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孕婦吸毒與兒童死亡、懷孕期併發症及先天異常之風險

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【本篇報導由健康促進與衛生教育學系  李子奇教授研究團隊提供】

目的:本研究探討懷孕期間或懷孕之前吸毒婦女所生兒童的死亡率、懷孕期併發症及先天異常發生率。

方法:本研究使用了2004年至2014年臺灣出生登記資料,並串連政府毒品資料庫,納入吸毒婦女及其所生兒童進行研究。由警方查獲在懷孕期間或之前吸毒的母親所生的兒童構成暴露組。使用兩階段精確配對法,建立兒童性別、出生年份、母親出生年份及兒童首次使用健保卡時間相同的未暴露組;另使用兩階段傾向分數配對法匹配暴露組和未暴露組的研究對象。

結果:暴露組包括1,776名在懷孕期暴露、1,776名在懷孕前暴露及3,552名未暴露的兒童。與未暴露組相比,懷孕期吸毒的母親所生兒童死亡風險增加了4倍(風險比[Hazard Ratio, HR] = 4.54,95% 信賴區間[CI]:2.07–9.97)。然而,在多變數Cox迴歸模型中,經過校正潛在干擾變數後,吸毒暴露組的死亡率風險顯著降低(調整後HR = 1.62,95% CI: 1.10–2.39)。此外,吸毒婦女所生兒童的懷孕期併發症發病率和先天異常風險亦較未暴露組增加。

結論:懷孕期間吸毒婦女所生的兒童具有較高的死亡風險、懷孕期併發症發病率及先天異常發生率。校正干擾變數後的死亡風險估計值變化顯示,懷孕期的門診次數或醫療利用與暴露組的死亡風險顯著相關。因此,暴露組死亡率過高的部分原因可能是缺乏相關的產前護理。早期識別、戒癮治療及獲得適當的產前護理可能有助於降低吸毒婦女所生兒童的死亡率,本研究為制定懷孕期間吸毒婦女所生兒童健康危害的預防政策提供了大數據佐證。


 

  本研究探討了懷孕期間或懷孕之前吸毒對兒童健康的影響。研究發現,母親在懷孕期間吸毒,會大幅增加兒童死亡率、懷孕期併發症(例如早產或低出生體重)及先天性異常(如心臟病或神經系統疾病)的發生率。 

 

背景與目的

  吸毒對健康的危害早已眾所周知,但針對母親在懷孕前後吸毒對孩子長期健康影響的研究卻相對較少,尤其是涉及多種毒品的研究甚為稀少。過去的研究大多局限於小樣本,無法充分探討這些毒品對嬰兒死亡率或健康問題的長期影響。本研究填補了這一空白,透過分析臺灣近200萬新生兒的數據,揭示了母親懷孕期間吸毒對兒童健康的影響。

 

方法

  研究使用了2004年至2014年間的臺灣出生登記資料,並與政府毒藥品資料庫、全民健保資料庫及全國死因資料檔等進行聯結(如圖1)。研究對象包括在懷孕期間或之前吸毒的母親及其所生子女,並與未吸毒的對照組進行比較。本研究透過多階段配對法,減少研究結果的干擾因素(例如兒童性別、兒童出生年份、母親出生年份及兒童首次使用健保卡時間等),建立了三個可比較的研究組別(母親懷孕期間吸毒所生兒童、母親懷孕之前吸毒所生兒童、母親未吸毒對照組兒童),提高了分析結果的可靠性。

 

主要發現

  研究顯示,與未吸毒的母親所生兒童相比,懷孕期間吸毒的母親所生兒童死亡風險增加了4倍之多。此外,這些兒童也更容易出現懷孕期併發症和先天性異常。即便在考慮了其他干擾因素後,這些風險仍顯著升高。研究還發現,缺乏充分的產前護理可能是導致這些風險增加的重要原因之一。

 

研究的優勢與社會影響

  本研究最大的優勢在於其使用了大量的全國性數據,規模龐大且研究對象涵蓋面廣,從而提供了可靠的統計證據。透過精確的匹配和長期的數據追蹤,研究結果具有高度的可靠性和應用潛力。

  從社會角度來看,本研究呼籲社會關注懷孕期間吸毒問題。早期識別懷孕期吸毒、提供戒癮治療、並確保獲得充分的產前護理,可能降低兒童的死亡風險,還可能減少懷孕期併發症和先天性異常的發生率。這對衛生政策的制定具有重要意義,為這些高風險孕婦提供專業醫療服務實為急迫。

  

圖1:研究對象的篩選與配對過程
圖1:研究對象的篩選與配對過程

 

原文出處:
Lee, C. T., Chen, V. C., Lee, J. K., Wu, S. I., Cheng, G., Kao, T. M., Wang, S. Y., & Gossop, M. (2023). Substance use before or during pregnancy and the risk of child mortality, perinatal morbidities and congenital anomalies. Epidemiology and psychiatric sciences, 32, e43. https://doi.org/10.1017/S2045796023000549 

李子奇 教授 | 健康促進與衛生教育學系

李子奇教授使用大型衛生資料庫進行研究,已發表列名第一或通訊作者SCI/SSCI大數據統計分析論文達70篇以上,其中有部份論文刊登於JAMA network, British Journal of Psychiatry等知名學術期刊。李教授的研究興趣在於開發大數據統計分析程式,結合自行研發的高效率分析程式、流行病學與基因體學的研究方法,並以實際資料庫進行分析程式的驗證,實證醫學資料庫在嚴謹的方法學架構下的臨床醫學研究潛力。