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    二孩政策放開后產(chǎn)后抑郁癥的危險(xiǎn)因素分析

    2021-12-03 01:21:52張燕王海燕達(dá)芳華于燕
    中外醫(yī)療 2021年25期
    關(guān)鍵詞:產(chǎn)后危險(xiǎn)年齡

    張燕,王海燕,達(dá)芳華,于燕

    1.深圳仁合醫(yī)院婦產(chǎn)科,廣東深圳 518101;2.深圳市寶安區(qū)婦幼保健院產(chǎn)科,廣東深圳 518101

    產(chǎn)后抑郁癥(postpartum depression)是產(chǎn)褥期精神疾病最常見的類型,指既往無(wú)精神障礙史、產(chǎn)后2 周內(nèi)第一次發(fā)病、4~6 周癥狀明顯,以情感(心境)持續(xù)低落為基本特征的一種精神障礙[1]。 可伴有思維和行動(dòng)的改變以及軀體癥狀,產(chǎn)婦常表現(xiàn)為沮喪、抑郁、悲傷、哭泣、易激動(dòng)、煩躁,對(duì)孩子過(guò)于擔(dān)心、自責(zé)、失去育兒自信心、害怕接近嬰兒,重者出現(xiàn)幻覺(jué)或自殺等一系列的精神紊亂[2]。 一旦發(fā)生產(chǎn)后抑郁癥將對(duì)產(chǎn)婦本人及其家庭造成嚴(yán)重影響,因此,了解產(chǎn)后抑郁癥的危險(xiǎn)因素,從而使產(chǎn)后干預(yù)措施及范圍更具針對(duì)性, 對(duì)早期診斷和合理預(yù)防產(chǎn)后抑郁癥患者, 使其獲得良好預(yù)后具有重要意義[3]。 現(xiàn)對(duì)2019 年1 月—2020 年1 月于該院分娩的342 例產(chǎn)婦進(jìn)行分析,現(xiàn)報(bào)道如下。

    1 資料與方法

    1.1 一般資料

    方便選取該院分娩的342 例產(chǎn)婦作為調(diào)查對(duì)象,產(chǎn)婦年齡18~45 歲,平均(36.51±5.28)歲;,婚育狀況:已婚285 例,未婚57 例;文化程度:小學(xué)及以下25 例、中學(xué)及大專188 例、本科及以上129 例。 對(duì)所有產(chǎn)婦進(jìn)行隨診,借助愛(ài)丁堡產(chǎn)后抑郁量表(EPDS)工具結(jié)合精神心理科醫(yī)生診斷將研究對(duì)象分為正常產(chǎn)婦組、 產(chǎn)后抑郁癥組。 納入標(biāo)準(zhǔn):①納入符合DSM-V 的“產(chǎn)褥期抑郁癥的診斷標(biāo)準(zhǔn)”; ②愛(ài)丁堡產(chǎn)后抑郁量表(EPDS)評(píng)分≥10 分;③既往無(wú)精神疾病史及服藥史;④年齡、民族不限。 排除標(biāo)準(zhǔn):①既往使用過(guò)毒品或有精神活性物質(zhì)依賴,或其他精神障礙;②神經(jīng)系統(tǒng)疾??;③明顯的軀體疾病。

    1.2 方法

    收集所有產(chǎn)婦的一般資料, 并根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)調(diào)查二胎產(chǎn)婦產(chǎn)后抑郁癥的影響因素[4],自行設(shè)計(jì)的調(diào)查問(wèn)卷調(diào)查內(nèi)容包括受檢者的一般情況(年齡、職業(yè)、文化程度等)、社會(huì)因素(孕期發(fā)生負(fù)性生活事件、居住條件不滿意)及產(chǎn)科因素(家庭關(guān)系、對(duì)胎兒的性別要求、擔(dān)心一孩排斥二孩等),對(duì)比兩組有無(wú)產(chǎn)后抑郁患者臨床資料,對(duì)有差異項(xiàng)目采用Logistic 回歸進(jìn)行計(jì)算,分析引起產(chǎn)后抑郁的危險(xiǎn)因素。

    1.3 統(tǒng)計(jì)方法

    采用SPSS 21.0 統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,計(jì)數(shù)資料的表達(dá)方式為[n(%)],組間比較采用χ2檢驗(yàn),將發(fā)生產(chǎn)后抑郁癥作為自變量進(jìn)行多元Logistic 回歸分析,P<0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    2.1 342 例產(chǎn)婦產(chǎn)后抑郁發(fā)生率單因素分析

    該次342 例產(chǎn)婦產(chǎn)后抑郁發(fā)生率為44.44%(152/342),經(jīng)過(guò)單因素條件Logistic 分析,正常產(chǎn)婦組與產(chǎn)后抑郁癥組在年齡、產(chǎn)婦性格、家庭關(guān)系、擔(dān)心一孩排斥二孩、孕期發(fā)生負(fù)性生活事件、居住條件不滿意等方面差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),見表1。

    表1 342 例產(chǎn)婦產(chǎn)后抑郁發(fā)生率單因素分析

    2.2 影響因素

    將上述有差異資料帶入Logistic 回歸方程計(jì)算,發(fā)現(xiàn)受教育程度、家庭關(guān)系、經(jīng)濟(jì)收入以及擔(dān)心一孩排斥二孩等均是導(dǎo)致二胎產(chǎn)婦產(chǎn)后抑郁癥的影響因素,見表2。

    表2 導(dǎo)致二孩政策下產(chǎn)后抑郁癥的影響因素

    3 討論

    據(jù)統(tǒng)計(jì),美國(guó)每年超過(guò)50 萬(wàn)產(chǎn)婦患產(chǎn)后抑郁癥[5];在十幾歲的年輕且低收入的產(chǎn)婦中, 該病的發(fā)生率高達(dá)25%。 產(chǎn)后抑郁癥的異常心理、行為,嚴(yán)重危害嬰兒、產(chǎn)婦的健康及婚姻家庭的和諧, 甚至影響子代在嬰兒期及童年期后認(rèn)知和情感發(fā)育, 給家庭和社會(huì)造成巨大的危害[6]。 我國(guó)是人口大國(guó),人口基數(shù)大,加上“全面二孩政策”已放開,預(yù)計(jì)產(chǎn)后抑郁癥病人群體將愈來(lái)愈大[7]。 但目前產(chǎn)后抑郁癥病因不明,診斷產(chǎn)后抑郁癥缺乏客觀指標(biāo),亦無(wú)有效的預(yù)防策略。 同時(shí),雖然有很多抗抑郁藥物,但仍然面臨很多挑戰(zhàn),最重要的原因是產(chǎn)婦為特殊群體,產(chǎn)后因母乳喂養(yǎng)而不能服用抗抑郁藥,以避免藥物對(duì)嬰兒造成近期或遠(yuǎn)期影響[8]。 因此,許多產(chǎn)后抑郁癥患者很難得到早期干預(yù)、 藥物治療而發(fā)生不良后果。 因此找到二孩政策放開后產(chǎn)后抑郁癥的危險(xiǎn)因素,作為早期評(píng)估、干預(yù)的標(biāo)準(zhǔn),對(duì)于降低產(chǎn)后抑郁癥的發(fā)生具有重要意義, 具有良好的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益[9]。

    國(guó)外已報(bào)道的相關(guān)危險(xiǎn)因素包括:低學(xué)歷、無(wú)業(yè)、低收入、未婚、年齡小、家庭及社會(huì)支持欠缺及發(fā)生不良生活事件等。 國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)報(bào)道除上述因素之外,還有新生兒出生缺陷、新生兒性別、分娩方式等[10]。二孩政策放開后,孕產(chǎn)婦年齡結(jié)構(gòu)將發(fā)生變化,高齡產(chǎn)婦群體將會(huì)增加;與此同時(shí),剖宮產(chǎn)率可能相應(yīng)增加;估計(jì)新生兒性別問(wèn)題可能會(huì)得到弱化。 由于二孩政策開放時(shí)間還不長(zhǎng),目前未見相關(guān)報(bào)道。 該研究通過(guò)調(diào)查發(fā)現(xiàn):通過(guò)相關(guān)問(wèn)卷調(diào)查, 該次342 例產(chǎn)婦產(chǎn)后抑郁發(fā)生率為44.44%(152/342), 而影響二孩政策下產(chǎn)后抑郁癥的危險(xiǎn)因素主要有年齡、產(chǎn)婦性格、家庭關(guān)系、擔(dān)心一孩排斥二孩、孕期發(fā)生負(fù)性生活事件、居住條件不滿意等。年齡較大的產(chǎn)婦,閱歷更豐富,對(duì)生活和未來(lái)的顧慮更多,更易導(dǎo)致產(chǎn)后抑郁的發(fā)生[11];性格內(nèi)向者不懂得發(fā)泄情緒,相關(guān)情緒在內(nèi)心集聚,久而久之導(dǎo)致抑郁情緒的產(chǎn)生。 孕期發(fā)生了負(fù)性生活事件及家庭管不和諧者,往往容易產(chǎn)生不同程度心理疾病,如焦慮和抑郁等,而產(chǎn)后抑郁是該不良情緒的延續(xù)和發(fā)展[12]。通過(guò)分析二胎產(chǎn)婦產(chǎn)后抑郁癥的發(fā)生情況及相關(guān)因素,更有針對(duì)性,及時(shí)性,有助于及早發(fā)現(xiàn)和治療,其中心理治療為重要治療手段,有助于患者獲得良好預(yù)后。

    綜上所述, 二孩政策放開后產(chǎn)后抑郁癥的危險(xiǎn)因素與產(chǎn)婦年齡、性格及家庭關(guān)系、居住條件等有關(guān),及時(shí)采取早期干預(yù), 對(duì)降低產(chǎn)后抑郁癥發(fā)生率具有重要意義,具有良好社會(huì)效益。

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