Adipositas und Diabetes während der Schwangerschaft sind mit vermehrten Diagnosen neurologischer Entwicklungsstörungen im Kindesalter verknüpft

  • Kong L & al.
  • JAMA Netw Open
  • 05.02.2020

  • von Elisabeth Aron, MD, MPH, FACOG
  • Clinical Essentials
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Erkenntnis

  • Ein hoher BMI und Diabetes während der Schwangerschaft stehen mit erhöhten Raten von neurologischen Entwicklungsstörungen und neuropsychiatrischen Diagnosen in Verbindung.

Warum das wichtig ist

  • Diabetes und Adipositas können die neurologische Entwicklung beeinträchtigen.

Wesentliche Ergebnisse

  • Ein höherer BMI der Mutter ohne Diabetes wurde bei Kindern mit einem erhöhten Risiko (HRs) für neurologische Entwicklungsstörungen und neuropsychiatrische ICD-Codes verknüpft:
    • BMI ≥ 30 bis 2: 1,30 (95 %-KI: 1,24–1,36). 
    • BMI ≥ 35 kg/m2: 1,43 (95 %-KI: 1,33–1,54).
  • Diabetes plus Adipositas aufaddiert auf Zusammenhang (HRs) vs. nur Adipositas: 
    • Typ-2-Diabetes + BMI ≥ 35 kg/m2: 1,97 (95 %-KI: 1,64–2,37); 
    • Schwangerschaftsdiabetes + BMI ≥ 35 kg/m2: 1,61 (95 %-KI: 1,50–1,72).
  • Die häufigsten Diagnosen bei Kindern waren affektive Störungen, Störungen aus dem autistischen Spektrum, ADHS und Verhaltensstörungen.

Studiendesign

  • Populationsbasierte Kohortenstudie.
  • Die Kohorte wurde aus einem landesweiten Register in Finnland 2019 gewonnen.
  • Zu den Expositionen zählten der BMI der Mutter vor der Schwangerschaft, der mit Insulin behandelte Diabetes vor der Schwangerschaft, Typ-2-Diabetes vor der Schwangerschaft und Schwangerschaftsdiabetes.
  • Ergebnisparameter umfassten die ICD-Diagnosen neurologischer Entwicklungsstörungen und neuropsychiatrischer Erkrankungen und die Verschreibung von psychotropen Arzneimitteln bei 649.043 Kindern, die aus diesen Schwangerschaften hervorgingen.
  • Finanzierung: THL National Institute for Health and Welfare, Drug and Pregnancy Project; Swedish Research Council und China Scholarship Council.

Einschränkungen

  • Informationen zu den Blutzuckerwerten und Präeklampsie lagen nicht vor.
  • Die Ergebnisse zeigen eine Korrelation, keine Kausalität.