少女怀孕:母亲青少年生育和姐姐少女怀孕对妹妹的影响

背景

少女怀孕的风险因素与许多因素有关，包括少女怀孕的家族史。这项研究考察了母亲的青少年生育或姐姐的青少年怀孕是否更能预测青少年怀孕。

方法

这项研究使用了马尼托巴卫生政策中心(MCHP)的可链接管理数据库。最初的研究对象包括17115名1979年4月1日至1994年3月31日出生在曼尼托巴省的女性，她们在曼尼托巴省至少待到20岁^th生日，至少有一个姐姐，关键变量没有缺失值。倾向得分匹配(1:2)用于创建两个条件逻辑回归模型的平衡队列;一项研究的是姐姐未成年怀孕的影响，另一项研究的是母亲未成年生育的影响。

结果

在14到19岁之间，至少有一个姐姐怀孕的青少年怀孕的调整后的几率是那些姐姐没有怀孕的女性的3.38倍(99% CI 2.77-4.13)。母亲在20岁之前生第一个孩子的十几岁女儿怀孕的几率是母亲在19岁之后生第一个孩子的女孩的1.57倍(99% CI 1.30-1.89)。在检查16岁至19岁怀孕几率的亚人群中，对教育成就进行了调整。调整后，至少有一个姐姐怀孕的青少年怀孕的几率降至2.48 (99% CI 2.01-3.06)，未成年母亲的十几岁女儿怀孕的几率降至1.39 (99% CI 1.15-1.68)。

结论

虽然两者都很重要，但姐姐和妹妹之间的青春期怀孕的关系要比母亲和小女儿之间的青春期怀孕的关系强得多。这项研究有助于理解家庭中“谁对什么有影响力”这一更广泛的话题。

与少女母亲相关的风险和现实有充分的记录，其后果从分娩开始，并伴随母亲和儿童的一生。

青少年生育造成健康后果;儿童更有可能早产，出生体重更低，新生儿死亡率更高，而母亲患产后抑郁症的比例更高，开始母乳喂养的可能性更小[1，2]。少女妈妈完成高中学业的可能性较小，生活贫困的可能性更大，她们的孩子经常出现健康和发育问题[3.]。了解少女怀孕的危险因素是降低少女母亲率的先决条件。各种社会和生物因素影响少女怀孕的几率;这些因素包括童年和青少年时期的逆境经历、少女怀孕的家族史、行为和注意力问题、家庭不稳定以及教育成就低[4，5]。

母亲和姐姐是家庭对少女怀孕影响的主要来源;这既有社会风险，也有社会影响。家庭成员既会影响个人对少女怀孕的态度和价值观，也会分担影响少女怀孕可能性的社会风险(如贫困、种族和缺乏机会)。6，7]。如果姐姐是未成年妈妈，那么妹妹的未成年生育风险就会显著增加，而未成年妈妈的女儿也更有可能成为未成年妈妈。8，9]。母亲和姐姐都在青少年时期生育的女孩，其青少年怀孕的几率最高，一项研究报告的比值比为5.1(与没有家庭青少年怀孕史的女孩相比)[5]。研究一致表明，有青少年生育家族史的女孩在青少年怀孕和自己生育的风险要高得多，但方法的复杂性导致关于“父母/子女性交流和青少年怀孕风险”的研究结果不一致[10]。一项关于家庭关系和青少年怀孕风险的综述发现，风险因素包括生活在贫穷的社区和家庭，有性活跃的哥哥姐姐，以及成为性虐待的受害者。10]。关于姐妹怀孕对青少年影响的研究主要局限于定性研究，使用的是美国少数族裔青少年的小样本[5，11]。

据我们所知，之前没有研究调查过姐姐怀孕对妹妹怀孕几率的影响，并将这种影响与母亲在20岁之前生第一个孩子的直接影响进行比较。通过控制各种社会和生物因素(如社区社会经济地位、母亲的婚姻状况、居住流动性、家庭结构变化和心理健康)，这项研究使用了一种强有力的统计设计——倾向评分与基于大量人口的数据相匹配——旨在确定，姐姐有过少女怀孕经历，还是母亲在20岁之前生下第一个孩子，对少女怀孕的预测更强。

设置

这项研究的背景是马尼托巴省，总的来说是加拿大整体的代表，在几个健康和教育指标上排名中等[12，13]。在2011年人口普查时，大约有120万人居住在马尼托巴省，其中超过一半(783,247)居住在温尼伯和布兰登两个城市地区。14]。曼尼托巴省的少女怀孕率超过全国;2010年，加拿大的少女怀孕率为28.2 / 1000，马尼托巴省为48.7 / 1000。15]。马尼托巴省2010年的青少年怀孕率略低于英格兰和威尔士(54.6 / 1000)和美国(57.4 / 1000)。16，17]。

数据

马尼托巴人口健康研究数据储存库包含全省范围内按时间(可追溯到1970年的一些文件)、跨空间(使用六位邮政编码记录居住地点)、每个家庭(每6个月记录一次家庭结构的变化)和每个居民的常规收集的个人数据。健康变量从医生索赔和医院摘要中连续测量(只要个人留在曼尼托巴)[18]。

一个研究登记处确定了每个省居民的身份，其中包括从省健康登记处创建的关于出生、抵达和离开日期以及死亡的信息，并与生命统计档案进行了协调。鉴于每年约有16,000名新生儿，随访(20年约74%)与基于原始数据的最大队列研究相当[19]。先前使用类似数据的研究表明，结果不会因个人离开该省或死亡而产生偏差。有关数据连结、保密/私隐及所使用数据集的有效性的资料，已载于其他地方[20.- - - - - -22]。使用医院出生记录信息将儿童与母亲联系起来;母亲基本上在所有案例中都被提及[23]。姐妹被定义为拥有同一个生母。

该队列包括1979年4月1日至1994年3月31日期间出生在曼尼托巴省的妇女，她们在该省至少待到20岁^th生日，至少有一个姐姐，关键变量没有缺失值。在这项研究中，少女怀孕被定义为年龄在14到19岁之间;14岁之前的怀孕被排除在外，因为数量少，并且与其他研究具有可比性。因此，至少有一个姐妹在14岁之前怀孕的家庭(34个家庭)被排除在外。为了解决独立的威胁，当一个家庭有多于一个妹妹(多于两个女儿)时，随机选择一个妹妹。数字117115个被选个体的选择轨迹图——黑体框表示被纳入的队列。在14岁的时候，这个群体中超过85%的女孩与至少一个姐姐住在同一个邮政编码。

结果

少女怀孕的定义是在14岁至19岁(含19岁)期间至少怀孕一次。怀孕的定义是至少有一次因活产、漏产、异位妊娠、流产或宫内死亡住院治疗，或至少有一次手术终止妊娠、手术切除异位妊娠、药物终止妊娠或分娩期间干预的住院治疗。使用ICD-9-CM代码(用于2004年4月1日之前的诊断)、ICD-10-CA代码(用于2004年4月1日或之后的诊断)以及医院出院摘要数据库中的加拿大健康干预分类(CCI)代码来确定妊娠状态[24]。附录1提供用于确定怀孕状态的特定代码。

独立变量

感兴趣的自变量是一个人是否有一个十几岁怀孕的姐姐(如上所述定义为所有姐妹)，以及一个人的母亲是否在20岁之前生了第一个孩子。

协变量

基于广泛的文献回顾和数据库中信息的可用性，包括描述邻里，母亲和个人特征的几个关键变量[4，25]。协变量衡量妹妹14岁前的生活特征。通过社会经济因素指数(SEFI)测量14岁时的社区社会经济地位(SEFI得分越高，社会经济地位越低)，该指数是使用马尼托巴(加拿大统计局)传播区域生成的[26]。该指数综合了社区收入、教育、就业和家庭结构等信息。这些社区通常包括400到700名城市居民，而在农村地区则稍大一些。14岁时的社区位置分为城市(温尼伯和布兰登)、农村南部(南伊士曼、中部和阿西尼博因地区卫生当局)和农村中部/北部(北伊士曼、因特拉克、帕克兰、诺曼、丘吉尔和伯恩伍德地区卫生当局)。母亲的特征包括孩子出生时的婚姻状况。一个人的姐姐的数量也被计算在内。

在妹妹出生到13岁之间的三个时变协变量被纳入研究——心理健康状况、居住流动性和家庭结构变化。这些变量可能出现在特定的时间点，而且出现的时间因人而异。使用约翰霍普金斯大学调整临床组(ACG)软件定义心理健康;该软件将一年的医疗和医院诊断分为27个主要扩展诊断集群(medc) [27]。如果一个人在出生到13岁之间的一年内，被诊断为“心理健康”，那么这个人在13岁之前就被归类为有心理健康问题。居住流动性是通过出生到13岁之间至少一次居住迁移(由六位数邮政编码的变化定义)来衡量的。从出生到13岁，至少有一次家庭结构的变化(父母离婚、死亡、结婚、再婚)被称为"家庭结构变化"。

低教育成就与少女怀孕的风险增加有关。28]。最早的教育成就衡量标准是九年级成就指数，它是建立在Mosteller和Tukey开发的一种技术基础上的，使用了入学档案、课程成绩和省级人口登记[29，30.]。由于本队列中的一些个体在完成9年级之前经历了第一次怀孕，因此该协变量仅适用于16岁以后第一次怀孕的女孩^th的生日。对这一人群进行了敏感性测试，以确定教育成就对感兴趣的变量的几率有多大影响。

分析方法

在青少年时期怀孕和有一个在青少年时期怀孕的姐姐或有一个在青少年时期生了第一个孩子的母亲之间的关系被许多可测量和不可测量的特征所混淆。我们使用2:1的倾向评分匹配来调整这些混杂特征[31];每个病例都匹配两个对照，因为这“将导致对治疗效果的最佳估计[32)”。倾向评分匹配既可以同时调整多个混杂因素，又有助于诊断测试，以确定调整策略是否产生了可比较的暴露组(即，在青春期有姐姐和没有姐姐怀孕的妇女在观察到的特征上是否相似)[31]。逻辑回归模型被用来计算两种反应的倾向得分——预测姐姐怀孕的概率和预测母亲在20岁之前生第一个孩子的概率。对于每个模型，我们用两种诊断方法调查了两组的可比性——有和没有姐姐在青少年时期怀孕的组，有和没有母亲在青少年时期生下第一个孩子的组。核密度图证实了我们两组倾向得分的分布重叠[33];每个案例使用贪婪匹配与两个控件匹配[34]。其次，在匹配后，使用标准差异和t检验评估协变量的平衡。通过t统计量计算匹配前后每个协变量的病例和对照之间的标准化差异来检查协变量平衡。两条垂直虚线之外的任何点都表示病例和对照组在协变量(at)上有统计学显著差异p= 0.05)。2和3.）.

匹配队列的条件logistic回归分析检查了姐姐的少女怀孕和母亲的少女生育对少女怀孕的影响。敏感性分析有助于评估无不可观察混杂因素假设的有效性，并评估不可观察协变量的影响必须有多强才能使我们的发现无效[35，36]。99%置信区间的下限(选择为更保守)用于确定未观察到的协变量必须达到的阈值才能使观察到的关系无效。

姐姐未成年怀孕的影响

表格1显示协变量和结果变量的描述性统计信息。在姐姐未成年怀孕的女孩中，40.4%的人未成年怀孕。这明显高于没有姐姐的青少年怀孕率10.3%。

总的来说，协变量符合社会分层理论[37]。姐姐怀孕的青少年也更有可能是未婚母亲所生，并且母亲自己也是青少年母亲(43%对14%)。在14岁时，大约42%的姐姐有少女怀孕的人住在马尼托巴中部/北部的农村地区;只有22%的姐姐在14岁时没有未成年怀孕的人生活在这个地区。较低的少女怀孕率与居住在相对繁荣的曼尼托巴南部有关。姐姐未成年怀孕的个体更有可能生活在社会经济地位较低的社区(14岁时SEFI得分较高)，居住地流动性较高(68%对59%)，家庭结构变化(28%对16%)，精神健康问题(19%对16%)。

对图中所有变量进行倾向得分匹配后。2)，最终样本包括1873例病例和3746例对照(1:2);共有1618例病例和9878例对照被排除在分析之外。对配对前后各协变量计算t统计量，检验协变量平衡;所有协变量在未匹配的样本中差异显著，在匹配的样本中平衡(图2)。2）.

最后的条件逻辑回归模型表明，姐姐未成年怀孕的女孩在20岁之前怀孕的几率是姐姐没有未成年怀孕的女孩的3.38倍(99% CI 2.77-4.13)(表)3.）.

母亲未成年生育的影响

表格2显示协变量和结果变量的描述性统计信息。在未成年母亲的女孩中，39.4%的人在未成年时怀孕。这明显高于母亲19岁以后才生第一个孩子的青少年怀孕率(13.1%)。

对图中所有变量进行倾向得分匹配后。3.)，最终样本包括1522例病例和3044例对照(1:2);659例病例和11890例对照被排除在分析之外。对每个协变量计算的t统计量显示，所有协变量在未匹配的样本中差异显著，在匹配的样本中趋于平衡(图2)。3.）.

最后的条件logistic回归模型表明，母亲在20岁之前生第一个孩子的女孩在20岁之前怀孕的几率是母亲在19岁之后生第一个孩子的女孩的1.57倍(99% CI 1.30-1.89)3.）.因此，母亲在20岁之前生第一个孩子对少女怀孕的影响远远小于姐姐怀孕对少女怀孕的影响。

敏感性分析及局限性

第一个模型的置信区间(检查姐姐的少女怀孕和妹妹的少女怀孕之间的关系)在2.77和4.13之间，将较高的少女怀孕率归因于未测量的混杂因素，而不是姐姐的少女怀孕状态，该协变量需要产生超过2.8倍的少女怀孕几率增加，并且是一个近乎完美的少女怀孕预测器。在第二个模型中(评估母亲的青少年生育与妹妹的青少年怀孕之间的关系)，99%的置信区间为1.30至1.89;未观察到的协变量需要产生一个小得多的少女怀孕几率增加来抵消这一发现。

虽然可链接的管理数据具有显著的优势，但缺乏一些重要的预测因素。参与儿童和家庭服务(CFS)和父母使用收入援助的信息最近被添加到马尼托巴数据库中，但不包括这里使用的队列。虽然有一个十几岁的母亲和成为一个十几岁的母亲都与患慢性疲劳综合症有关，但在2001年，18岁以下的儿童中只有不到2%的人受到照顾。38，39]。一个可用的(和适用的)变量是教育成就，这与患慢性疲劳综合症和父母福利的使用高度相关[40]。这两项新措施可能无法解释青少年怀孕的额外差异。附录2描述了这个额外分析的队列和倾向评分匹配，并将这些发现与表中的原始结果进行了比较3.。教育程度是用九年级成绩指数来衡量的，这是一个标准化的衡量标准，考虑了九年级完成的课程数量和这些课程的平均分数。在调整教育成就后，至少有一个姐姐怀孕的少女怀孕的几率降低到2.48 (99% CI 2.01-3.06)，少女母亲的少女女儿的相应几率降低到1.39 (99% CI 1.15-1.68)。

姐姐怀孕的青少年怀孕率(40.4 / 100 ~ 10.3 / 100 = 30.1 / 100)和母亲在20岁之前生第一个孩子的青少年怀孕率(39.4 / 100 ~ 13.1 / 100 = 26.3 / 100)的差异相似。在对一系列变量进行倾向性评分匹配后，如果她的姐姐在青少年时期怀孕，那么她怀孕的几率要比她的母亲在青少年时期怀孕的几率高得多。对于姐姐的少女怀孕和母亲的少女生育，本研究的几率低于其他地方的报道;这可能是由于更大的样本量，更严格的方法，以及包括重要的预测因子。

文献中对家族史的几项研究表明，姐姐对妹妹少女怀孕的几率影响最大。在控制了家庭社会经济地位、母亲教养和兄弟姐妹关系等因素后，姐姐在青少年时期生育的青少年自己也在青少年时期生育的可能性是姐姐的4.8倍;如果姐姐和母亲都在十几岁时生育，这一几率增加到5.1。11]。四项较早的研究估计，姐姐怀孕的青少年怀孕率是姐姐怀孕的青少年怀孕率的2至6倍[41]。这项工作主要关注美国的年轻黑人女性，并控制了有限的混杂因素(除了种族和年龄)。之前的研究都没有对母亲的青少年生育或14岁之前的时变因素(心理健康、居住流动性、家庭结构变化)进行控制;这项研究可能高估了姐妹之间青少年怀孕状况的关系。

通过基于社会学习理论、共同养育影响和共同社会风险的方法，研究了姐姐怀孕和妹妹怀孕之间关系的驱动机制[41]。班杜拉的社会学习理论指出，“大多数人类行为是通过观察建模来学习的:通过观察他人，一个人形成了如何执行新行为的想法，在后来的场合，这些编码信息作为行动的指南”[7]。当姐妹们生活在同一个环境中时，看到姐姐经历少女怀孕和分娩可能会使妹妹更容易接受这个选择。11]。不仅两个姐妹都有同样的母亲影响，这可能会影响她们少女怀孕的几率，而且有一个十几岁的母亲的姐姐可能会改变母亲的养育方式。参与抚养十几岁女儿孩子的母亲可能“对孩子的监督更少，与孩子就性和避孕问题的交流更少，而且当大女儿从怀孕转变为养育孩子时，她们更容易接受青少年性行为”[42]。最后，两姐妹都面临着同样的社会风险，比如贫穷、种族、缺乏机会，这些都增加了她们少女怀孕的几率。42]。

母亲在20岁之前生第一个孩子是青少年怀孕的重要预测因素。我们发现，少女妈妈生的女儿比那些母亲在19岁以上才生第一个孩子的女孩怀孕的可能性要高51%。这与Meade et al(2008)发现的66%的增长非常接近，Meade et al(2008)控制了许多相同的变量，除了有一个少女怀孕的姐姐，以及家庭结构变化、心理健康状况和居住流动性等随时间变化的协变量。Meade等。[9根据学校表现进行调整;在调整后的子样本中，优势比降至1.34，表明少女怀孕增加了34%。

青少年代际怀孕可能受到以下机制的影响:“生物遗传能力、家庭价值观的代际传递、母亲的生育水平、社会经济和家庭环境的间接影响(教育不足或机会或愿望低)，以及直接通过母亲的榜样作用”[43]。在青春期生育第一个孩子的女性更有可能将“危险”的特征遗传给后代，这可能会对她们的后代产生负面影响。44]。另一种被确定为促成代际少女怀孕的机制是，少女母亲的女儿对早孕的内在偏好增加，母亲的监督水平较低，因此更有可能在年轻时性活跃，并进行无保护的性行为[44]。因此，母亲未成年怀孕的影响是通过母亲未成年生育所创造的环境和所假定的养育方式来发挥作用的。

使用行政数据进行卫生服务研究具有一些显著的优势和局限性。来自大型出生队列的行政数据具有更高的准确性，不依赖于回忆(如回顾性调查)，并且由于纵向随访，对于检查长期的风险因素是理想的[45]。这些数据具有较大的N和大量的协变量，非常适合倾向评分。一个重要的限制(几乎所有观察性研究都有)是由于缺乏信息，某些协变量和中介效应是不可观察的。数据只能捕捉记录变量;例如，只有寻求精神健康治疗的个人才能得到诊断，这可能不包括所有有精神健康状况的个人[46]。敏感性测试解决了这一限制，但这些协变量可能会影响研究结果。如上所述，不调整参与儿童保护服务(如慢性疲劳综合症)是一种限制。虽然患有慢性疲劳综合症的少女人数相对较少，但她们可能不会定期与母亲或姐姐互动，因此不太可能以家庭成员为榜样。教育预测器的可用性是一个明确的限制。为了解释教育成就对我们整个队列的影响，最迟在七年级时，每个人都需要获得教育成果(因为几乎所有的少女怀孕都发生在七年级之后)。由于教育成就通常每年都非常相似，九年级的成就可能与七年级的成就非常相似[30.];这个减小的比值比可以更好地估计真实的赔率。几年后，这些变量可以被纳入青少年怀孕模型。此外，我们无法识别土著个体;这是一个限制，因为土著人口的少女怀孕率是一般人口的两倍多[47]。家庭和同伴关系、社会规范和文化差异可能永远不会通过行政数据来衡量;限制这些混杂因素可以控制的程度。

本文有助于理解家庭中“谁对什么有影响力”这一更广泛的主题。当姐姐怀孕时，妹妹怀孕的风险是基于与姐姐和她的孩子的互动而出现的;兄弟姐妹所经历的家庭环境非常相似。在20岁之前生育的母亲的十几岁女儿中，怀孕的风险很大程度上可能是由于早育所带来的不利环境。鉴于姐姐的未成年怀孕比母亲的未成年生育有更大的影响，社会模式可能是比生活在不利环境中更大的未成年怀孕风险因素。

ACG:

调整后临床分组

CCI:

加拿大健康干预分类

慢性疲劳综合症:

儿童及家庭服务

ICD-9-CM:

《国际疾病分类》第九版，临床修订

ICD-10-CA:

国际疾病分类，第十版，加拿大的改进

MEDC:

主要扩展诊断集群

MCHP:

马尼托巴省卫生政策中心

SEFI:

社会经济因素指数

这些结果和结论是作者的结果和结论，没有得到曼尼托巴省卫生政策中心、曼尼托巴省卫生、积极生活和老年人或其他数据提供者的正式认可，也不应该推断出来。本研究使用的数据来自马尼托巴大学马尼托巴省卫生政策中心的人口健康研究数据存储库，并来自马尼托巴省卫生、积极生活和老年人以及马尼托巴省教育在#2013/2014-04项目下提供的数据。所有数据管理、编程和分析均使用SAS®9.3版本进行。聚合诊断组™(ADGs®)代码是使用约翰霍普金斯调整临床组®(ACG®)病例混合系统“版本9”创建的。

资金

这项研究得到了加拿大高级研究所和西部区域培训中心的支持。资助来源没有参与研究设计、数据分析和解释、文章写作和是否发表的决定。所有作者均未因参与撰写本文而获得任何报销。

数据和材料的可用性

支持本文结论的数据集可在马尼托巴省卫生政策中心的研究存储库中找到。在获得马尼托巴大学健康研究伦理委员会和健康信息隐私委员会的批准并获得所有数据提供者的许可后，方可访问数据。有关访问这些数据库的更多信息可在http://umanitoba.ca/faculties/health_sciences/medicine/units/community_health_sciences/departmental_units/mchp/resources/access.html。

作者的贡献

EW参与了研究的设计，进行了分析并起草了手稿。LR构思了这项研究，并参与了其设计和协调，并帮助起草了手稿。NN参与了它的设计和结果的解释。所有作者都阅读并批准了最终的手稿。

作者的信息

EW是曼尼托巴大学社区健康科学系的博士候选人。LLR是曼尼托巴大学健康科学学院的杰出教授，也是曼尼托巴卫生政策中心的创始主任。NCN是马尼托巴省卫生政策中心的研究科学家，也是马尼托巴大学社区卫生科学系的助理教授。

相互竞争的利益

作者宣称他们没有竞争利益。

发表同意书

不适用。

伦理批准并同意参与

这项研究只涉及对去标识数据文件的二次分析，并与标识符已被删除或打乱的其他文件的链接。根据《个人健康信息法》第24(3)c条的规定，未获得研究对象的同意。该项目获得了马尼托巴大学健康研究伦理委员会(参考编号2013-033)和健康信息隐私委员会(参考编号2013/2014-04)的伦理批准。

作者及单位

1. 马尼托巴大学医学院卫生科学系社区卫生科学系马尼托巴卫生政策中心，加拿大马尼托巴省温尼伯麦克德莫特大道408-727号，R3E 3P5

   Elizabeth Wall-Wieler, Leslie L. Roos和Nathan C. Nickel

相应的作者

对应到伊丽莎白Wall-Wieler。

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