妊娠糖尿病对儿童的影响 (EOGDMOC)
妊娠期糖尿病对儿童神经心理发育和体格发育影响的队列研究
研究概览
详细说明
介绍:
据统计,2017年我国GDM发生率约为14.8%。 重庆市两江新区第一人民医院产科门诊部(项目合作方)初步检测,GDM百分位数为17.5%。
目前认为GDM会影响包括“巨婴”在内的下一代的围产期健康。 近年来,GDM对儿童期健康的影响成为研究热点。 GDM是一个重要的公共卫生问题,对儿童的健康影响巨大。
“生命早期的1000天”是指从精子与卵子结合到生命第二年这段时间,对儿童的生长发育和成年后的健康乃至后代的健康都有着深远的影响。 这个年龄段的孩子正处于遗传与环境因素相互作用的窗口期,同时也处于表观遗传调控的“机会窗口”。 孕妈妈的疾病和营养状况将极大地影响孩子生命最初1000天的生长发育,以及孩子和孩子的孩子的长期健康。
国际研究表明,GDM母亲的孩子可能存在神经系统发育异常,包括认知记忆障碍和运动迟缓。 最近的研究发现,妊娠 26 周前确诊的 GDM 会增加 18-24 个月大的儿童患自闭症谱系障碍的风险,而 GDM 治疗并不能降低该风险。 西班牙的一项研究发现,GDM 显着降低了 18 个月大儿童的语言和粗大运动发育测试分数(P<0.05)。
GDM对儿童心理运动发育的影响机制较为复杂。 研究表明,妊娠中晚期是神经系统发育的重要阶段。 GDM 胎儿的慢性缺氧会促使身体从其他组织(包括大脑)动员铁,以产生足够的血红蛋白来供氧。 铁参与大脑神经元的分化、神经递质的合成和分解以及大脑的髓鞘等。大脑缺铁会导致海马和纹状体的结构和功能发生变化,从而影响感觉、运动、情绪、学习、记忆和行为的发展。 目前认为,血常规的一些指标可以综合反映体内铁的储存情况。 发育中的儿童缺铁会对认知和记忆功能造成无法弥补的损害。
研究人员认为,孕期GDM会影响孩子的铁代谢,从而增加出生后认知记忆、运动等神经心理发育受损的风险,恢复正常后的铁营养状态无法逆转这种损害。
人类疾病起源新概念“健康与疾病的发展起源(DOHaD)”学说,即生命早期(如胎儿时期)的环境因素(如母体营养、疾病等)会影响一些成人非传染性疾病(如肥胖、代谢性疾病),甚至影响多代人的健康。
国外相关研究发现,GDM组患儿出生体重高于非GDM母亲(P<0.01),GDM组患儿身高低于非GDM母亲1.5 岁组(P<0.01)。 GDM组患儿7.7岁时体重显着高于非GDM组(P<0.01)。
研究人员认为,孕期GDM影响胎儿脂肪合成和体重,进一步影响产后患儿的体重和体型对称性,增加患儿体格发育偏差的风险。
2.1 研究目的及意义 2.1.1 阐明妊娠期GDM是否影响儿童铁代谢,从而增加产后认知记忆、运动等神经心理发育水平受损的风险,产后铁营养状态是否恢复正常不能逆转这种损害。
2.1.2 明确妊娠期GDM是否影响胎儿脂肪合成和体重增加,进一步影响产后患儿体重和体型对称性,增加患儿体格生长偏差的风险。
2.2 意义 本研究结果可为科学判断GDM母亲所生子女的预后及制定早期干预方案提供依据,为进一步制定卫生政策提供数据支持。
- 目标 3.1 阐明 GDM 对儿童神经心理发育水平和进展的影响; 3.2 阐明GDM对儿童体格发育的影响; 3.3 明确GDM对新生儿血常规Hb、MCV、MCHC、RDW%、PLT的影响; 3.4 了解妊娠不同阶段的GDM对患儿的体格生长和神经心理发育是否有不同影响,是否具有预测作用; 3.5了解Hb、MCV、MCHC、RDW%、PLT正常的GDM组婴幼儿神经心理发育水平受损是否得到修复。
- 研究步骤在重庆市两江新区第一人民医院产科,将IADPSG2010标准诊断为GDM的孕妇及分娩儿纳入GDM组,同期健康孕妇及分娩儿纳入GDM组。按1:1的比例纳入非GDM组。 收集两组的孕前、妊娠及妊娠结局资料,填写《问卷》,包括孕妇年龄、常住地、孕前体重、孕前体重、身高、受教育程度、怀孕次数、生育次数、怀孕相关情况等 丈夫的年龄、受教育程度、体重、身高、家庭月平均收入等 分别在1月龄、3月龄、6月龄、12月龄、24月龄、36月龄、48月龄、60月龄和72月龄时监测体格生长指数和血常规。 监测体格生长指标和血常规。 采用PDMS-2评价1月龄、3月龄、6月龄婴儿的运动发育,采用Gesell发育量表综合评价6月龄、12月龄、12月龄婴儿的神经心理发育情况。 24个月、36个月、48个月、60个月和72个月。
样本量的计算公式如下:
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=每组样本量,α=标准差,α=0.05,Zα/2=1.96,β=0.2,Zβ=0.842,r=1。计算出每组需要255样品。
- 招募流程自2019年7月1日起,在中国重庆两江新区第一人民医院产科实施受试者招募。 将255名根据IADPSG2010标准诊断为GDM的孕妇及其子女纳入GDM组,同时将同等数量的健康孕妇及其子女纳入本项目。
统计分析计划
数据录入采用Excel软件,数据分析采用SPSS 19.0统计软件。 以GDM作为暴露因子,分析暴露组(研究组)与未暴露组(对照组)的差异。具体分析包括:
7.1 采用卡方检验分析两组的一般人口学特征和其他基线特征; 7.2 采用卡方检验分析两组间的喂养情况、辅食添加情况、护理情况及主要疾病; 7.3 两组的身高体重值按标准计算:LAZ、WAZ、WLZ和BMIZ,结果采用学生t检验进行分析。
7.4 PDMS-2运动发育量表评估结果中GMQ、FMQ和TMQ值对两组间的非参数检验进行分析,同时对Gesell发育量表评估的五个区域的发育商数(DQ)进行非参数检验分析。
7.5 两组间血常规值采用Student's t检验进行分析。
7.6 采用多元线性回归分析影响两组间体力、运动和智力发育的因素。
7.7 不完整数据处理方法 7.7.1 缺失数据个案的删除:主要有简单删除法和权重法。 如果缺失数据的数量很少,可以删除缺失数据的个案或通过对完整数据进行加权来减少偏差。 在标记数据不完整的案例后,数据完整的案例被分配不同的权重,可以通过逻辑回归或概率回归获得。
7.7.2 用可能的数据填充缺失的数据
均值插值:
如果空值是数字,则根据所有其他对象上的属性值的平均值来填充缺失的属性值;如果空值是非数值的,则根据统计中的众数原则,使用该属性在所有其他对象中出现次数最多的值(即出现频率最高的值)来补缺属性值.
7.7.3 失访处理方法末次观察结转(LOCF)和基线观察结转(BOCF)
质量控制计划 现场质量控制将定期进行,至少每月一次,以确保计划得到严格执行,并准确记录收集到的数据。
8.1 伦理学 本研究经重庆医科大学附属儿童医院伦理审查委员会批准。
8.2 研究对象的选择 筛选和招募负责人必须严格按照纳入和排除标准筛选受试者,并保持纳入和排除标准的一致性。记录两组妈妈的妊娠情况和妊娠结局,并让她们填写问卷。
8.3 回访 研究者将跟踪回访,保留电话号码,提供健康咨询,进行家访,以任何其他可能的方式与家长保持联系,并提醒家长他们的预约。
8.4 测量和物理评估 一名研究人员将负责物理测量。 在开始研究之前,该研究人员将接受标准物理测量的培训,并取三个测量值的平均值。 在准确性方面,两名评估师必须经过正规医疗机构的专业培训并取得资格证书,待评估结果准确一致后方可开始评估。
8.5 数据采集 每天派专人采集、保存纸质数据,并及时将纸质数据录入计算机,进行真实、正确的存储。
8.6 数据录入 研究数据及时、完整、正确、清晰地载入电子记录表和云平台数据库,确保内容的真实性和可靠性。
- 安全性评估 本研究中没有额外的干预措施,因此除了常规护理外,对儿童没有额外的风险。
研究类型
注册 (预期的)
联系人和位置
学习地点
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-
Chongqing
-
Chongqing、Chongqing、中国、400014
- 招聘中
- Growth, Development and Mental health of Children and Adolescence Center
-
-
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
有资格学习的性别
取样方法
研究人群
描述
纳入标准:
- 足月婴儿;
- 出生时阿普加评分>=7;
- 单生;
- 无明显先天缺陷;
- 无其他严重影响生长发育的围产期疾病;
- 无影响智力发育的先天性或遗传性代谢病;
排除标准:
- 怀孕前患有 1 型或 2 型糖尿病的母亲;
- 母亲无OGTT诊断结果,未严格按照GDM诊断标准诊断;
- 母亲患有严重的急、慢性传染病;
- 母亲在孕期有其他妊娠并发症(高血压肾病、心血管疾病、肝病、甲状腺相关疾病、胆汁淤积、严重贫血等);
- 母亲年龄>35岁;
- 婴儿在随访期间出现严重影响新陈代谢或正常生长发育的疾病。
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
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DGM集团
受试者招募在中国重庆市两江新区第一人民医院产科实施。
将255例根据IADPSG2010标准诊断为GDM的孕妇及其子女纳入GDM组。
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非GDM组
在两江新区重庆市第一人民医院产科将同期健康的孕妇和分娩儿按1:1的比例纳入非GDM组。
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研究衡量的是什么?
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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Peabody Developmental Motor Scales 2(PDMS-2) 测试结果在 6 个月内的变化
大体时间:6个月
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PDMS-2测试分别在1月龄、3月龄、6月龄进行,比较GDM组和非GDM组儿童测试结果的差异。PDMS-2量表包括两个相对独立的部分、粗动评估量表和精细运动评估量表。
1岁以下婴幼儿大动作评量表测试反射、静止和运动三个方面的能力,精细动作评量表测试抓握、视觉运动统合能力。结果用粗大运动商( GMQ)、精细运动商(FMQ)、总运动商(TMQ)。根据商数分为七个等级(MQ在131-165之间为优秀,MQ在121-130之间为良好,MQ在111-120之间为中等,MQ在90-100之间为中等,MQ在80-89之间为中下,MQ在70-79之间为差,MQ在35-69之间为极差)。
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6个月
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6月龄内Gesell发育量表测试结果的变化
大体时间:72个月
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在6个月、12个月、24个月、36个月、48个月、60个月和72个月进行Gesell发育量表测试,比较GDM组与非GDM组儿童测试结果的差异。 GDM组。Gesell发育量表主要测量五个方面:适应行为、粗大运动、精细运动、语言行为、个人-社会行为,评价最后计算出每个区域的发育商数(DQ)。
诊断标准:DQ≥86为正常,DQ为76-85为边缘,DQ为55-75为轻度智力低下,DQ为40-54为中度智力低下,DQ为25-54为重度智力低下39,DQ小于或等于25为极重度弱智。
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72个月
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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身高体重变化 Z-score(WHZ)
大体时间:72个月
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分别于1月龄、3月龄、6月龄、12月龄、24月龄、36月龄、48月龄、60月龄、72月龄时测量体长/身高和体重(连续测量3次取平均值)。
然后利用WHO2011v3.2.2软件计算WHZ,比较GDM组和非GDM组患儿WHZ的差异。
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72个月
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Z-score(HAZ)血常规身高变化
大体时间:72个月
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分别于1月龄、3月龄、6月龄、12月龄、24月龄、36月龄、48月龄、60月龄、72月龄时测量身长/身高(取平均值,连续测量3次)。
然后利用WHO2011v3.2.2软件计算HAZ,比较GDM组和非GDM组患儿HAZ的差异。
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72个月
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年龄 Z 分数 (BAZ) 的 BMI 变化
大体时间:72个月
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分别于1月龄、3月龄、6月龄、12月龄、24月龄、36月龄、48月龄、60月龄、72月龄时测量体长/身高和体重(连续测量3次取平均值)。
将体重和身长/身高合并报告BMI,单位为kg/m^2。然后使用WHO2011v3.2.2软件计算BAZ,比较GDM组和非GDM组患儿BAZ的差异。
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72个月
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年龄 Z 分数 (WAZ) 的权重变化
大体时间:72个月
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分别于1月龄、3月龄、6月龄、12月龄、24月龄、36月龄、48月龄、60月龄、72月龄时测量体重(连续测量3次平均值)。
然后利用WHO2011v3.2.2软件计算WAZ,比较GDM组和非GDM组患儿WAZ的差异。
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72个月
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血红蛋白的变化
大体时间:72个月
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分别于1月龄、3月龄、6月龄、12月龄、24月龄、36月龄、48月龄、60月龄、72月龄时进行血常规检查,比较GDM组患儿与对照组患儿血红蛋白水平差异非 GDM 组。
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72个月
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平均红细胞体积 (MCV) 的变化
大体时间:72个月
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分别于1月龄、3月龄、6月龄、12月龄、24月龄、36月龄、48月龄、60月龄、72月龄时进行血常规检查,比较两组平均红细胞体积(MCV)的差异GDM 组和非 GDM 组的儿童。
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72个月
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平均红细胞血红蛋白 (MCH) 的变化
大体时间:72个月
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分别在1月龄、3月龄、6月龄、12月龄、24月龄、36月龄、48月龄、60月龄、72月龄时进行血常规检查,比较不同组间平均红细胞血红蛋白(MCH)的差异GDM 组和非 GDM 组的儿童。
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72个月
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平均红细胞血红蛋白浓度 (MCHC) 的变化
大体时间:72个月
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分别于1月龄、3月龄、6月龄、12月龄、24月龄、36月龄、48月龄、60月龄、72月龄时进行血常规检查,比较不同年龄组平均红细胞血红蛋白浓度(MCHC)的差异GDM组和非GDM组的孩子。
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72个月
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血小板计数 (PLT) 的变化
大体时间:72个月
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分别于1月龄、3月龄、6月龄、12月龄、24月龄、36月龄、48月龄、60月龄、72月龄时进行血常规检查,比较不同组患儿血小板计数(PLT)的差异GDM 组和非 GDM 组。
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72个月
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红细胞宽度分布百分比变化(RDW%)
大体时间:72个月
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分别于1月龄、3月龄、6月龄、12月龄、24月龄、36月龄、48月龄、60月龄、72月龄进行血常规检查,比较红细胞宽度分布百分比(RDW%)的差异GDM组和非GDM组的孩子。
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72个月
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合作者和调查者
赞助
调查人员
- 首席研究员:Chao Li, MB、Chongqing First People's Hospital of Liangjiang New Area
出版物和有用的链接
一般刊物
- Cho NH, Shaw JE, Karuranga S, Huang Y, da Rocha Fernandes JD, Ohlrogge AW, Malanda B. IDF Diabetes Atlas: Global estimates of diabetes prevalence for 2017 and projections for 2045. Diabetes Res Clin Pract. 2018 Apr;138:271-281. doi: 10.1016/j.diabres.2018.02.023. Epub 2018 Feb 26.
- Gao C, Sun X, Lu L, Liu F, Yuan J. Prevalence of gestational diabetes mellitus in mainland China: A systematic review and meta-analysis. J Diabetes Investig. 2019 Jan;10(1):154-162. doi: 10.1111/jdi.12854. Epub 2018 May 27.
- Xiang AH. Association of Maternal Diabetes With Autism in Offspring. JAMA. 2017 Feb 7;317(5):537-538. doi: 10.1001/jama.2016.20122. No abstract available.
- Torres-Espinola FJ, Berglund SK, Garcia S, Perez-Garcia M, Catena A, Rueda R, Saez JA, Campoy C; PREOBE team. Visual evoked potentials in offspring born to mothers with overweight, obesity and gestational diabetes. PLoS One. 2018 Sep 12;13(9):e0203754. doi: 10.1371/journal.pone.0203754. eCollection 2018.
- Lahat E, Heyman E, Livne A, Goldman M, Berkovitch M, Zachor D. Iron deficiency in children with attention deficit hyperactivity disorder. Isr Med Assoc J. 2011 Sep;13(9):530-3.
- Hanson M. The birth and future health of DOHaD. J Dev Orig Health Dis. 2015 Oct;6(5):434-7. doi: 10.1017/S2040174415001129. Epub 2015 May 25.
- Liu G, Li N, Sun S, Wen J, Lyu F, Gao W, Li L, Chen F, Baccarelli AA, Hou L, Hu G. Maternal OGTT glucose levels at 26-30 gestational weeks with offspring growth and development in early infancy. Biomed Res Int. 2014;2014:516980. doi: 10.1155/2014/516980. Epub 2014 Feb 13.
- Li C, Zhou P, Cai Y, Peng B, Liu Y, Yang T, Li Y, Hu Y, Fu Y, Wang Z, Peng H, Zhang Y, Chen J, Li T, Chen L. Associations between gestational diabetes mellitus and the neurodevelopment of offspring from 1 month to 72 months: study protocol for a cohort study. BMJ Open. 2020 Nov 24;10(11):e040305. doi: 10.1136/bmjopen-2020-040305.
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (预期的)
研究完成 (预期的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
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