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    2 465例40~65歲女性潮熱出汗發(fā)生情況及其與孕產史的關系

    2019-08-06 01:17:36王淑霞楊麗鄭睿敏黃星
    中國生育健康雜志 2019年4期
    關鍵詞:產次孕產哺乳

    王淑霞 楊麗 鄭睿敏 黃星

    更年期是一生中必經的生理階段,多數出現在40~65歲期間。潮熱出汗是更年期出現的最典型癥狀之一,主要是由血管舒縮障礙引起的,嚴重影響更年期女性的身心健康和生活質量。目前,國內外針對更年期潮熱出汗癥狀的影響因素分析主要集中在年齡、職業(yè)、生活習慣、月經情況等方面[1-3],僅有少量研究關注女性潮熱出汗癥狀與孕產史的關系[4-6],而且研究結果也不盡相同,如汪桂蘭等[7]發(fā)現孕次多者發(fā)生潮熱出汗的概率高于孕次低者,而Nelson等[5]、張巧利等[4]的研究結果表明孕次與潮熱出汗癥狀的發(fā)生無關;Gold等[6]的研究發(fā)現產次對潮熱出汗無影響,而夏曉娜等[8]得出了相反的結論。此外,目前尚未發(fā)現有研究關注潮熱出汗與哺乳史、流產史的關系。

    為探索更年期女性潮熱出汗癥狀與孕產史(孕次、產次、哺乳史及流產史)的關系,本研究結合在2015年開展的全國7省市更年期服務對象需求調查工作,分析全國40~65歲更年期女性潮熱出汗的發(fā)生情況及其與孕產史的相關情況。

    對象與方法

    一、對象

    2015年10月至12月期間,在東部地區(qū)(北京市)、中部地區(qū)(河南省、黑龍江省、山西省、江西省)、西部地區(qū)(廣西壯族自治區(qū)、陜西省)的婦幼保健院門診,以潮熱出汗和/或其他更年期癥狀為主訴尋求更年期保健服務的40~65歲的女性作為調查對象,納入本次研究,并排除近3個月內服用過性激素類藥物者。最終納入2 495名研究對象。本調查已通過中國疾病預防控制中心婦幼保健中心倫理審查委員會批準(編號:FY2017-009),所有調查對象均已簽署知情同意書。

    二、方法

    1.調查內容與方法:本研究采用橫斷面的調查方法,調查人員經過統(tǒng)一培訓后,對研究對象進行問卷調查。調查采用自制問卷,調查內容包括基本情況(年齡、文化程度、工作狀況、婚姻狀況、家庭人均月收入等)、月經狀況、孕產史(孕次、產次、哺乳史、流產史)、近2周潮熱出汗癥狀發(fā)生情況等。表1是納入本次研究Logistic回歸分析中的變量量化賦值情況。

    2.統(tǒng)計學處理:根據問卷內容,設計并建立EpiData數據庫,由專人雙錄入至數據庫中,經核查無誤后進行統(tǒng)計分析。

    本研究采用SAS 9.3 進行統(tǒng)計描述和分析。統(tǒng)計描述時,定量資料采用均數±標準差表述;定性資料采用百分數表述。分別采用單因素Logistic回歸分析和多因素Logistic回歸分析探討潮熱出汗癥狀與孕次、產次、哺乳史、流產史的關系??紤]到地區(qū)、年齡為多分類變量,對其與潮熱出汗癥狀的關系進行線性檢驗,若為線性關系,則直接進入Logistic回歸方程,否則,設置啞變量進入方程。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

    結 果

    一、基本情況

    本研究共回收2 495份問卷,調查對象年齡在40~65歲的問卷共2 465份(98.8%),其中廣西壯族自治區(qū)263份、陜西省453份、河南省318份、北京市572份、黑龍江省173份、山西省324份、江西省362份。

    調查對象的平均年齡為(50.8±5.4)歲,大專及以上學歷者1 001例,占40.6%;全職工作者1 330例,占54.0%;已婚為2 284例,占92.7%;家庭人均月收入≥4 000元者1 133例,占46.0%;已絕經者1 198例,占48.6%。不同地區(qū)調查對象的基本情況見表2。

    表1 單因素和多因素Logistic回歸分析中變量量化賦值情況Table 1 Category of variables in univariate and multivariate logistic regression analysis

    表2 不同地區(qū)調查對象的基本情況[例(%)]Table 2 General Characteristics of subjects by province[n(%)]

    二、孕產史情況

    在調查人群中,孕0次、1次及≥2次者分別為35例、629例和1 801例,分別占1.4%、25.5%和73.1%;產0次、1次及≥2次者分別為67例、1 721例和677例,分別占2.7%、69.8%和27.5%;有哺乳史者2 124例,占86.2%;有流產史者1 527例,占61.9%。

    三、潮熱出汗癥狀發(fā)生情況

    近2周出現潮熱出汗癥狀者1 205例,占48.9%(1 205/2 465)。按照地區(qū)、年齡、文化程度、工作狀況、婚姻狀況、月經狀況、孕次、產次、哺乳史和流產史等特征,分析調查對象近2周潮熱出汗發(fā)生情況見表3。其中,50<~≤55歲年齡段更年期女性發(fā)生潮熱出汗癥狀的比例高于其他年齡段,已絕經女性發(fā)生潮熱出汗癥狀的比例高于未絕經者,差異具有統(tǒng)計學意義。單因素Logistic回歸分析結果顯示,除文化程度、婚姻狀況對潮熱出汗癥狀的影響無統(tǒng)計學意義外,其他因素,包括地區(qū)、年齡、工作狀況、家庭人均月收入、月經狀況、孕次、產次、哺乳史和流產史,對潮熱出汗癥狀的影響均有統(tǒng)計學意義。

    四、潮熱出汗癥狀與孕產史的關系

    將單因素分析中有統(tǒng)計學意義的變量納入為自變量進行多因素Logistic回歸分析。結果顯示,年齡、工作狀況、月經狀況、哺乳史和流產史對潮熱出汗癥狀的影響依舊有統(tǒng)計學意義,其中年齡>45歲、工作狀況以及哺乳史是更年期女性發(fā)生潮熱出汗癥狀的危險因素,而月經狀況和流產史是更年期女性發(fā)生潮熱出汗癥狀的保護因素。見表4。

    討 論

    潮熱出汗是更年期女性尋求醫(yī)學診療最主要的原因之一。本研究中48.9%的調查對象在近2周發(fā)生潮熱出汗癥狀,這與既往的其他研究結果相似[9]。本研究還發(fā)現,東部地區(qū)更年期女性發(fā)生潮熱出汗癥狀的比例高于中部地區(qū)和西部地區(qū),收入高的更年期女性發(fā)生潮熱出汗癥狀的比例高于收入低者,提示潮熱出汗癥狀的發(fā)生可能在一定程度上與經濟狀況相關,這也與本研究單因素分析的結論相符。50<~≤55歲年齡段更年期女性發(fā)生潮熱出汗癥狀的比例高于其他年齡段,已絕經女性發(fā)生潮熱出汗癥狀的比例高于未絕經者,提示應在更年期保健服務過程中加強對這兩類更年期女性的保健服務,減少潮熱出汗癥狀對其健康和生活的影響。

    研究還發(fā)現,有流產史者發(fā)生潮熱出汗癥狀低于無流產史者,流產史與潮熱出汗癥狀的相關性有統(tǒng)計學意義。楊金妮等[10]對217名45~55歲女性進行調查,發(fā)現更年期綜合征與流產史有關;劉月仙等[3]的研究發(fā)現,流產>3次是嚴重圍絕經期癥狀發(fā)生的危險因素。本研究結果與上述兩項研究結果不盡相同,可能與調查人群、流產定義為幾分類變量有關。同時本研究還發(fā)現,哺乳史與潮熱出汗癥狀發(fā)生的相關性也有統(tǒng)計學意義,這可能與女性在哺乳期時體內激素水平發(fā)生過較明顯的改變有關,從而對遠期的更年期癥狀帶來影響,但具體的作用機制有待進一步研究討論。

    此外,本研究顯示,在單因素分析中,孕次、產次與潮熱出汗癥狀的相關性有統(tǒng)計學意義,而在多因素分析中,該相關性變得無統(tǒng)計學意義。分析其原因,可能是由于孕次、產次與流產史均有較強的相關性,孕次和產次對潮熱出汗可能并無影響或者影響很小,但在單因素分析中可能主要是通過流產史這一因素起作用的,而當多因素分析中校正了流產史對潮熱出汗的影響后,孕次和產次與潮熱出汗的相關性變得無統(tǒng)計學意義。

    由于本研究采用了基于醫(yī)院門診的橫斷面調查的方法,在對潮熱出汗癥狀與孕產史的相關性進行分析時,部分調查對象還伴隨其他更年期癥狀,而孕產史(孕次、產次、流產史、哺乳史)可能會是其他更年期癥狀的危險因素或保護因素。因此,在本研究中孕產史與潮熱出汗的相關性可以會被低估或者高估,存在一定的選擇偏倚。后續(xù)應開展基于社區(qū)的相關研究,進一步驗證潮熱出汗癥狀與孕產史的關系。

    表3不同特征調查對象近2周潮熱出汗發(fā)生情況

    Table3The occurrence of hot flashes among the subjects in the past 2 weeks by different characteristics

    VariablesNHotflashesnProportion(%)Area? EasternChina57232055.9 CentralChina117857648.9 WesternChina71530943.2Age(years)? 40≤~≤453087925.6 45<~≤5070431144.2 50<~≤55?92153357.9 55<~≤6037019653.0 60<~≤651628653.1Education ≥highschool100048148.1

    Note:*P<0.05

    表4 潮熱出汗癥狀多因素Logistic回歸分析結果Table 4 The multivariate logistic regression analysis of hot flashing symptoms

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