过程、注册、跟进和数据收集工具培训。 在每个选定的健康中心，都指派了一名主管（通常是健康中心的负责人）来监督数据收集。 从登记到最终数据收集，研究人员经常前往健康中心，从数据收集开始到最终结果确定和数据收集活动完成，至少每隔一周在每个设施中一次。

在开始数据收集之前，通过将调查问卷适当翻译成当地语言（阿凡奥罗莫语和阿姆哈拉语）并调整标准调查问卷的食物清单以反映当地可获得的食物，调查问卷已适应当地调查环境。 它还就用于描述关键概念的术语的通用含义和翻译达成一致。 最合适的食物类别分类是根据可分为多于一个食物类别的食物而定。 混合菜肴被分解，以记录其各自食物组中的所有单个成分。

助产士接触符合条件的参与妇女，并在对入学和随访研究程序进行适当解释后获得口头同意。 在随后的访问中，收集了所有相关数据作为研究者准备的数据收集指南，供健康中心的数据收集助产士使用。

道德考虑。 该研究得到了亚的斯亚贝巴大学、自然科学学院和地区卫生局伦理委员会的批准。 正式和正式的合作信函是按层级编写的，从地区到地区卫生办公室，然后到地区，到卫生中心，最后到 Kebeles（村庄）。 在进行访谈之前，已获得所有母亲的书面同意。

统计分析。 使用 Epi-data 统计软件进行数据输入。 在数据收集和录入（双录入）和进一步清理期间通过质量检查来保持数据质量。 所有统计分析均使用 SPSS Statistics（20.0 版）进行。 探索性数据分析技术用于揭示研究变量的分布结构并识别异常值或异常输入的值。

使用 Smirnov - Kolmogrov 检验对连续变量的分布进行正态性检验。 在进行实际分析之前，不假设正态分布的变量被转换为对数分布。 独立的“t”检验用于检验不同饮食多样性组之间的平均差异。 一般线性模型和卡方检验或 Fisher 精确检验用于检验研究组之间分类变量（人口统计学特征、分类营养变量和膳食摄入量）分布的独立性。