目的分析COVID-19疫情暴发前后不同国家经季节和日历调整后的生育率(seasonally and calendar adjusted fertility rate,SAFR)趋势的变化及其影响因素。方法使用国际人类生育力数据库(Human Fertility Database,HFD)中28个国家自2012年...
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目的分析COVID-19疫情暴发前后不同国家经季节和日历调整后的生育率(seasonally and calendar adjusted fertility rate,SAFR)趋势的变化及其影响因素。方法使用国际人类生育力数据库(Human Fertility Database,HFD)中28个国家自2012年1月至2022年12月的月度SAFR数据,以2020年12月(2020年3月疫情暴发起点加9个月妊娠过程)为节点划分为疫情前(2012.1-2020.11)和疫情后(2020.12-2022.12)进行比较,使用中断时间序列方法分析各国疫情前后的SAFR趋势(短期波动和长期趋势)是否发生变化,使用秩和检验分析疫情前SAFR、人均GDP、公共卫生和社会措施(public health and social measures,PHSM)和失业率是否与SAFR趋势变化有关。结果疫情后28个国家中19个国家的SAFR出现短期下降,随后反弹。对于长期趋势,2个国家由下降趋势转为上升趋势,8个国家由上升趋势转为下降趋势,6个国家的SAFR保持不变。SAFR变化率下降主要集中在部分中欧国家以及地中海西岸的国家,而SAFR变化率增加的国家主要分布在北欧以及西欧地区。SAFR无短期波动的国家疫情前的SAFR低于有短期波动的国家(P=0.041),SAFR变化率下降国家的疫情前SAFR(P=0.005)与人均GDP(P=0.027)均低于SAFR变化率上升国家。未发现SAFR短期波动或长期趋势与PHSM严重程度指数或失业率存在关联。结论COVID-19疫情对28个国家的SAFR造成了不同的短期和长期影响,特别是经济水平和疫情前SAFR相对较低的国家可能更易遭到进一步打击。COVID-19疫情对各国人口的更长期影响值得进一步关注。
目的探讨育龄男性的空气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_(2)、O_(3)、NO_(2)、CO)暴露水平与不育风险的关联。方法重庆市孕前生殖健康与出生结局队列(Preconception Reproductive Health and Birth Outcomes Cohort,PREBIC)于2018年11月...
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目的探讨育龄男性的空气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_(2)、O_(3)、NO_(2)、CO)暴露水平与不育风险的关联。方法重庆市孕前生殖健康与出生结局队列(Preconception Reproductive Health and Birth Outcomes Cohort,PREBIC)于2018年11月开始在重庆市妇幼保健院招募进行孕前健康检查的育龄男性建立基线,随后每3个月进行一次随访,12个月无保护性交后未能实现临床妊娠的定义为不育。采用机器学习算法评估研究对象入组前3个月(生精周期)个体化空气污染暴露水平。通过建立Logistic回归单污染物模型分析男性空气污染物暴露对不育的影响及关键易感窗口,双污染物模型进行敏感性分析。采用贝叶斯核机器回归模型分析空气污染物对不育的联合影响及交互作用。结果共有2297名男性研究对象纳入研究。在进行多重检验校正后,男性入组前90 d PM_(10)暴露水平最高四分位数与最低四分位数相比较,不育的相对风险提高29.3%(OR=1.293,95%CI:1.022~1.636,P=0.008)。关键易感窗口的分析中,PM_(10)在0~90 d各阶段均呈现出与不育的关联,未观察到显著的易感窗口。空气污染物的联合效应及交互作用分析中未观察到有统计学意义的结果。结论男性PM_(10)暴露可能会增加不育的风险。
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