基于分位数回归分析孕前BMI及孕期增重对新生儿出生体重的影响

汪君　杨柳　王维

【摘   要】目的： 明确孕妇孕前BMI和孕期体重增加对新生儿出生体重的大小和分布的影响。方法： 采用回顾性队列研究设计，共纳入35304名產妇，通过提取妇幼信息系统中相关的产检和分娩记录数据，运用分位数回归的分析方法，分析孕妇孕前BMI和孕期体重增加对于新生儿出生体重。结果：纳入研究孕产妇孕前BMI均值20.4，孕期平均增重14.6 kg，孕前BMI分别对新生儿出生体重10%，25%，50%，75%和90%分位的回归系数从24.8变化到47.4，孕期增重分别对新生儿出生体重10%，25%，50%，75%和90%分位的回归系数从7.0变化到13.8。结论：母亲孕前BMI和孕期体重增加对处于不同出生体重分位数的新生儿的影响存在异质性。

【关键词】孕前BMI;孕期增重;出生体重;分位数回归

【中图分类号】R145         【文献标识码】A            【文章编号】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

国内外既有研究表明，产妇的孕前体质指数（Body Mass Index， BMI）和孕期体重增加（以下简称孕期增重）对新生儿出生体重关系密切，同时影响母婴结局和子代代谢，大于胎龄儿和巨大儿增加了母亲产后出血、难产等产科并发症的风险，同时意味着子代自身更高的发生肥胖和糖尿病的风险[1-5]。随着超重和肥胖人口比例不断上升，孕期体重管理成为围产期保健和公共卫生的重要研究方向。为给孕妇和医务人员提供孕期管理的决策依据，一些国家和地区针对不同BMI分组的孕妇提出了个性化的孕期增重指南，其中影响力较大的是2009年美国医学研究院提出的孕期体重增加指南[6]。同类型研究多关注这些风险因素对出生体重的均值影响，鲜有研究分析它们对出生体重的分布影响。本研究旨在利用分位数回归模型，分析孕前BMI 和孕期增重对新生儿出生体重的均值和整体分布的影响，为孕前和孕期体重管理提供决策依据，以实现降低孕期并发症发生率以及肥胖和代谢性疾病发生率的目的。

一、资料与方法

1.研究对象：采取回顾性队列研究设计，选取2011年1月- 2017年9月在宝安妇幼保健院分娩的产妇及新生儿为研究对象。研究对象排除标准：多胎妊娠;孕周<=36周或者孕周>40周;无法获取孕前BMI或者孕期增重数据;患基础糖尿病、妊娠期糖尿病及其他代谢性疾病的产妇。

2.临床资料收集：通过深圳市妇幼信息管理系统内记录该时间阶段的母婴信息先做匿名化处理，然后收集产检信息和新生儿分娩相关信息。包括产妇年龄，身高， 孕前体重，孕周，分娩前体重，孕产史以及新生儿性别。产检数据由产前门诊医护人员测量填写，新生儿出生体重由产科医生或助产士在出生后使用电子秤测量，精确到克。孕期增重由分娩前体重减去初次产检填写的孕前体重计算，孕前BMI由孕前体重除以身高的平方计算。

3.统计分析：在描述性统计分析中连续变量采用均值±标准差表示，分类变量采用百分比表示。单因素分析计算孕前BMI和孕期增重分别与新生儿体重的相关系数。多因素分析以新生儿出生体重为应变量，以产妇年龄、分娩年份，孕周，孕前BMI，产次，孕期增重及新生儿性别为自变量，建立分位数回归模型。以同样应变量和自变量对出生体重建立常规线性回归模型，分位数选取了出生体重的10%，25%，50%，75%和90%。对比多元线性回归模型和分位数回归模型的系数，分析产妇孕前BMI及孕期增重对出生体重均值和分布的影响。数据处理和统计分析均采用统计软件R（版本号3.3.3）， 利用R中的统计软件包quantreg进行分位数回归。P<0.05定义为具有统计学意义。

二、结果

1.母婴基本情况：按照研究对象排除标准最终有35304名产妇纳入回顾队列，平均年龄为29.5±4.4 岁，其中初产妇占48.2%（17037/35304），大学及以上教育程度的占比为23.7%（8358/35304）， 孕前BMI指数为20.4±2.7，孕期平均体重增加14.6±5.4 kg。新生儿中男婴占比54%（19081/35304），出生体重3255±390 g，男婴出生体重为3311±393 g，女婴出生体重为3187±376 g（图1）。

2.2 孕前BMI和孕期增重分别与新生儿体重的相关系数： 单因素分析结果显示，孕前BMI与新生儿体重的相关系数为0.22（P<0.05）; 孕期增重与新生儿体重的相关系数为0.06（P<0.05）。

2.3  孕前BMI和孕期增重对新生儿出生体重的影响： 常规最小二乘法多元回归的结果提示， 在其他变量取值相同的情况下，孕前BMI每增加一个单位，新生儿出生体重的均值增加34.1g，同理孕期增重每增加1kg新生儿体重对应增加9.5g. 而分位数回归的回归系数提示孕前BMI和孕期增重对出生体重不同分位数的影响是不同的，且该差异具有统计学意义。越是靠近出生体重分布曲线右尾的新生儿，他（她）们母亲的孕前BMI和孕期增重每个单位的增加对其体重影响越大（表一）。

如果将分位数划分间距进一步缩小，按照每10%百分位递增进行分位数回归，可绘制分位数回归系数平滑曲线，更加直观显示出孕前BMI和孕期增重对于不同范围出生体重的不同影响。见图1，水平参考线为最小二乘回归结果，其中实线为回归系数，虚线为95%置信区间上下界。曲线部分为分位数回归结果，阴影部分为95%置信区间。

三、讨论

新生儿出生体重是一项围产期保健的重要指标。提高育龄女性围产期体重管理的意识，通过合理膳食和运动控制体重增长，调整孕期体重增加，短期内有助于减少巨大儿和低体重出生儿的发生，降低围产期合并症发生率，改善母婴结局[7]。长期来看，由于出生体重与成年后体重及糖尿病等代谢性疾病发生密切相关，围产期体重管理有助于控制下一代人群的体重和代谢性疾病的发生率，避免肥胖问题的恶性循环效应[8]。

本研究结果证实了孕前BMI和孕期增重对新生儿出生体重影响效果的异质性。与传统的基于最小二乘法的回归假设不同，分位数回归的结果表明孕妇孕前BMI和孕期增重不仅影响新生儿出生体重分布均值，同时也影响到新生儿出生体重分布曲线的形状。高出生体重儿受母亲孕前BMI和孕期体重增加的影响更大，该研究结果与美国和匈牙利的两项研究发现是一致的[9-10]。本研究结果为孕期科学体重管理提供了补充线索，不同体重范围的孕产妇应采取个性化的体重增重目标，即体重不足的孕妇要避免低出生体重儿的风险，可能需要达到更高的孕期体重增加目标，而超重或肥胖的孕妇则需要较小的体重调整，即可在较大程度上控制大于胎龄儿或巨大儿的发生率，对于鼓励超重或肥胖的孕妇合理运动和膳食提供了循证依据，同时也解释了美国妇产科学会在committee opinion 中提到的现象，即有些超重或肥胖产妇即使孕期增重未达美国医学研究院的推荐水平，胎儿出生体重依然保持在合理水平[2]。 同理，计划妊娠的育龄女性进行个性化的BMI调整也有助于将新生儿体重控制在合理水平。

现有关于新生儿出生体重的流行病学研究多采取logistic回归，将出生体重这一连续型变量离散化，损失了连续数据所包含的有价值的信息，基于最小二乘法的线性回归则默认自变量只影响因变量的条件期望，不影响因变量的分布[10]。而分位數回归模型的优势表现为更能充分利用连续数据中丰富信息，不仅能够刻画出因变量Y的均值情况，还能反映Y的分布形状，分位数回归在计量经济学中的广泛使用已充分证明了模型的稳健性和实用性。但由于分位数回归方法自身算法实现要求较高，结果解读存在一定难度等原因在生物医学研究和流行病学研究中使用尚未完全铺开，但这些因素并不能成为阻碍分位数回归广泛应用的理由[10]。近年来分位数回归在流行病学和临床研究中运用已日益增加[11-14]。

本研究为回顾性队列研究，样本量较大，综合考虑了孕妇年龄、教育水平、产次和新生儿的性别因素，研究结果具有一定的参考价值。未来研究可进一步关注在模型中纳入更多影响新生儿出生体重的混杂因素，将影响新生儿体重的因变量之间的交互作用纳入统计学模型，通过分位数回归结果设计孕前和孕期的体重管理指导方案。

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课题基金：

宝安区医疗卫生基础研究项目，立项编号 2017JD002