产后抑郁相关危险因素多元回归研究

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1、产后抑郁相关危险因素多元回归研究摘要:[目的]探讨影响产后抑郁发生的危险因素,为干预产后抑郁提供理论依据。[方法]采用围产期孕妇一般情况调查表、爱丁堡产后抑郁量表(EPDS)、生活事件量表(LES)、A型行为问卷(TABQ)、艾森克个性问卷(EPQ)、社会支持评定量表(SSRS)、症状自评量表(SCL-90)、特质焦虑量表(T-AI)、状态焦虑量表(S-AI)对129名围产期孕妇进行跟踪调查,直至分娩,并进行统计学分析。[结果]产后抑郁组受教育年限低于正常组;EPQ神经质原始分、SSRS客观支持分、怀有戒心或敌意特征、产妇年龄是影响产后抑郁发生的危险

2、因素。高神经质组产前Scl-90抑郁分、焦虑分、强迫分、躯体化等分值及负性生活事件分值均高于低神经质组,社会支持总分及利用度均低于低神经质组。[结论]神经质、低客观支持、怀有戒心或敌意及产妇年龄是产后抑郁发生的危险因素。�关键词:产后抑郁症;爱丁堡产后抑郁量表;艾森克个性问卷;社会支持;生活事件�中图分类号:R749.4文献标识码:A��11近年来,对于围产期妇女心身健康状况的研究证实围产期妇女处于情绪障碍发生的高风险中。金辉等[1]发现大约25%的妊娠妇女出现抑郁。我们通过对129名孕妇进行前瞻性研究,采用多元回归分析影响产后抑郁的危险因素,为干预

3、产后抑郁的发生提供理论支持。��1对象与方法�1.1对象�2003年8月―2005年12月,在苏州大学附属第一人民医院、镇江市第四人民医院围产期门诊,用单纯随机抽样抽取129例自愿参加测试的无分娩史、引产史的孕妇,单胎,既往无重大器质性及内分泌免疫疾病史,本人及3代以内亲属无精神病史。�1.2方法�按照爱丁堡产后抑郁量表(EPDS)产后抑郁诊断标准分组,EPDS≥10为产后抑郁组,<10为正常组[2]。病人在入组后均按统一指导语自行完成下列各项心理评定问卷的测试。对自行填写有困难的病例则由检查者逐条读出题目并以中性不带任何暗示的方式把问题本身的意义告

4、诉被试者。�产前4周内完成以下问卷:①一般情况问卷和病史问卷。一般情况问卷收集患者的社会人口学资料;②生活事件量表(LES)[3];③A型行为问卷(TABQ)。问卷由3个分量表组成,L量表用以评定问卷的真实性;TH量表评定时间紧迫感与急躁,CH量表评定竞争、敌意等因子分。L11≥7分,为无效试卷,则剔除该问卷,然后计算TH+CH总分,A型≥29分;B型≤18分;M型19~28分[4];④艾森克个性问卷(EPQ)[5];⑤社会支持评定量表(SSRS)[6];⑥症状自评量表(SCL-90)[7];⑦特质焦虑量表(T-AI),可用来评价人们经常的情绪体验[

5、8],计算T-AI量表的累加分,最小值20分,最大值80分,反映特质焦虑的程度。�产后1周完成下列问卷:①状态焦虑量表(S-AI),用来评价应激情况下的状态焦虑,计算S-AI量表的累加分,最小值20分,最大值80分,反映状态焦虑的程度[8];②爱丁堡产后抑郁量表(EPDS),该表由英国Cox于1987年制定,EPDS≥13即诊断为产后抑郁[9]。中国EPDS≥10即诊断为产后抑郁[2]。�1.3数据处理和统计分析�将所有数据均输入计算机,应用社会科学统计软件包(SSPS11.0)在计算机上完成数据的统计处理。为探讨各种心理社会因素对产后抑郁的影响,以

6、Y(EPDS总分)作为因变量,X1~X37为自变量作逐步回归运算。各变量代表因素及其赋值(见表1)。��2结果�2.1一般情况� 11129名孕妇平均年龄(27±3)岁,平均受教育年限(11.0±3.5)年。受教育程度:文盲2例(1.6%),小学17例(13.2%),初中35例(27.1%),高中48例(�37.2%),大学25例(19.4%),大学以上2例�(1.6%)。职业情况:无业21例(16.3%),体力劳动者60例(46.5%),干部35例(27.1%),科技人员13例(�10.1%)。�2.2两组孕妇的文化、职业�产后抑郁组受教育年限及干

7、部的比例低于正常组,体力劳动者和无业者的比例高于正常组(P<�0.05),见表2。�2.3产后抑郁多元回归分析�产后EPDS总分逐步回归分析,以X1~X36为自变量,在α=0.05水平上,有4个变量被选入(表3),依次为产后EPQ神经质原始分、SSRS客观支持分、怀有戒心或敌意特征、产妇年龄。F=12.419,复相关系数R=0.740,P<0.001,说明回归方程有统计学意义。逐步回归方程为:Y2(产后EPDS总分)=0.123+�0.183×X30(EPQ神经质原始分)-0.543×X11(SSRS客观支持)+0.305×X35(怀有戒心或敌意特征

8、)+0.275×X02(产妇年龄)。��2.4进入回归方程的EPQ神经质进一步定量�11以EPQ神经质均分9

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