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客觀的估計COVID-19大流行期間孕婦的睡眠問題。
合格標準英語、同行評議、觀察性研究發表在2019年12月至2021年7月,評估和報告睡眠問題普遍使用一個有效的和可靠的測量包括。
信息來源斯高帕斯,Medline /公共醫學中心、ProQuest ISI的網絡知識和Embase。
偏見的風險評估工具Newcastle-Ottawa規模清單。
合成的結果流行的睡眠問題是合成使用占據軟件V.14使用隨機效應模型。主持人評估分析,多元回歸。漏鬥情節和食葉蛾的測試是用來評估發表偏倚。Meta-trim用於正確的可能的發表偏倚。刀切法是用於敏感性分析。
包括研究總共七個橫斷麵研究來自四個國家的2808參與者被包括在內。
合成的結果聯合估計的睡眠問題發生率為56%(95%可信區間,23%到88%2= 99.81%,τ2= 0.19)。由於發表偏倚的可能性,fill-and-trim方法正確估計池測量,估算四個研究。根據該方法表明,修正後的結果彙集睡眠問題患病率為13%(95%可信區間0%到45%;p < 0.001)。基於多元回歸,年齡是唯一重要的孕婦睡眠問題發生率預測指標。
證據的局限性所有研究是橫斷麵缺乏評估睡眠問題COVID-19之前,和懷孕的結果與以一致的方式,沒有睡眠問題是限製目前的審查。
解釋孕婦經曆了重要的睡眠質量下降,當麵對COVID-19大流行。這種改變的短期和長期影響睡在妊娠期和後代的結果尚不清楚,需要進一步的研究。
普洛斯彼羅注冊號CRD42020181644。
- 睡眠醫學
- 產科
- 母親的藥
數據可用性聲明
Excel數據通訊作者的請求。沒有額外的未發表的數據是可用的。
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來自Altmetric.com的統計
本研究的優點和局限性
首選項報告係統評價和薈萃分析準則是用來報告調查結果。
Newcastle-Ottawa規模清單是用來評估納入研究的方法學質量。
五個學術數據庫係統增加搜索搜索的全麵性。
所有檢索研究是橫斷麵。
結果懷孕的那些,沒有睡眠問題並不包括研究評估。
介紹
孕婦暴露於更多的心理壓力由於COVID-19大流行的間接的負麵影響。1 2COVID-19的意想不到的後果可以產生負麵影響孕婦的健康,提高相當大的人口問題。3
其中,心理健康和心理後果,beplay体育相关新闻以及睡眠問題已經成為全世界的無所不在地顯化。4 - 7另一方麵,人們有一個好的睡眠質量有更少的創傷後應激障礙症狀與COVID-19爆發有關。8 9聯合國報道COVID-19大流行的全球一個主要的心理健康危機的種子”。beplay体育相关新闻10在這種情況下,孕婦常常會出現精神病症狀,睡眠質量下降,這可能會提高他們的脆弱性相對於其他大流行及其後果和可能更COVID-19感染的風險和更糟的結果。11日12傳染病暴發時加上懷孕相關的主要心理壓力和重要症狀,包括睡眠質量差。13
現在懷孕,一般充滿了更高的患失眠投訴的風險,出現日間極度嗜睡和報告的主觀睡眠質量下降。14日15估計的患病率研究睡眠問題如失眠和頻繁醒來在46% - -78%的孕婦,與向第三階段的睡眠質量下降。6睡眠障礙與各種不良妊娠相關健康結果相關,包括貧窮胎兒的結果,尤其是出生體重、增長、早產、死胎。16另外,失眠的發生在懷孕期間可能會增加產後抑鬱症的風險。17薈萃分析的結果表明,焦慮和抑鬱的患病率在孕婦COVID-19大流行期間是15.8%和25.8%,分別。1
孕婦可能更容易患焦慮,後者被有力地與睡眠不好,特別是在COVID-19大流行。18明顯的懷孕和睡眠障礙之間的關聯,以及上述不良結果的COVID-19孕婦、提高生活方式的變化和許多其他的環境COVID-19強加的危機可能會轉化為增強懷孕期間影響睡眠。因此,我們可以預計,失眠的發病率,障礙與慢性疾病的風險增加有關,不良的心理健康狀態和功能的限製,可能會進一步提高。beplay体育相关新闻19是合理的假設孕婦可能經曆增量睡眠問題由於COVID-19大流行期間所需的社會距離和隔離。20.因此,早期診斷和及時治療的睡眠問題可能減輕不良妊娠和圍產期結果的風險。21
盡管COVID-19的影響睡眠質量和數量,22日至26日沒有係統綜述和薈萃分析尚未進行檢查的影響大流行性流感的流行懷孕期間睡眠問題。因此,該進行了係統回顧和薈萃分析來估計COVID-19大流行期間孕婦的睡眠問題。
方法
通過五個學術數據庫進行了係統回顧。相關研究提取及其方法學質量評估使用Newcastle-Ottawa規模(NOS)清單。發現使用一個薈萃分析的方法合成。報告目前的係統評價是項目的一部分在國際前瞻性登記注冊係統的評論。27這個項目其他相關論文發表。25日26日本文準備按照首選項報告係統評價和薈萃分析(棱鏡)的指導方針。28
搜索策略
五個學術數據庫包括斯高帕斯、Medline / PubMed Central ProQuest ISI Web搜索係統的知識和Embase從2019年12月到2021年7月。搜索條件是提取PubMed醫學主題詞。主要的搜索詞“睡眠”,“COVID-19”和“懷孕”。布爾搜索方法(和/或/不)被用來開發搜索查詢。搜索語法定製基於每個數據庫的高級搜索屬性。關鍵搜索組件選擇基於PECO搜索策略(即病人/問題、曝光、比較和結果)29日回答的研究問題。在目前的研究中,關鍵因素的暴露(COVID-19)和結果(睡眠問題)。
入選標準
觀察性研究包括如果數據頻率或孕婦睡眠問題發生率報道。英語、同行評議的論文發表在2019年12月和2021年7月被包括在內。沒有限製對於參與者的特征。
結果
主要的結果
頻率估計的睡眠問題是主要的結果。睡眠問題需要評估使用有效和可靠的心理尺度,定義或確認截止點。例如,全球得分5或更多的匹茲堡睡眠質量指數(PSQI)或總分8以上的失眠嚴重程度指數(ISI)表明睡眠質量差。30 31
二次結果
評估可能的來源的異質性和預測變量的睡眠問題發生率在懷孕的人。
研究篩選和選擇
篩選的標題和摘要由兩位研究者獨立完成根據入選標準和任何分歧解決了共識。潛在的相關研究的全文是根據上述標準進一步檢查。在這個過程中,相關的研究。
質量評估
號是用來評估研究的方法學質量觀察性研究。三個特征(即選擇、可比性和結果)與NOS檢查清單。清單計算橫斷麵研究的方法學質量基於七項。最大質量分數是9點和研究不到5點被歸類為高風險的偏見。32沒有研究基於質量評級被排除在外。然而,質量的影響,通過多元回歸混合效應的大小進行評估。
數據提取
預先設計的形式包括準備從研究中提取數據。提取下列事項:第一作者的名字,數據收集日期,研究設計,國家,參與者數量、平均年齡、音階用來評估睡眠問題和關於睡眠問題的頻率數值結果。還應該指出,研究選擇、質量評價和數據提取過程由兩個評論者獨立執行。有分歧通過討論解決。
數據合成
定量綜合使用軟件進行V.14占據。薈萃分析是使用一個隨機效應模型,因為包括研究來自不同人群,within-study和之間的差異應該占。33異質性的嚴重性估計使用我2索引。異質性被解釋為(1)溫和的我2小於25%,(2)溫和的我嗎2是25% - -50%,(3)嚴重當我嗎2是50% - -75%,(4)非常嚴重,當我嗎2大於75%。34本研究的關鍵措施選擇是流行的睡眠問題。數值結果有關的睡眠問題發生率報道始終在6個研究中,獨聯體和報告95%。主持人評估分析,多元回歸。漏鬥情節和食葉蛾的測試是用來評估發表偏倚。35Meta-trim fill-and-trim方法被用來糾正可能發表偏倚。36未能正確的結果發表偏倚的存在會導致錯誤結論的研究問題。因此,如果確定發表偏倚的存在,係統的審稿人應該使用可用的方法正確的結果和現在更實際的合理的結論。雖然有一些方法建議正確的發表偏倚,37fill-and-trim方法更為保守的方法選擇和實施。刀切法是用於敏感性分析。38
病人和公眾參與
患者或公眾沒有參與設計,或行為,或報告,或傳播我們的研究計劃。
結果
研究篩選和選擇的過程
初始搜索7263年五個數據庫導致的研究:斯高帕斯(n = 2518),我們(n = 474), PubMed (n = 338)、Embase (n = 1426),它(n = 2507)。去除重複後,根據標題和摘要5647篇論文被保留。最後,58論文似乎可能有資格和他們的綜述了全文。在這個過程中,七個研究達到了合格標準和彙集的薈萃分析。圖1基於棱鏡流程圖顯示了搜索過程。
首選項報告係統評價和薈萃分析(棱鏡)選擇研究的流程圖。
學習描述
共有7篇論文與來自四個不同國家的2808名參與者(加拿大,伊朗和土耳其(每一個紙)和中國(四篇論文)包括)。這些論文國家封鎖期間收集的數據在各自的國家。最小的樣本大小是45歲,最大的樣本量是689年,來自中國。參與者的平均年齡是30.66歲。所有的論文都橫斷麵設計。失眠嚴重程度量表(ISI;n = 4)和PSQI (n = 3)被用來評估睡眠問題。表1提供包括所有研究的總結特點。
質量評估
所有的研究被歸類為高質量的研究。招募的參與者通過在線取樣和缺乏關於樣本量估計或理由是最常見問題中遇到質量評估。
結果測量
聯合估計的睡眠問題發生率為56%(95%可信區間,23%到88%2= 99.81%,τ2= 0.19)。圖2森林提供了關於彙集流行的陰謀。
森林圖關於孕婦中彙集的睡眠問題發生率。
發表偏倚的可能性評估使用症的測試和漏鬥圖。基於症的測試(p = 0.03)和漏鬥圖(圖3),發表偏倚成為可能。
漏鬥圖評估納入研究的發表偏倚。
由於發表偏倚的可能性,fill-and-trim方法正確估計集中措施。在這種方法中,四個研究估算,根據這種方法表明,修正後的結果集中的睡眠問題發生率為13%(95%可信區間0%到45%;p < 0.001)。修剪後合成漏鬥圖中提供圖4。
基於fill-and-trim方法糾正漏鬥圖。
此外,基於刀切法靈敏度分析表明,混合效應的大小沒有影響單個研究效果(圖5)。
評估基於重疊的小型研究效果的方法。
多元回歸(表2)表明,沒有一個檢查變量解釋了觀測到的異質性。年齡是唯一重要的預測孕婦、睡眠問題發生率和占64%的方差。每年增加參與者的年齡患病率降低12%的懷孕期間睡眠問題。
討論
這個係統回顧和薈萃分析的主要目的是檢查孕婦睡眠問題發生率COVID-19大流行期間,和探索等睡眠問題的潛在因素。我們所知,目前的研究是第一次對睡眠問題總結了現有的證據,後者專門決定使用工具進行驗證。我們發現,孕期睡眠問題的總體發病率COVID-19流行名義上56%,偏差估計修正後,13%。在最近的一次係統的回顧,彙集的睡眠問題發生率在一般人群COVID-19疫情估計為18% (95% CI 15%到21%)。25此外,周等發現失眠症狀的患病率在懷孕期間COVID-19大流行是2.6%與5.4%懷孕婦女相比。11有趣的是,謝等報道稱,睡眠問題在孕婦COVID-19大流行期間74.5%和69.1%之前COVID-19大流行。39出現這種差異的原因是可能的。謝的研究等進行了大流行開始時,周的研究等是追求。眾多研究表明,恐懼和精神健康問題更突出的大流行開始時。beplay体育相关新闻因為這些研究使用不同的工具來評估睡眠問題,它也可能發現的差異可以解釋這樣的事實。在當前的係統回顧和薈萃分析,糾正彙集估計的睡眠問題發生率為24%(95%可信區間19%到29%)為女性參與者。26因此,孕婦在COVID-19中睡眠問題是普遍流行,但不超過普通人群中的患病率。一些因素可能占觀察,即決定懷孕期間往往被更好的心理健康,更安全的財務狀況。beplay体育相关新闻因此,孕婦可能改善比未孕婦女和更穩定的心理健康狀況。beplay体育相关新闻其次,孕婦接受家庭關注的焦點,這樣獨特的支持機製可能尤其實現由家庭成員在COVID-19流行病。第三,增加接觸醫務工作者的產前護理可以提供支持,並減少壓力的症狀。40因此,這些因素可能導致失眠孕婦組少。
限製
在這項研究的局限性,我們應該指出,所有的研究是橫斷麵缺乏COVID-19-related評估數據收集的時候,和懷孕的結果以一致的方式,沒有睡眠問題。數據對這三個月也可能更容易開發睡眠障礙包括研究沒有報道。因此,我們無法比較普遍的睡眠問題根據懷孕三個月。然而,這些結果支持群孕婦需要有針對性的研究旨在早期發現脆弱的子組隨著初始行為幹預旨在減輕經曆一場大流行的潛在負麵影響孕期睡眠和下遊的結果。
結論
孕婦可能會經曆睡眠質量不好當麵對COVID-19等大流行。因此,特別要注意孕婦,和工具來識別那些睡眠問題的風險以及有效的幹預措施,以防止或減輕妊娠期間睡眠問題的後果是必要的。
數據可用性聲明
Excel數據通訊作者的請求。沒有額外的未發表的數據是可用的。
倫理語句
病人同意出版
引用
腳注
推特@amir_pakpour
貢獻者咱和AHP導致了概念、設計研究和數據收集。咱和AHP導致數據分析和解釋數據。咱和FA起草了手稿。AHP和DG貢獻文獻綜述並討論和大量編輯主要的手稿和準備手稿的最終版本。所有作者修訂後的手稿,同意完全負責確保研究的完整性和準確性和閱讀和批準了最終版本的手稿出版。AHP是本研究的擔保人。
資金本研究在經濟上支持的副校長(研究)的加茲溫大學醫學科學。
相互競爭的利益沒有宣布。
病人和公眾參與病人和/或公眾沒有參與設計,或行為,或報告,或傳播本研究計劃。
出處和同行評議不是委托;外部同行評議。
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