妊娠压力对子代早期神经行为发育的影响-基于潜在类别分析的前瞻性队列研究

目的 了解妊娠期心理压力的分类以及主要的压力源,并探讨妊娠压力对子代早期神经行为发育的影响。方法 以深圳出生队列为平台,共纳入913对母子作为研究对象,在孕期通过问卷调查的形式获得一般社会人口学特征以及在孕晚期通过妊娠压力量表评估压力情况,并采用年龄与发育进程问卷(ASQ-3/ASQ-SE)来评估子代在6月龄时的神经行为及社交情况的发育情况。通过潜在类别分析,将妊娠压力进行分类后,应用线性回归,分析校正混杂因素前后妊娠压力与子代神经行为发育之间的关联。结果 妊娠压力可分为“低压力组”、“中度压力组”和“高压力组”。分别占比56.6%、33.6%和9.8%。在校正了年龄、职业等混杂因素以后,妊娠中度压力组的子代在粗大动作能区(β=1.67, 95%CI: -3.29~0.04)的得分较低,妊娠高压力组得子代在解决问题能区(β=-2.51, 95%CI: -4.73~0.29)得分较低,提示神经行为发育较低压力组差。妊娠压力与ASQ-SE的分析显示,妊娠高压力组的子代,ASQ-SE得分较低压力组高(β=4.65, 95%CI: 1.07~8.24),提示社交-情绪发育相对较差。结论 研究发现妊娠中、高压力对子代早期神经行为发育存在不同程度的不良影响。尽早识别和干预这部分孕妇,对母婴健康意义重大。本研究为儿童智能发育的干预时机、措施提出了新的思路。     

空间面板数据模型在传染病监测数据分析中的应用

目的探讨空间面板数据模型在传染病监测数据分析中的的适用性和应用价值。方法以2009—2011年广东省手足口病发病与气象因素的关系问题为例,建立空间面板数据模型。结果在校正了空间个体效应和空间相关效应后,平均温度、平均降水量和平均温差均具有统计学意义（均有P〈0．05）,变量回归系数分别为0．0288、0．0003和-0．0357。与传统的时间序列分析和横断面分析相比,空间面板数据模型更充分利用监测数据的时空信息,可以分析数据中的空间差异性和空间相关性。结论空间面板数据模型在传染病监测数据分析中具有独特优势和较好的应用价值。     

空间分析中空间自相关性的诊断

目的 大部分流行病学资料具有空间属性,即空间相关性和空间异质性,本研究拟从空间自相关统计量、变异函数图、空间自回归模型等3方面探讨具有空间属性资料的空间自相关性分析方法.方法 分别阐述空间自相关统计量、变异函数图和空间自回归模型的原理和计算方法,对其各自的特点进行比较,并以2009年广东省手足口病的发病为例阐述软件实现的过程以及对参数和统计量的解释.结果 基于广义Pearson相关系数的空间自相关统计量可以定量地分析疾病在空间上的聚集状态以及相关程度;变异函数可以对疾病发生的空间变异进行分解,并解释由空间自相关部分引起的变异大小;空间自回归模型则可以扣除间间自相关性的影响后分析影响因素的作用大小.结论 空间自相关统计量、变异函数图、空间自回归模型是定性和定量地分析空间自相关性的方法,三者结合可以很充分地分析疾病的空间自相关性.