孕前母体人体测量指标对新生儿体重的影响因素分析

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

论证孕前母体的身体测量指标是影响新生儿体重及妊娠结局的重要因素。研究表明,母体体重指数(body mass index, BMI)偏低会增加低出生体重儿的风险,而BMI偏高则与胎儿巨大和分娩并发症的发生密切相关。探讨母体BMI与新生儿体重之间的关系,对于制定区域性胎儿测量标准及改善围产结局具有重要意义。

目的。 基于Kirov region居民的区域数据,评估孕前母体BMI对新生儿体重的影响。

材料与方法。本研究为回顾性观察性单中心研究,共纳入5161名孕妇。根据孕前BMI将其分为三组:低于正常(<18.5 kg/m²)、正常(18.5–24.9 kg/m²)和高于正常(25.0–29.9 kg/m²);不包括肥胖者(BMI≥30 kg/m²)。 分析母体的人体测量指标与新生儿体重之间的关系。统计分析方法包括方差分析、Tukey检验、皮尔逊相关分析和多元线性回归。

结果。不同BMI组的新生儿体重差异具有统计学意义(p <0.001)。随着母体BMI的增加,新生儿的平均体重依次为:BMI低于正常组为3050±380 g,正常组为3300±400 g,高于正常组为3550±420 g。母体体重与新生儿体重之间存在中度正相关关系(r=0.32,p <0.001)。多元线性回归分析显示,母体体重和身高对新生儿体重具有显著影响(p <0.001)。

结论。孕前BMI是影响新生儿体重的显著因素。妊娠前维持BMI在正常范围,有助于改善围产结局。

作者简介

Eduard M. Iutinsky

Kirov State Medical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: iutinskiy@ya.ru
ORCID iD: 0000-0001-5641-0269
SPIN 代码: 7139-0566

MD, Cand. Sci. (Medicine), Assistant Professor

俄罗斯联邦, 112 K. Marx st, Kirov, 610998

Lev M. Zheleznov

Kirov State Medical University

Email: rector@kirovgma.ru
ORCID iD: 0000-0001-8195-0996
SPIN 代码: 2107-3507

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, 112 K. Marx st, Kirov, 610998

Sergey A. Dvoryansky

Kirov State Medical University

Email: Kf1@kirovgma.ru
ORCID iD: 0000-0002-5632-0447
SPIN 代码: 1840-2379

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, 112 K. Marx st, Kirov, 610998

参考

  1. Singh SP. Somatotype and diseases — review. Anthropologist. 2007;3:251–261. doi: 10.1080/09720073.2007.11891008
  2. Rebato E, Salses I, Rozik J, et al. Analysis of the similarity of brothers and sisters in the components of the anthropometric somatotype. Annals of Human Biology. 2000;27(2):149–161. doi: 10.1080/030144600282262
  3. Kondakova LI, Mischenko VA, Krayushkin AI. The influence of a women’s somatotype on morphological characteristics of placenta. Fundamental Research. 2009;(6):20–24. EDN: JTKQUM
  4. Chrishtop VV, Gaivoronsky IV, Zheleznov LM, et al. Influence of constitutional typology on human cell-tissue homeostasis: a review. Morphology. 2023;161(4):77–86. EDN: QFMXZW doi: 10.17816/morph.627409
  5. Klimov NYu, Vinnik YuYu, Andreychikov AV, Maximov AS. Constitutional approach in studying human diseases at the present stage. Sechenov Medical Journal. 2018;(4):70–77. EDN: VUTIOQ doi: 10.47093/22187332.2018.4.70-77
  6. Kornetov NA. Clinical anthropology is the methodological basis of a holistic approach in medicine. In: Topical issues and achievements of modern anthropology. Materials of the international scientific conference. Novosibirsk: Sibprint, 2006. P. 52–57. (In Russ.)
  7. Markova EV, Fefelova VV, Nikolaev VG, Zakharova LB. Constitutional features of human adaptive capabilities. In: Topical issues of biomedical and clinical anthropology. Proceedings of the science conference «Topical issues of biomedical and clinical anthropology». Krasnoyarsk: Krasnoyarsk Medical Academy, 1997. P. 55–57. (In Russ.) EDN: THURFR
  8. Lin L, Lin J, Yan J. Association of maternal body mass index change with risk of large for gestational age among pregnant women with and without gestational diabetes mellitus: a retrospective cohort study. J Matern Fetal Neonatal Med. 2024;37(1):2316732. EDN: NTATBU doi: 10.1080/14767058.2024.2316732
  9. Miao J, Chen Y, Liu X, et al. Maternal Body Mass Index, Gestational Weight Gain, and Risk of Cancer in Offspring: A Systematic Review and Meta-Analysis. Nutrients. 2023;15(7):1601. EDN: FWOGLO doi: 10.3390/nu15071601
  10. Liu P, Xu L, Wang Y, et al. Association between perinatal outcomes and maternal pre-pregnancy body mass index. Obesity Reviews. 2016;17(11):1091–1102. doi: 10.1111/obr.12455
  11. Usynina AA, Postoev VA, Odland JY, Grzhibovsky AM. Pregnancy outcomin low-weight women. Obstetrics and Gynecology. 2019;12:90–95. EDN: FOEDBJ doi: 10.18565/aig.2019.12.90-95
  12. Kazankina AS, Ushanova FO. Evaluation of the influence of maternal weight on the course of pregnancy and birth outcomes of fetuses with macrosomia. Endocrinology: News, Opinions, Training. 2023;12(3):20–25. EDN: IZSFOW doi: 10.33029/2304-9529-2023-12-3-20-25
  13. Gilley SP, Harrall KK, Friedman C, et al. Association of Maternal BMI and Rapid Infant Weight Gain With Childhood Body Size and Composition. Pediatrics. 2023;151(5):e2022059244. doi: 10.1542/peds.2022-059244

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. Distribution of maternal body weight (a) and neonatal birth weight (b) across groups of women with underweight BMI (blue fill), normal BMI (yellow fill), and overweight BMI (green fill).

下载 (315KB)
3. Fig. 2. Neonatal birth weight in groups of mothers with underweight, normal, and overweight BMI. Data are presented as a boxplot.

下载 (247KB)

版权所有 © Eco-Vector, 2024

许可 URL: https://eco-vector.com/for_authors.php#07

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».