高职学生学校生活适应不良在自闭特质与抑郁关系中的中介作用

目的探究自闭特质对抑郁的影响,了解学校生活适应不良在关系链中的作用,为抑郁症状的干预提供线索。方法以六安市、安庆市2所高职院校全体在校1、2年级学生为研究对象,调查人口统计学特征、自闭特质水平、学校生活适应不良及抑郁状况。采用多因素logistic回归分析模型分析自闭特质对学校生活适应不良和抑郁发生的影响,运用Bootstrap中介检验分析学校生活适应不良在其中发挥的作用及大小。结果纳入了3316名研究对象,无抑郁1667人,占50.3%。轻度抑郁1071人,中度抑郁542人,重度抑郁36人,分别占32.3%、16.3%、1.1%。多因素logistic回归分析模型分析显示:参考低自闭水平,高自闭特质为学校适应不良和抑郁发生的危险因素(OR=1.810,95%CI:1.260~2.601,P=0.001;OR=4.940,95%CI:3.429~7.119,P<0.001)。中介效应分析显示:学校生活适应不良在自闭特质与抑郁关系链中起部分中介作用,间接效应占44.07%。结论自闭特质水平不仅可以直接影响抑郁,也可以通过学生学校生活适应不良去间接影响抑郁。积极的学校适应可以缓解高自闭特质对于抑郁发生的不良影响,为降低高职学生抑郁不良心理,应着重关注学生们的学校适应情况。

2000—2020年甘肃省植被覆盖特征及其对气候变化和人类活动的响应

甘肃省生态环境脆弱,是中国最早开展退耕还林工程的省份之一。厘清退耕还林工程时期的甘肃省植被覆盖时空变化特征及其对气候变化和人类活动的响应,对促进生态文明建设和实现可持续发展的战略具有重要意义。基于MODIS-NDVI数据,采用时间地区双向固定效应的广义相加模型定量研究植被覆盖变化对气候变化与人类活动的响应,辅以趋势分析、偏相关分析,对2000—2020年甘肃省NDVI时空变化特征进行分析。结果表明:(1)2000—2020年,甘肃省植被NDVI整体呈显著增加趋势,年平均增长速率为0.004。全省81.43%的地区植被呈显著改善趋势,1.08%地区呈显著退化,其余地区无显著变化。(2)甘肃省植被NDVI与降水的相关性大于气温;气温对植被NDVI起抑制作用,而降水对植被NDVI起非线性促进作用。(3)人类活动使植被NDVI增加的区域主要分布于陇中黄土高原和陇东黄土高原,贡献度为15.4%~48.6%;使植被NDVI下降的区域位于甘南、河西走廊及马鬃山地区。本研究结果可为评估退耕还林工程背景下甘肃省植被覆盖变化提供参考。

中国孕妇生育二胎的影响因素：基于医院的横断面调查

目的探索中国孕妇生育二胎的影响因素及潜在原因。设计本研究为基于医院的横断面调查。地点中国5个省的16家医院。样本2015年6月至8月。通过访谈式问卷调查法调查2345名年龄≥18岁的孕妇。主要结局指标孕妇胎次（初胎孕妇或二胎孕妇）和生育二胎的原因。结果此研究共包含1755名（74．8％）初胎孕妇以及590名（25．2％）二胎孕妇。二胎孕妇孕育二胎最常见的原因包括“为了第一个孩子好”（26．1％）、“喜欢孩子”（25．8％）、“顺应二胎政策”（11．5％）、“担心失独”（7．5％）以及“父母的建议”（7．5％）。低等教育水平[现患比（PR）1．96；95％可信区间（CI）1．62-2．36]和中等教育水平（PR1．97；95％CI1．65-2．36）的孕妇相对受过高等教育的孕妇更可能生育二胎。其中，由于“二胎政策”的影响，中等教育水平的妇女生育二胎的人数是低等教育水平的3倍。家庭人均月收入水平与二胎生育意愿呈负相关，但是失业的受调查者（PR0．79；95％CI0．66-0．951比非失业者生育二胎的可能性更小。结论研究人群中四分之一的孕妇为二胎孕妇。“为第一个孩子好”及“喜爱孩子”是促使受调查者生育二胎的主要原因。低社会经济地位和二胎生育意愿呈正相关。新出台的二胎政策将会对中国的人口结构产生影响。

预测多发伤患者入院72 h内死亡风险列线图模型的建立

目的建立能够评估多发伤患者院内早期死亡风险的列线图预测模型。方法对Dryad开放数据库中一项关于多发伤研究数据进行二次分析,纳入原数据中18~65岁的多发伤患者,剔除入院时血乳酸(Lac)、格拉斯哥昏迷评分(GCS)、损伤严重程度评分(ISS)和72 h内死亡等变量缺失的患者。分析72 h内死亡患者与存活患者性别、年龄及入院时Lac、ISS评分、GCS评分等各指标的差异,通过Logistic回归分析72 h死亡危险因素,并应用R语言软件将危险因素建立列线图预测模型;应用受试者工作特征曲线(ROC)评价该模型的预测能力,并通过自举法(Bootstrap法)重复抽样1000次进行内部验证。使用决策曲线(DCA)分析预测模型的临床实用价值。结果共纳入2315例多发伤患者,Logistic回归分析显示,血Lac、GCS评分和年龄>55岁为多发伤患者72 h内死亡的危险因素〔Lac:优势比(OR)=1.36,95%可信区间(95%CI)为1.29~1.42,P<0.001;GCS评分:OR=0.76,95%CI为0.73~0.79,P<0.001;年龄>55岁:OR=1.92,95%CI为1.37~2.66,P<0.001〕,使用上述危险因素建立预测模型并通过列线图展示。ROC曲线分析显示,列线图模型预测多发伤患者72 h内死亡风险的ROC曲线下面积(AUC)为0.858,预测能力显著高于血Lac(AUC=0.743)、GCS评分(AUC=0.774)单项危险因素和ISS评分(AUC=0.699),均P<0.05。模型校准图显示预测概率与实际发生概率趋于一致;同时DCA曲线分析显示,列线图模型对多发伤患者72 h死亡风险预测有重要临床应用价值。结论列线图预测模型对多发伤患者72 h内死亡风险具有较好的预测效能,可实现个体化、可视化、图形化预测,为多发伤的分级诊疗以及精准医疗提供良好的诊疗工具。

家庭或学校植被水平与儿童青少年肥胖水平间的关联

[背景]植被暴露水平与儿童青少年肥胖水平的关联性研究证据尚不一致,且多来自发达国家和地区,我国的研究证据相对较少。[目的]评估基于卫星遥感数据估计的植被覆盖水平与儿童青少年肥胖水平的关联。[方法]2016-2018年,在中国珠三角地区3个城市52316名5~18岁儿童青少年中开展了一项横断面研究,通过问卷调查获得基本社会人口学特征和肥胖水平。应用陆地遥感卫星(Landsat)数据和中分辨率成像光谱仪(MODIS)产品评估研究对象所在学校和家庭周围的植被水平,计算家庭或学校所在500 m和1000 m缓冲区半径内的归一化植被指数(NDVI)、植被覆盖率(VCF)、土壤调整植被指数(SAVI)、增强型植被指数(EVI)。应用二水平广义线性模型评估不同植被暴露水平下的儿童青少年相对于最低植被暴露水平下的体重指数z分值(zBMI)变化和相对超重风险,并采用限制性立方样条评估暴露-反应关系。采用反事实框架模型评估PM_(2.5)和NO_(2),以及体育锻炼水平在其关联上的中介作用。研究最终纳入的52316名儿童中,8406人(16.1%)为超重。植被水平与儿童青少年的zBMI呈现出非线性的暴露-反应关联,当植被达到一定水平时,儿童青少年zBMI降低。按照植被水平四分位数分组,调整协变量后,与处于NDVI_(500m)和VCF_(500m)最低四分位组的儿童青少年相比,处于最高四分位组的儿童青少年zBMI和超重风险更低:家庭处于NDVI_(500m)第四四分位组的儿童青少年zBMI值相对于第一四分位组的变化量(b)为-0.07(95%Cl:-0.10~-0.04),超重OR为0.92(95%Cl:0.85~0.99)。当使用1000 m缓冲半径和SAVI、EVI时,观察到了与500 m缓冲半径植被暴露对儿童肥胖水平类似的负相关关联。中介分析结果显示:调整协变量后,最高NDVI_(500m)四分位组中,家庭和学校周围空气污染分别介导了NDVI_(500m)与儿童青少年zBMI负向关联的50%(95%Cl:20%~80%)、90%(95%Cl:50%~160%),未观察到体育锻炼水平的中介效应。[结论]家庭或学校周围更高的植被水平可能与儿童青少年较低的zBMI、超重风险相关,并且这种关联可能部分是通过降低空气污染物浓度实现的。