新冠疫情中期中国孕妇抑郁与焦虑症状的流行状况及相关因素分析：一项横断面研究

本刊推荐：本研究通过横断面调查揭示新冠疫情中期中国孕妇抑郁（SDS）与焦虑（SAS）症状的流行率分别高达59.8%和6.7%，并通过单因素及多因素回归分析（OR、95% CI）发现教育水平（调整后OR=0.52）、产次（调整后OR=0.46）和妊娠相关疾病（调整后OR=2.55）是重要影响因素，为制定针对性心理干预策略提供了关键流行病学证据。

　　

引言

孕产妇心理健康是重要的公共卫生问题，其对妇女和儿童健康均会产生短期和长期影响。研究表明，未经治疗的抑郁和焦虑症状可能导致妊娠期间多种并发症（如自然流产、免疫力下降、手术分娩、剖宫产、早产和低出生体重），并影响儿童健康结局（如免疫力降低、认知发育受损、行为情绪困难）以及母婴联结。自2019年12月首次发现以来，新型冠状病毒（COVID-19）迅速在全球传播。中国各省根据本地疫情持续调整防控策略。2021年1月至4月，河北省石家庄市发生大规模疫情，导致全市完全封锁并采取严格病毒遏制措施，包括暂停城际交通和市内公共交通、限制社区外出行以及鼓励居民居家。疫情对身心和社会的影响可能是破坏性的，而妊娠是心理困扰可能对母婴产生不利影响的特别脆弱时期。

与男性相比，女性在疾病爆发期间往往报告更高程度的抑郁和焦虑症状。孕妇尤其容易受到COVID-19危机的影响，这凸显了保护这一人群的迫切需求。疫情期间，孕妇在获得基本医疗服务方面面临重大挑战，包括对COVID-19暴露、 childcare、母乳喂养和疫苗接种的担忧，这些都进一步影响了她们的心理健康。自COVID-19大流行开始以来，围产期妇女被确定为一个脆弱群体，因为其免疫系统的改变可能使她们更容易出现COVID-19感染的严重呼吸道症状。更重要的是，在妊娠期间感染COVID-19的妇女面临早产、孕产妇死亡和新生儿死亡的风险增加，但病毒垂直传播的可能性相对较低。

COVID-19大流行显著影响了全球人口的心理健康和心理功能，加剧了抑郁和其他常见精神障碍的流行。先前的研究已经检查了不同阶段和不同国家产前抑郁和焦虑症状的流行情况，但我们对这些问题的理解在中国孕妇中仍然有限。一项综述和荟萃分析表明，产前和产后抑郁的全球流行率分别为29%和26%。对于焦虑，COVID-19大流行期间产前和产后病例的汇总流行率为31%。值得注意的是，这些研究中围产期抑郁和焦虑的流行率存在很大差异，表明普遍存在高度异质性。一些研究探讨了疫情期间导致孕妇心理健康问题的因素，常见因素包括社会隔离、经济压力和对感染的担忧。然而，这些研究主要集中在特定地区或人群，限制了其发现的普遍性。因此，本研究旨在评估COVID-19大流行中期石家庄市孕妇抑郁和焦虑症状的流行率及相关因素。我们假设，较低的教育水平、初产妇和妊娠相关疾病等因素可能对疫情期间抑郁和焦虑症状的流行率产生显著影响。通过采用全面和多方面的方法，我们的研究更广泛地理解了孕妇在这一前所未有的时期面临的心理健康挑战。

方法与材料

这项描述性研究遵循STROBE声明，确保了我们横断面调查的严谨和透明报告。

研究人群

本研究于2021年5月至8月进行，对象为居住在石家庄市的孕妇。妊娠状态通过B超确认，参与者需在首次产前检查时完成在线心理评估问卷。纳入标准包括：（1）永久居住在石家庄区的妇女；（2）同意完成调查的孕妇。排除标准包括：（1）无法使用手机扫描二维码访问问卷；（2）妊娠前有严重精神疾病史。

数据收集

在本研究中，我们采用便利抽样方法招募参与者。妊娠状态通过B超确认，参与者需在首次产前检查时完成在线心理评估问卷。为了解决样本的代表性问题，我们尽可能多地收集问卷以提供更大的统计效力。我们采用了各种招募渠道，包括在线平台、社交媒体、社区卫生中心和医疗机构。我们还利用现有网络和与当地组织的合作伙伴关系来扩大我们的覆盖范围。

采取了两种方法来避免回答偏倚：（1）使用中立和清晰的问题：避免可能影响回答的引导性、双重性或负载性问题。（2）避免使用行话：使用清晰直接的语言，以便所有回答者以相同方式解释问题。我们将调查设计得简洁明了，以减少回答者疲劳并提高回答率。采取了四种方法来避免无回答：（1）调查设计为在10分钟内完成，以最小化参与者负担。（2）为了最大化回答率，我们实施了多次提醒系统。未回应初始邀请的参与者通过消息平台（如微信群）收到后续提醒，以鼓励他们参与。（3）在调查的介绍部分，我们明确说明了研究的重点和目的。参与者被告知他们的贡献的重要性以及结果将如何被使用。（4）我们通过适当使用预选选项确保问题易于回答。这使得参与者完成调查更快更容易。具体来说，我们通过“问卷星”软件分发问卷，该软件在中国调查中非常频繁使用和流行。参与者被告知调查的目的，并自行决定是否完成问卷。这种抽样方法的优点是允许快速数据收集，并且参与者通常对调查主题有更高的兴趣和合作度。

使用的问卷由研究人员设计。研究人员将最终确定的问卷输入“问卷星”软件，生成二维码或网站链接，允许符合条件的孕妇使用移动设备扫描代码完成调查。

问卷内容

问卷包括人口统计学特征，包括年龄、职业、地区、产次、胎儿数量、妊娠相关疾病、教育水平、对常见症状的认知、对疫情的关注程度以及体温测量频率。此外，它还使用自评抑郁量表（SDS）和自评焦虑量表（SAS）评估抑郁和焦虑症状。

自变量

参与者的基本人口统计学特征包括年龄（18-24岁、25-34岁或≥35岁）、职业（在职 vs. 失业）、地区（ urban、 suburban 或 rural）、产次（初产妇 vs. 经产妇）、胎儿数量（单胎、双胎或三胎及以上）、妊娠相关疾病（存在 vs. 不存在）、教育水平（高中及以下、大学学位或研究生）、对常见症状的认知（知道、 somewhat know 或不知道）、对疫情的关注程度（每天多次、每天一次或每几天一次）以及体温测量频率（每天多次、每天一次或每几天一次）。

抑郁症状和焦虑症状的评估

要求孕妇志愿者完成SAS和SDS，反映她们近期的情绪体验。SAS和SDS都是广泛使用的评估个体心理状态的工具，由Zung等人开发，并得到美国教育、健康和福利部的推荐。每个量表包含20个问题，涉及精神病性情绪症状、精神运动障碍、躯体障碍以及与焦虑或抑郁相关的心理健康问题。参与者为每个问题选择最能代表其心理状态的回答。回答采用Likert式量表评分，范围从1-4，或通过反向评分（选项包括“很少时间”、“部分时间”、“相当多时间”和“绝大部分时间”）。原始总分来自20个问题的累计分数，随后转换为百分位标准分数。SAS的标准分数50被确定为识别焦虑症状的阈值，而SDS的分数53则作为抑郁症状的阈值。

样本量计算

先前的研究表明，中国女性在妊娠期间抑郁和焦虑的流行率分别为5.2%和8.0%。在COVID-19大流行的背景下，这些流行率增加10%被认为对于评估妊娠期间焦虑或抑郁的可能性是显著的。样本量使用标准公式n = Z2_α/2 P(1-P)/δ2计算，其中Z_α/2 = 1.96，抑郁和焦虑的预期流行率分别为15.2%和18.0%，允许误差（δ）为5%。该计算得出抑郁的推荐样本量为199（n=199），焦虑为227（n=227），本研究采用较大的样本量（227）。考虑到预期的10%无效回答率，从石家庄市孕妇共收集了252份问卷。样本计算仅是为了达到统计显著性，然而，利用相同的资源获得比预期更多的参与者是好事或增加了价值。值得注意的是，在所有必要资源已经到位的情况下，将额外的参与者纳入我们的样本收集过程并没有产生显著的额外成本或负担。此外，从伦理角度来看，确保足够的样本量增强了我们研究结果的普遍性，这对更广泛的科学界有益。因此，在研究期间共完成了1,242份电子问卷。

质量控制

遵循科学严谨性和可行性的原则，研究人员在问卷设计阶段通过查阅大量相关文献开始。然后通过专家咨询和小组讨论确定问卷内容。随后，根据初步调查对问卷进行修改和细化，以确保其可用性。在参与者通过扫描代码填写电子问卷之前，研究人员沟通了研究目的，强调孕妇自愿参与的原则。

所有条目都被指定为必答题，通过测试者手机验证的IP地址只能保留测试当天提供的最终答案。只有在完成所有项目后才会提交问卷；否则，系统会自动将提交分类为不完整。

为了减轻潜在的回答偏倚，我们将调查设计得简洁明了，以减少回答者疲劳并提高回答率。调查设计为在10分钟内完成，以最小化参与者负担。为了进一步提高回答率，我们多次尝试联系潜在回答者以最大化参与。这一策略有助于覆盖更广泛的受众，并通过确保个人有多次回应机会来减少无回答偏倚的可能性。

统计分析

从“问卷星”软件获得的所有原始数据均导入Excel 2016，经过编码和排序后建立初步数据库。信度是指问卷测量结果的一致性和稳定性，我们使用“内部一致性信度”的方法。Cronbach's α系数用于评估SDS和SAS的内部一致性信度。α值0.70或更高通常被认为表明良好的内部一致性。分类数据的分布使用频率（百分比）描述，包括人口统计学特征、SDS和SAS。采用Pearson卡方检验分析不同人口统计学特征中抑郁和焦虑症状检出率的差异。应用单变量和多变量二项Logistic回归模型评估抑郁和焦虑的潜在风险因素，并计算优势比（OR）及其95%置信区间（CI）。本研究中进行的所有统计检验均为双尾，使用0.05的alpha水平。所有统计分析均使用SPSS 23.0软件进行。

伦理批准和同意参与

该研究经河北医科大学伦理委员会批准（编号：2021116）。所有参与者均同意参与本研究并签署了知情同意书。

结果

在研究期间完成的1,242份电子问卷中，去除无效回答后，最终分析了1,036份（83.41%）。

受试者的人口统计学特征

1,036名孕妇的人口统计学特征如表1所示。在年龄分布方面，大多数女性（73.3%）年龄在25-34岁之间，而12.8%年龄在18-24岁之间。关于职业分布，366名女性（35.3%）在职，超过一半（59.5%）的参与者居住在农村地区。大多数女性（63.0%）为经产妇。单胎孕妇占样本的93.1%，而经历妊娠并发症的占16.2%。关于教育程度，最大比例的参与者完成了高中或以下教育（58.9%），只有一小部分（1.4%）拥有研究生学位。

如表1所示，981名参与者（94.7%）了解常见症状，而只有7名（0.7%）不了解。关于对疫情的关注，455名（43.9%）孕妇每天查看新闻，而只有227名（21.9%）每几天关注一次。关于体温测量频率，大多数孕妇（55.3%）每天测量一次体温，而只有13.8%每天测量多次。

抑郁和焦虑症状

疫情期间孕妇抑郁和焦虑症状的检出率

SDS和SAS的Cronbach's α系数分别为0.837和0.826。上述结果表明我们问卷的测量结果是一致的和稳定的。

如表2所示，在1,036名参与孕妇中，抑郁和焦虑症状的流行率分别为620人（59.8%）和69人（6.7%）。抑郁的单因素 logistics 回归分析显示，不同年龄、职业、地区、产次、妊娠障碍和对常见症状认知的孕妇在抑郁方面没有统计学显著差异（所有P > 0.05）。与抑郁相关的因素包括胎儿数量（OR=2.98, 95% CI 1.22–7.31）、教育水平（OR=0.58, 95% CI 0.45–0.75）、对疫情的关注程度（OR=0.65, 95% CI 0.42–0.91）和体温测量频率（OR=0.62, 95% CI 0.41–0.93）。不同胎儿数量的孕妇之间存在显著差异（P=0.042）；随着胎儿数量增加，抑郁水平增加。不同教育水平的孕妇之间存在显著差异（P < 0.001）；随着教育水平提高，抑郁率下降。不同疫情关注程度的孕妇之间存在显著差异（P=0.033）；随着对疫情的关注增加，抑郁率增加。基于体温测量频率也发现了显著差异（P=0.016）；较高的测量频率与较高的抑郁率相关。焦虑的单因素 logistics 回归分析显示，不同年龄、职业、地区、胎儿数量、教育水平或对常见症状认知的孕妇在焦虑方面没有统计学显著差异（所有P > 0.05）。与焦虑相关的因素包括产次（OR=0.51, 95% CI 0.31–0.83）、对疫情的关注程度（OR=2.14, 95% CI 1.18–3.89）和体温测量频率（OR=2.86, 95% CI 1.08–7.52）。产次观察到统计学显著差异（P=0.008）；初产妇的焦虑水平高于经产妇。有和无妊娠障碍的孕妇之间也发现了显著差异（P < 0.001）；有妊娠障碍的孕妇焦虑水平（13.7%）高于没有的（5.3%）。基于疫情认知水平也注意到了差异（P=0.002）；较高的认知与较高的焦虑流行率相关。最后，关于体温测量频率观察到差异（P=0.042）；较高的频率与较低的焦虑流行率相关。

影响抑郁和焦虑的多变量分析因素

采用向后逐步选择的多变量Logistic回归来确定与孕妇抑郁和焦虑相关的因素。我们模型中的因变量是存在（1）或不存在（0）抑郁和焦虑症状的二元指标，通过标准化问卷（如SDS和SAS）评估。参与者临床/理论上重要的人口统计学特征，如年龄、职业、地区、产次、胎儿数量、妊娠相关疾病、教育水平、对常见症状的认知、对疫情的关注程度和体温测量频率，作为研究中潜在的混杂因素和协变量。具体赋值详见补充电子表S1。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验：SAS（χ2=8.087, df=8, P=0.432）和SDS（χ2=9.421, df=8, P=0.308）。这些结果证实了足够的拟合度且没有令人担忧的共线性。计算调整后的OR及其95% CI以分析各种特征与抑郁/焦虑症状存在之间的关联。如表3所示，多变量二项Logistic回归分析表明，较高的教育水平是抵抗抑郁的一个相关因素（调整后OR=0.52, 95% CI 0.38–0.70）。这表明教育水平显著影响孕妇的抑郁，调整后OR为0.52表明教育程度增加对应于抑郁风险降低。

采用类似方法评估产次、妊娠疾病、对疫情的关注和体温测量频率对焦虑的影响。如表3所示，结果表明产次（调整后OR=0.46, 95% CI 0.26–0.82）和妊娠疾病的存在（调整后OR=2.55, 95% CI 1.46–4.45）是影响焦虑的显著因素。具体来说，产次的调整后OR为0.46表明有分娩史的孕妇往往经历较低水平的焦虑，表明这样的历史是一个相关因素。相反，妊娠疾病的调整后OR为2.55突显了经历这些疾病的孕妇面临更高的焦虑风险，从而将妊娠疾病分类为一个相关因素。

讨论

在1,036名参与孕妇中，发现抑郁和焦虑的流行率分别为620人（59.8%）和69人（6.7%）。二项Logistic回归分析的结果表明，教育水平是孕妇抑郁的一个重要影响因素，作为一个相关因素。此外，研究结果揭示，产次和妊娠疾病的存在与否是影响该人群焦虑的重要因素。

焦虑和抑郁在孕妇中普遍存在，检出率在不同国家和地区有所不同。通常，观察到大约4%–15%的孕妇经历抑郁症状，而5%–13%报告焦虑症状。此外，抑郁和焦虑同时发生在这个人群中的0.9%–3.8%。在我们的研究中，我们发现在COVID-19大流行高峰期，石家庄孕妇的抑郁流行率显著高达59.8%。相比之下，经历焦虑症状的比例要低得多，为6.7%。这些发现与关于疫情期间中国孕妇心理健康状况的报告一致，该报告表明8.3%的患者经历焦虑，而50.6%显示抑郁迹象。这些数据表明，虽然孕妇的焦虑水平与大流行前相比保持稳定，但抑郁的流行率显著增加。大流行似乎对个体的心理健康有更显著的影响，特别是在导致抑郁症状方面。此外，过去的研究表明，妊娠期抑郁的影响可能比与焦虑相关的影响更严重。抑郁不仅与早产相关，而且还增加了低出生体重的风险。从病因学角度来看，产前抑郁对低出生体重的影响比对早产的影响更 substantial。因此，优先考虑孕妇的心理健康至关重要，特别是在COVID-19大流行期间，要特别关注解决抑郁问题。应及时向这一脆弱人群提供心理咨询。

抑郁的流行率非常高，约为60%，而焦虑的流行率极低，为6.7%，造成了显著差异。鉴于这两种情况在妊娠期间的心理状态背景下通常被报告为某种程度上相关，有必要对这种巨大差异的原因提供全面的解释和讨论。这种差异可能是由于生物、心理社会、测量和文化因素的组合造成的。（1）生物因素：妊娠期间的激素波动，特别是雌激素和孕激素的变化，显著影响情绪调节，并且与抑郁的联系比焦虑更紧密。此外，神经递质失衡，如涉及血清素和多巴胺的失衡，与抑郁和焦虑都相关，但妊娠相关的变化可能不成比例地影响抑郁。（2）测量工具和诊断标准：SDS对抑郁更敏感，而SAS对焦虑保守，可能高估抑郁和低估焦虑流行率。（3）文化和社会因素：文化背景和社会焦点可能导致抑郁的报告率高于焦虑，因为抑郁症状更容易被识别和报告，而焦虑常常被忽视或未被充分报告。（4）心理社会因素：这些因素包括社会心理元素，如压力和社会支持。先前的研究表明，焦虑与更多地参与威胁回避行为有关，而抑郁与较少参与奖励寻求行为有关。当问卷分发时，石家庄的疫情已进入稳定阶段，发生在该市暂时关闭（2021年1月至4月）三个多月后。那时，石家庄的新增COVID-19病例数逐渐下降，康复患者数量在上升。疫情期间的新闻报道强调了中国在控制COVID-19方面的重大努力和承诺，包括关于确诊病毒孕妇成功分娩的报道。此外，在疫情爆发期间，孕妇的家人都在家，可能增加了与她们相处的时间并加强了社会支持。因此，我们假设透明的沟通、稳定的疫情形势和增强的社会支持可能减轻了患有COVID-19孕妇的威胁回避行为，这可以解释为什么她们的焦虑水平在疫情期间没有显著上升。相比之下，“就地避难”措施要求孕妇在疫情爆发期间留在家中或隔离，阻止她们进行产科检查或参与各种社交活动。这些挑战可能减少了她们参与奖励寻求行为，导致孕妇在疫情期间明显经历抑郁。横断面研究设计可能无法准确反映妊娠期间抑郁和焦虑的动态变化。例如，抑郁可能在妊娠的某些阶段更常见，而焦虑可能在其他时候更普遍。

影响孕妇心理状态的因素复杂且多方面，包括年龄、教育水平、职业、孕周、经济状况、病史和社会心理成分。探索潜在的相关因素以指导未来公共卫生危机发生时的预防措施至关重要。文献关于相关因素提出了相互矛盾的结果，未就各种社会人口学和产科因素达成共识。此外，多项研究未显示社会人口学变量与升高的焦虑或抑郁水平之间存在显著关联。一致地，我们的数据未揭示与年龄、职业、当前居住地或对常见症状的一般认知的任何显著关联。

二项Logistic回归分析的结果表明，教育水平是抵抗抑郁的一个相关因素。此外，有分娩史的孕妇报告较低的焦虑水平，而那些有妊娠疾病的则经历更高的焦虑。我们的发现揭示，教育程度较高的女性表现出较低水平的抑郁，这与先前的研究一致。这种相关性可以从两个方面解释。首先，更高的教育通常与增加的家庭收入相关，减少了与妊娠、分娩和育儿相关的财务担忧。其次，受过高等教育的女性往往对妊娠、分娩和儿童发育过程有更好的理解，使她们能够更有效地应对紧急情况。认知应对策略、健康素养或求助行为也可以解释为什么教育程度更高的孕妇可能通过适应性应对风格和更好地识别和寻求心理健康症状的帮助而经历较低的抑郁风险。此外，我们的结果表明，有孕产和分娩史经历的孕妇表现出较低的焦虑水平，而面临妊娠疾病的则报告较高的焦虑水平。这与先前研究的发现一致，表明未生育或经历高危妊娠的女性更容易出现焦虑和抑郁。未生育成为产前痛苦增加的一个风险因素，证实了早期的研究。

本研究有一定的局限性。首先，横断面设计无法确定因果关系，因为它无法澄清已识别的因素是在抑郁/焦虑症状之前还是之后。未来的研究应采用纵向或实验设计来进一步探索这些关系。此外，虽然我们控制了几个潜在的混杂因素，但残留混杂可能仍然存在。其次，研究对象的选择没有充分遵循随机化原则，因此未能实现完全随机。便利抽样方法可能导致选择偏倚，因为选择参与的个体可能具有某些特征（如更高的健康意识或对调查主题的更大兴趣），这些特征使他们与一般人群不同。此外，研究所收集的数据来自在线电子问卷，并且完全由孕妇自我报告，因为参与者可能基于她们的动机和对妊娠和心理健康主题的兴趣进行了自我选择，这引入了一定程度的主观性和回忆偏倚。我们承认，那些访问互联网有限或无法访问互联网的人可能在我们的样本中代表性不足。未来的研究应考虑其他方法来接触那些没有互联网接入的人，例如面对面调查或电话访谈。第三，虽然我们使用了一个在众多类似研究中得到广泛验证的问卷，但我们没有对相关人群进行效度实验。因此，我们也认识到在我们当前的研究中没有进行独立的效度分析是一个显著的局限性，并建议未来的研究在使用该问卷时应进行独立的效度分析，以进一步验证其在不同人群中的适用性。最后，数据收集的时间对应于COVID-19大流行期间常态化疫情防控的阶段，这可能限制了我们发现的短期相关性和适用性。

结论

教育水平较低、初产妇状态和存在妊娠相关疾病的孕妇在COVID-19大流行中期与较高水平的抑郁和焦虑相关。这凸显了在这一充满挑战的时期为孕妇提供有针对性的心理健康干预的必要性。在医院、社区和家庭内建立针对相关因素的心理健康筛查系统，对于加强早期预防工作至关重要。政策制定者必须优先考虑孕妇的心理福祉，而家庭应培养更大的意识以促进心理健康问题的早期识别。为准妈妈制定心理健康预防计划是一个重要的公共卫生目标。