妊娠期糖尿病危險因素的結構方程模型分析

河北醫科大學附屬邢臺市人民醫院婦產科(054000)

馬雨鴻 馬華姝 喬宗旭 董麗霞

【提 要】 目的 利用結構方程模型分析妊娠期糖尿病發生的危險因素。方法 將2016年4月至2019年4月期間在本院進行產前保健的210例孕婦設為調查對象，以問卷調查的形式統計妊娠期糖尿病的危險因素。問卷主要內容包括一般資料和臨床資料等。首先進行妊娠期糖尿病危險因素發生的單因素分析，將單因素分析中有統計學意義的變量納入logistic多因素回歸分析中，篩選出妊娠期糖尿病的獨立危險因素。并構建妊娠期糖尿病影響因素的結構方程模型，進行結構方程模型變量的效應分析。結果 妊娠期糖尿病logistic多因素分析結果顯示，年齡、孕前腰圍、孕期增重、孕前BMI、父親糖尿病史、母親糖尿病史、ApoA5、FBG、TG、TC、FINS、HOMA-IR值均為妊娠期糖尿病的獨立影響因素。構建的結構方程模型整體適配情況較好，能很好地反映一般資料、家族糖尿病史、生化指標與妊娠期糖尿病的關系。從總效應的統計結果來看，家族糖尿病史、生化指標對妊娠期糖尿病的發生影響較大，模型構建的各回歸路徑均有統計學意義(P<0.01)。結論 高齡、超重或肥胖、家族糖尿病史、糖脂代謝異常均為妊娠期糖尿病的獨立危險因素。

全球范圍內的糖尿病發病率一直呈上升趨勢，據統計，目前中國已經成為世界上糖尿病發病率最高的國家，給家庭和社會造成了嚴重的經濟負擔[1]。妊娠期糖尿病是妊娠期間首次發生或發現的葡萄糖代謝異常，屬于糖尿病的一種特殊類型。據統計，妊娠期糖尿病的婦女產后患有糖尿病的風險較高，對胎兒也可能造成嚴重的不良影響[2-3]。面對這一懷孕期間的常見疾病，目前的研究數據尚不完整，這也為妊娠期糖尿病的管理和篩查工作帶來了一定的困難。目前，本地區尚無關于妊娠期糖尿病患病率及相關危險因素的流行病學研究。本次關于妊娠期糖尿病危險因素的調查分析意義深遠，為避免回歸分析模型在研究變量關系中的諸多缺陷，也為了進一步驗證logistic多因素分析的合理性，本研究通過結構方程模型分析了相關變量對妊娠期糖尿病的影響。

對象與方法

1.調查對象

本研究為前瞻性研究，將2016年4月至2019年4月期間在本院進行產前保健的210例孕婦設為調查對象，符合知情同意原則。210例調查對象均自愿完成問卷調查，并完成75g口服葡萄糖耐量試驗(OGTT)。其中48例診斷為妊娠期糖尿病(設為病例組)，余下162例設為對照組。

妊娠期糖尿病診斷標準[4]：OGTT正常界值為空腹、1小時、2小時分別為5.1mmol/L、10mmol/L、8.5mmol/L，其中≥1項的OGTT值超過以上界值診斷為妊娠期糖尿病。

2.方法

以問卷調查的形式統計妊娠期糖尿病的危險因素。問卷主要內容包括一般資料和臨床資料等。一般資料包括：受試者的年齡、孕周、文化程度、家庭人均月收入、孕前腰圍、孕期增重、孕前BMI、孕次、父親糖尿病史、母親糖尿病史等。臨床資料包括：血清載脂蛋白A5(ApoA5)、載脂蛋白A I(ApoA I)、空腹血糖(FBG)、甘油三酯(TG)、總膽固醇(TC)、空腹胰島素(FINS)水平及胰島素抵抗指數(HOMA-IR)。

3.統計學分析

使用SPSS 22.0進行數據處理。計數資料采用百分比(%)表示，χ2檢驗進行單因素分析。多因素分析采用logistic回歸模型；假設檢驗水準：α=0.05。通過 AMOS 21.0 軟件構建結構方程模型，并評價模型擬合情況。

結 果

1.妊娠期糖尿病的單因素分析

表1中為妊娠期糖尿病的單因素分析結果，統計結果顯示，兩組間的年齡、文化程度、孕前腰圍、孕期增重、孕前BMI、孕次、父親糖尿病史、母親糖尿病史、血清ApoA5、FBG、TG、TC、FINS、HOMA-IR值均存在明顯差異(P<0.05)。

2.妊娠期糖尿病的多因素分析

將妊娠期糖尿病單因素分析中有統計學意義的變量按照表2中的方法進行賦值，并納入logistic多因素回歸分析中。統計結果顯示，年齡、孕前腰圍、孕期增重、孕前BMI、父親糖尿病史、母親糖尿病史、ApoA5、FBG、TG、TC、FINS、HOMA-IR值均為妊娠期糖尿病的獨立影響因素，見表3。

3.妊娠期糖尿病影響因素的結構方程模型

進一步從量的角度分析各變量與妊娠期糖尿病之間的關系，驗證logistic多因素分析的合理性。通過構建結構方程的方式，構建一般資料(年齡、孕前腰圍、孕期增重、孕前BMI)、家族糖尿病史(父親糖尿病史、母親糖尿病史)、生化指標(ApoA5、FBG、TG、TC、FINS、HOMA-IR)與妊娠期糖尿病(OGTT實驗)的路徑模型。

表1 妊娠期糖尿病影響因素的單因素分析

表2 妊娠期糖尿病影響因素賦值情況

表3 妊娠期糖尿病logistic多因素分析

以一般資料、家族糖尿病史、生化指標為外生潛變量，以妊娠期糖尿病為內生潛變量，構建結構方程模型，見圖1。結構方程模型的RMSEA值為0.025(P<0.001)。可見該結構方程模型能很好地反映一般資料、家族糖尿病史、生化指標與妊娠期糖尿病的關系。見表4。

圖1 妊娠期糖尿病危險因素的結構方程修正模型圖

表4 最優模型擬合優度評價結果

4.結構方程模型變量的效應分析

進一步分析一般資料、家族糖尿病史、生化指標對觀察變量(妊娠期糖尿病)的影響，由結構方程模型可知，一般資料、家族糖尿病史、生化指標對妊娠期糖尿病的發生均產生了直接影響，路徑系數分別為0.58、0.72、0.74。從總效應的統計結果來看，家族糖尿病史、生化指標對妊娠期糖尿病的發生影響較大，模型構建的各回歸路徑均有統計學意義(P<0.01)，回歸關系成立，見表5。

表5 潛變量影響因素路徑關系分析

討 論

結構方程模式是多元數據分析的重要工具之一，可同時處理多個變量[5-6]。在某些自變量的分析過程中，誤差的出現不可避免，而結構方程模型原則上可以分析含有一定誤差的變量，彈性更高[7-8]，且結構方程模型分析能夠估算不同路徑的檢驗結果[9]，是一種可以清晰地分析單項指標間相互關系的統計學方法[10]。與此同時，結構方程模型還可以檢驗構建的模型是否吻合數據。考慮到影響妊娠期糖尿病的危險因素來自多個方面，筆者為進一步驗證logistic多因素分析的合理性，通過結構方程模型進一步分析了相關變量對妊娠期糖尿病的影響。

本次研究的logistic回歸分析結果顯示，年齡、孕前腰圍、孕期增重、孕前BMI、父親糖尿病史、母親糖尿病史、ApoA5、FBG、TG、TC、FINS、HOMA-IR值均為妊娠期糖尿病的獨立影響因素。統計數據顯示，產婦的年齡每增加1歲，發生妊娠期糖尿病的風險將增加13.2%(OR=1.132)。在多項報道中，年齡對于妊娠期糖尿病的發病是已知的危險因素。一般認為，產婦年齡≥35歲，是妊娠期糖尿病的主要危險因素。超重或肥胖也是妊娠期糖尿病的重要危險因素[11]。本研究中，孕前腰圍、孕期增重、孕前BMI均是妊娠期糖尿病發生的獨立危險因素(OR值分別為1.155、1.146、1.247)。一項國外的研究發現，存在糖尿病家族病史的孕婦較容易發生妊娠期糖尿病[12]。本研究也顯示，存在父親或母親糖尿病史的孕婦，其發生妊娠期糖尿病的風險分別高于其他孕婦7.7%、9.8%(OR=1.077、1.098)，以上均證實了存在糖尿病遺傳傾向的孕婦與妊娠期糖尿病發病之間的關系更加密切。

伴隨分子生物學在疾病發生機制研究中的不斷發展，臨床上關于妊娠期糖尿病的發生機制也開展了深入研究。相關研究結果顯示[13-15]，胰島素與糖脂代謝異常是導致妊娠期糖尿病發生的重要因素，因此在妊娠期糖尿病孕婦體內可以檢測到ApoA5、FBG、TG、TC、FINS、HOMA-IR等代謝指標相應增加的現象。本次研究中，ApoA5、FBG、TG、TC、FINS、HOMA-IR值均為妊娠期糖尿病的獨立影響因素。說明糖脂代謝異常為妊娠期糖尿病發生發展的重要影響因素。為了進一步從量的角度分析各變量與妊娠期糖尿病之間的關系，驗證logistic多因素分析的合理性。筆者利用結構方程模型，構建了相關指標與妊娠期糖尿病(OGTT實驗)的路徑模型。比較結構方程模型的各項適配度指標與參考值，RMSEA值為0.025(P<0.001)。表明結構方程模型整體適配情況較好，該結構方程模型能很好地反映以上各研究變量與妊娠期糖尿病的關系。在結構方程模型變量的效應分析中，從總效應的統計結果來看，家族糖尿病史、生化指標對妊娠期糖尿病的發生影響較大，模型構建的各回歸路徑均有統計學意義(P<0.01)，回歸關系成立。

綜上所述，高齡、超重或肥胖、家族糖尿病史、糖脂代謝異常均為妊娠期糖尿病的獨立危險因素。應給予存在以上危險因素的孕婦高度關注，并通過早期的篩查積極采取相應的措施來進行妊娠期糖尿病的預防和管理。