基于分位數回歸分析孕前BMI及孕期增重對新生兒出生體重的影響

汪君　楊柳　王維

【摘?? 要】目的： 明確孕婦孕前BMI和孕期體重增加對新生兒出生體重的大小和分布的影響。方法： 采用回顧性隊列研究設計，共納入35304名產婦，通過提取婦幼信息系統中相關的產檢和分娩記錄數據，運用分位數回歸的分析方法，分析孕婦孕前BMI和孕期體重增加對于新生兒出生體重。結果：納入研究孕產婦孕前BMI均值20.4，孕期平均增重14.6 kg，孕前BMI分別對新生兒出生體重10%，25%，50%，75%和90%分位的回歸系數從24.8變化到47.4，孕期增重分別對新生兒出生體重10%，25%，50%，75%和90%分位的回歸系數從7.0變化到13.8。結論：母親孕前BMI和孕期體重增加對處于不同出生體重分位數的新生兒的影響存在異質性。

【關鍵詞】孕前BMI;孕期增重;出生體重;分位數回歸

【中圖分類號】R145?? ??????【文獻標識碼】A????? ??????【文章編號】1004-7484（2019）06-0344-02

【Abstract】 Objective To investigate the impacts of pre-pregnancy BMI and gestational weight gain on the conditional mean and distribution of birthweight. Methods Overall there were 35304 pregnancies included in this retrospective cohort study. Data were extracted from pregnancy database from prenatal and delivery records. Quantile regressions analysis were used to estimate the effects of pre-pregnancy BMI and gestational weight gain. Results On average the pre-pregnancy BMI among the participants of the study is 20.4 and gestation weight gain is 14.6kg. Along the 10%，25%，50%，75% and 90% quantile of birthweight， the coefficient of pre-pregnancy BMI has increased from 24.8 to 47.4 while the coefficient of gestational weight gain has increased from 7.0 to 13.8 Conclusions The results of the study suggest heterogeneous effects of pre-pregnancy BMI and gestational weight gain on newborns birthweight.

【Keywords】Pre-pregnancy BMI， Gestational weight gain， Birthweight， Quantile regression

國內外既有研究表明，產婦的孕前體質指數（Body Mass Index， BMI）和孕期體重增加（以下簡稱孕期增重）對新生兒出生體重關系密切，同時影響母嬰結局和子代代謝，大于胎齡兒和巨大兒增加了母親產后出血、難產等產科并發癥的風險，同時意味著子代自身更高的發生肥胖和糖尿病的風險[1-5]。隨著超重和肥胖人口比例不斷上升，孕期體重管理成為圍產期保健和公共衛生的重要研究方向。為給孕婦和醫務人員提供孕期管理的決策依據，一些國家和地區針對不同BMI分組的孕婦提出了個性化的孕期增重指南，其中影響力較大的是2009年美國醫學研究院提出的孕期體重增加指南[6]。同類型研究多關注這些風險因素對出生體重的均值影響，鮮有研究分析它們對出生體重的分布影響。本研究旨在利用分位數回歸模型，分析孕前BMI 和孕期增重對新生兒出生體重的均值和整體分布的影響，為孕前和孕期體重管理提供決策依據，以實現降低孕期并發癥發生率以及肥胖和代謝性疾病發生率的目的。

一、資料與方法

1.研究對象：采取回顧性隊列研究設計，選取2011年1月- 2017年9月在寶安婦幼保健院分娩的產婦及新生兒為研究對象。研究對象排除標準：多胎妊娠;孕周<=36周或者孕周>40周;無法獲取孕前BMI或者孕期增重數據;患基礎糖尿病、妊娠期糖尿病及其他代謝性疾病的產婦。

2.臨床資料收集：通過深圳市婦幼信息管理系統內記錄該時間階段的母嬰信息先做匿名化處理，然后收集產檢信息和新生兒分娩相關信息。包括產婦年齡，身高， 孕前體重，孕周，分娩前體重，孕產史以及新生兒性別。產檢數據由產前門診醫護人員測量填寫，新生兒出生體重由產科醫生或助產士在出生后使用電子秤測量，精確到克。孕期增重由分娩前體重減去初次產檢填寫的孕前體重計算，孕前BMI由孕前體重除以身高的平方計算。

3.統計分析：在描述性統計分析中連續變量采用均值±標準差表示，分類變量采用百分比表示。單因素分析計算孕前BMI和孕期增重分別與新生兒體重的相關系數。多因素分析以新生兒出生體重為應變量，以產婦年齡、分娩年份，孕周，孕前BMI，產次，孕期增重及新生兒性別為自變量，建立分位數回歸模型。以同樣應變量和自變量對出生體重建立常規線性回歸模型，分位數選取了出生體重的10%，25%，50%，75%和90%。對比多元線性回歸模型和分位數回歸模型的系數，分析產婦孕前BMI及孕期增重對出生體重均值和分布的影響。數據處理和統計分析均采用統計軟件R（版本號3.3.3）， 利用R中的統計軟件包quantreg進行分位數回歸。P<0.05定義為具有統計學意義。

二、結果

1.母嬰基本情況：按照研究對象排除標準最終有35304名產婦納入回顧隊列，平均年齡為29.5±4.4 歲，其中初產婦占48.2%（17037/35304），大學及以上教育程度的占比為23.7%（8358/35304）， 孕前BMI指數為20.4±2.7，孕期平均體重增加14.6±5.4 kg。新生兒中男嬰占比54%（19081/35304），出生體重3255±390 g，男嬰出生體重為3311±393 g，女嬰出生體重為3187±376 g（圖1）。

2.2 孕前BMI和孕期增重分別與新生兒體重的相關系數： 單因素分析結果顯示，孕前BMI與新生兒體重的相關系數為0.22（P<0.05）; 孕期增重與新生兒體重的相關系數為0.06（P<0.05）。

2.3 ?孕前BMI和孕期增重對新生兒出生體重的影響： 常規最小二乘法多元回歸的結果提示， 在其他變量取值相同的情況下，孕前BMI每增加一個單位，新生兒出生體重的均值增加34.1g，同理孕期增重每增加1kg新生兒體重對應增加9.5g. 而分位數回歸的回歸系數提示孕前BMI和孕期增重對出生體重不同分位數的影響是不同的，且該差異具有統計學意義。越是靠近出生體重分布曲線右尾的新生兒，他（她）們母親的孕前BMI和孕期增重每個單位的增加對其體重影響越大（表一）。

如果將分位數劃分間距進一步縮小，按照每10%百分位遞增進行分位數回歸，可繪制分位數回歸系數平滑曲線，更加直觀顯示出孕前BMI和孕期增重對于不同范圍出生體重的不同影響。見圖1，水平參考線為最小二乘回歸結果，其中實線為回歸系數，虛線為95%置信區間上下界。曲線部分為分位數回歸結果，陰影部分為95%置信區間。

三、討論

新生兒出生體重是一項圍產期保健的重要指標。提高育齡女性圍產期體重管理的意識，通過合理膳食和運動控制體重增長，調整孕期體重增加，短期內有助于減少巨大兒和低體重出生兒的發生，降低圍產期合并癥發生率，改善母嬰結局[7]。長期來看，由于出生體重與成年后體重及糖尿病等代謝性疾病發生密切相關，圍產期體重管理有助于控制下一代人群的體重和代謝性疾病的發生率，避免肥胖問題的惡性循環效應[8]。

本研究結果證實了孕前BMI和孕期增重對新生兒出生體重影響效果的異質性。與傳統的基于最小二乘法的回歸假設不同，分位數回歸的結果表明孕婦孕前BMI和孕期增重不僅影響新生兒出生體重分布均值，同時也影響到新生兒出生體重分布曲線的形狀。高出生體重兒受母親孕前BMI和孕期體重增加的影響更大，該研究結果與美國和匈牙利的兩項研究發現是一致的[9-10]。本研究結果為孕期科學體重管理提供了補充線索，不同體重范圍的孕產婦應采取個性化的體重增重目標，即體重不足的孕婦要避免低出生體重兒的風險，可能需要達到更高的孕期體重增加目標，而超重或肥胖的孕婦則需要較小的體重調整，即可在較大程度上控制大于胎齡兒或巨大兒的發生率，對于鼓勵超重或肥胖的孕婦合理運動和膳食提供了循證依據，同時也解釋了美國婦產科學會在committee opinion 中提到的現象，即有些超重或肥胖產婦即使孕期增重未達美國醫學研究院的推薦水平，胎兒出生體重依然保持在合理水平[2]。 同理，計劃妊娠的育齡女性進行個性化的BMI調整也有助于將新生兒體重控制在合理水平。

現有關于新生兒出生體重的流行病學研究多采取logistic回歸，將出生體重這一連續型變量離散化，損失了連續數據所包含的有價值的信息，基于最小二乘法的線性回歸則默認自變量只影響因變量的條件期望，不影響因變量的分布[10]。而分位數回歸模型的優勢表現為更能充分利用連續數據中豐富信息，不僅能夠刻畫出因變量Y的均值情況，還能反映Y的分布形狀，分位數回歸在計量經濟學中的廣泛使用已充分證明了模型的穩健性和實用性。但由于分位數回歸方法自身算法實現要求較高，結果解讀存在一定難度等原因在生物醫學研究和流行病學研究中使用尚未完全鋪開，但這些因素并不能成為阻礙分位數回歸廣泛應用的理由[10]。近年來分位數回歸在流行病學和臨床研究中運用已日益增加[11-14]。

本研究為回顧性隊列研究，樣本量較大，綜合考慮了孕婦年齡、教育水平、產次和新生兒的性別因素，研究結果具有一定的參考價值。未來研究可進一步關注在模型中納入更多影響新生兒出生體重的混雜因素，將影響新生兒體重的因變量之間的交互作用納入統計學模型，通過分位數回歸結果設計孕前和孕期的體重管理指導方案。

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課題基金：

寶安區醫療衛生基礎研究項目，立項編號 2017JD002