Diabeteslast bij Zwangerschapsdiabetes: de
Gezondheidsrisico’s voor Moeder en Kind
Masterthese
Naam student: Ilse Voorhorst Studentnummer: 10001744
Begeleider UvA: Mw. Dr. Gerly de Boo1
Externe begeleiders: C.B. Schmidt2 (MSc, promovendus) o.l.v. Prof. Dr. A. Honig2, 3 en Dr. B. J. Potter van Loon2, 4
Onderzoekslocatie: OLVG, locatie West
Datum: 10-01-2018
1
Programmagroep Klinische Psychologie, Faculteit der Maatschappij- en Gedragswetenschappen, Universiteit van Amsterdam 2 Onderzoeksgroep Diabetes en Depressie, OLVG Amsterdam
3Afdeling Psychiatrie, OLVG Amsterdam 4
Abstract
Achtergrond Zwangerschapsdiabetes (Diabetes Gravidarum (GDM)) verhoogt het risico op zwangerschapscomplicaties en postpartum depressie, en is daarnaast geassocieerd met diabeteslast tijdens de zwangerschap. In de huidige studie is het verband tussen diabeteslast en 1) zwangerschapscomplicaties en 2) postpartum depressie nader onderzocht. Verhoogt diabeteslast bij GDM het risico op negatieve gezondheidsuitkomsten bij moeder en kind? Methode Het betreft een observationeel prospectief cohortonderzoek. In navolging op prepartum metingen van diabeteslast, hebben deelnemers postpartum opnieuw een vragenlijst ingevuld, bestaande uit de Patiënt Health Questionnaire (PHQ-9) en een zelfrapportagelijst over zwangerschapsuitkomsten
Resultaten Honderd vrouwen werden geïncludeerd. Diabeteslast, met name later in de zwangerschap, was geassocieerd met zwangerschapscomplicaties en postpartum depressie. Wanneer werd gecontroleerd voor andere risicovariabelen was diabeteslast echter geen significante predictor meer, hoewel een trend werd waargenomen als predictor van zwangerschapscomplicaties. Verder bleek eerdere bevalling(en) een significante predictor van zwangerschapscomplicaties, en het geslacht van de baby een significante predictor van postpartum depressie.
Conclusie Diabeteslast is een onderbelicht probleem bij vrouwen met GDM. Dit onderzoek biedt een eerste inzicht in de mogelijke gezondheidsrisico’s voor de bevalling, en daarna. De resultaten wijzen op het belang van vervolgonderzoek. Tijdige screening op psychische klachten bij GDM wordt aangeraden, evenals de inzet van gerichte psychische hulp waar nodig.
Inleiding
Zwangerschapsdiabetes (Diabetes Gravidarum (GDM)) is een tijdelijke vorm van diabetes, die ontstaat als gevolg van hormonale veranderingen die tijdens de zwangerschap optreden. Circa 7% van de zwangerschappen wordt getroffen, daarmee is het de meest voorkomende metabole complicatie (American Diabetes Association, 2004). De aandoening wordt doorgaans vanaf de 24e week geconstateerd door een gemeten verhoogde bloedglucosespiegel, die vaak binnen een tot enkele dagen na de bevalling weer normaliseert.
GDM leidt tot aanzienlijke gezondheidsrisico's voor zowel moeder als kind, waarvan foetale macrosomie (een hoog geboortegewicht) een van de belangrijkste is (Jolly, Sebire, Harris, Regan, & Robinson, 2003; Langer, Yogev, Most, & Xenakis, 2005; Xiong, Saunders, Wang, & Demianczuk, 2001). Het te hoge geboortegewicht van de baby gaat vaak gepaard met extra bevallingscomplicaties (waaronder perineumruptuur, vaginale kunstverlossing en bevalling middels een keizersnede), en perinatale complicaties (waaronder schouderdystocie en geboorteletsel) (Hauck, Lewis, Nathan, White, & Doherty, 2015; Xiong et al., 2001). Ook het risico op pre-eclampsie, vroeggeboorte en postpartum bloeding is verhoogd bij GDM, net als het risico op neonatale hypoglycemie en hyperbilirubinemie (Crowther et al., 2005; HAPO Study Cooperative Research Group, 2008; Langer et al., 2005; Stones, Paterson, & Saunders, 1993; Xiong et al., 2001). Daarnaast hebben zowel moeder als kind een grotere kans op het later ontwikkelen van type 2-diabetes (Bellamy, Casas, Hingorani, & Williams, 2009).
Met name een slechte bloedsuikerregulatie (een hoog geglyceerd hemoglobine (HbA1c)) blijkt de kans op dergelijke gezondheidsrisico's te vergroten (Crowther et al., 2005; Langer et al., 2005). Een goed glucosemanagement tijdens de zwangerschap is daarom van groot belang. Hoewel leefstijlaanpassingen (i.e. dieet en beweging) in de meeste gevallen voldoende zijn, worden bij een slechte diabetesregulatie ook insuline- injecties gebruikt.
Daarnaast blijkt deze patiëntengroep verhoogd kwetsbaar te zijn voor psychische klachten. GDM wordt in verband gebracht met een veelheid aan psychische problemen, waaronder angst (Daniells, et al., 2003; Lapolla et al., 2012; Van de Gaar, 2017) en depressie (Byrn & Penckofer, 2015; Dalfrà, Nicolucci, Bisson, Bonsembiante, & Lapolla, 2012; Lydon et al., 2012; Silverman et al., 2017; Van de Gaar, 2017). Het krijgen van de diagnose leidt bij veel vrouwen tot angstklachten, onder andere voor complicaties en mogelijke gevaren voor de gezondheid van het kind (Lapolla et al., 2012). Ook het leven met de aandoening zelf wordt als stressvol ervaren (Snoek, Bremmer, & Hermanns, 2015). De constante zelfmanagement die diabetes vereist, vraagt om aanpassing. Tijdens de zwangerschap, een periode die vaak al
gepaard gaat met meer zorgen, vormt dit een extra uitdaging voor deze vrouwen. Dit kan resulteren in het ervaren van diabeteslast: stemmingsklachten gerelateerd aan de aandoening zelf, zoals angst voor hypo's, zorgen over zelfmanagement, het ervaren van onvoldoende sociale steun en acceptatieproblemen (Snoek et al., 2015). Onderzoek door Lydon en collega’s (2012) toonde al verhoogde niveaus van diabeteslast aan onder vrouwen met GDM, een bevinding die tevens in eigen onderzoek werd bevestigd (Van der Gaar, 2017). Bij het krijgen van de diagnose bleek bijna een kwart (23%) van de vrouwen diabeteslast te ervaren, en bij 9% van alle vrouwen persisteerden dergelijke klachten tijdens de zwangerschap (+/- een maand later).
Ook depressieve klachten komen vaak voor bij GDM (Byrn & Penfocker, 2015; Dalfrà et al., 2012; Lydon et al., 2012; Silverman et al., 2017). In eigen eerder onderzoek bleek depressie tijdens de zwangerschap bovendien een belangrijke predictor voor diabeteslast (Van de Gaar, 2017). Deze bevinding is in lijn met een grote review van Snoek en collega’s (2015). Hierin beschrijven zij depressie en diabeteslast als geassocieerde, maar afzonderlijke constructen die elkaar wederzijds beïnvloeden. Aanwezigheid van diabeteslast verhoogt het risico op depressie, en visa versa. Een groot deel van de variantie in diabeteslast blijft echter onverklaard, wanneer wordt gecontroleerd voor depressie (Snoek et al., 2015). Diabeteslast onderscheidt zich van depressie door het feit dat de stemmingsklachten direct gerelateerd zijn aan de diabetes zelf, en wordt dan ook in sterkere mate gelinkt aan verminderde diabetesregulatie. Hierbij blijkt sprake te zijn van een bi-directionele relatie: een slechte bloedsuikerregulatie kan leiden tot diabeteslast, en diabeteslast verslechtert op zijn beurt de bloedsuikerregulatie. Hoewel depressie tevens wordt gelinkt aan een slechte bloedsuikerregulatie, lijkt diabeteslast hier een mediërende rol in te spelen. Verminderde zelfzorg en disregulatie van stresshormonen worden hierbij als mogelijke verklaringsmechanismen aangehaald.
Zoals eerder beschreven, vormt een slechte diabetesregulatie tevens een risicofactor voor zwangerschapscomplicaties bij GDM. Ervaren diabeteslast zou daarom, via het verslechteren van de diabetesregulatie, het risico op complicaties kunnen verhogen. Ook een meer directe samenhang tussen diabeteslast en zwangerschapscomplicaties is mogelijk: psychische klachten tijdens de zwangerschap zijn tevens een onafhankelijke risicofactor voor complicaties (Alder, Fink, Bitzer, Hösli, & Holzgreve, 2007; Räisänen et al., 2014). De mogelijke gezondheidsrisico’s van diabeteslast bij GDM, zijn tot op heden echter niet onderzocht.
GDM wordt niet alleen in verband gebracht met prepartum, maar ook met postpartum depressieklachten (Dàlfra et al., 2012). Grootschalig prospectief onderzoek heeft onlangs zelfs aangetoond dat GDM een belangrijke risicofactor was voor postpartum depressie, onafhankelijk van aanwezigheid prepartum depressie en andere risicofactoren (Silverman et al., 2017). Er is in dit onderzoek echter niet gekeken naar aanwezigheid van diabeteslast. Mogelijk speelt diabeteslast een rol in dit gevonden verband tussen GDM en postpartum depressie. Is diabeteslast een risicofactor voor postpartum depressie bij vrouwen met GDM? Ook deze vraag is in eerder onderzoek nog niet beantwoord.
Het hoofddoel van dit onderzoek is om de associatie tussen ervaren diabeteslast tijdens de zwangerschap, en negatieve gezondheidsuitkomsten bij moeder en kind in kaart te brengen. Hiertoe is een eerder gemeten cohort (Van de Gaar, 2017) vervolgd in de perinatale periode. Allereerst is gekeken naar de relatie tussen diabeteslast tijdens de zwangerschap, en zwangerschapscomplicaties. Onder zwangerschapscomplicaties worden bevallings- en perinatale complicaties verstaan. Daarnaast is de relatie tussen diabeteslast en postpartum depressie onderzocht. Er wordt verwacht dat het ervaren van diabeteslast tijdens de zwangerschap samenhangt met meer zwangerschapscomplicaties (hypothese 1) en de aanwezigheid van postpartum depressie na de bevalling (hypothese 2).
Verhoogt het ervaren van diabeteslast tijdens de zwangerschap, het risico op negatieve gezondheidsuitkomsten bij moeder en kind? Dit onderzoek is een eerste stap om deze vraag te beantwoorden. Vrouwen met GDM vormen een kwetsbare patiëntenpopulatie, die gerichte medische en psychische zorg verdient. Het in kaart brengen van mogelijke gezondheidsrisico's maakt inzichtelijk welke zorg nodig is, en helpt negatieve uitkomsten en zorgkosten te minimaliseren.
Methoden
Onderzoeksdesign
Dit onderzoek betreft een observationele prospectieve cohortstudie met twee voormetingen en een nameting, uitgevoerd in de klinische praktijk.
Steekproefkarakteristieken
De steekproef betreft een studiecohort vrouwen met GDM, bekend op de diabetespolikliniek van het OLVG, locatie West, waarbij van oktober 2016 tot en met augustus 2017 data is verzameld over diabeteslast (n=180) (Van de Gaar, 2017).
Inclusiecriteria waren GDM en leeftijd van ≥ 18 jaar. Exclusiecriteria waren een vorm van diabetes vóór de zwangerschap, onvoldoende beheersing van de Nederlandse taal (om in geschrifte informed consent te kunnen tekenen en de vragenlijsten te kunnen beantwoorden) en het hebben van een somatische of cognitieve aandoening die betrouwbaar invullen van de vragenlijst niet mogelijk maakte. Patiënten uit het cohort zijn opnieuw benaderd, met als aanvullend inclusiecriterium dat zij waren bevallen. Vooraf was een benodigd aantal deelnemers van 55 berekend voor een power van 0.8 (tweezijdige analyse) bij een α van 0.05 en een lokale effectgrootte (Cohen’s f ²) van .15 (Faul, Erdfelder, Lang, & Buchner, 2007; Selya, Rose, Dierker, Hedeker, & Mermelstein, 2012).
Procedure
Tijdens de zwangerschap is bij de deelnemende vrouwen GDM geconstateerd middels een orale glucosetest. Het onderzoek van Van de Gaar (2017) bestond uit twee metingen van diabeteslast: bij ongeveer 28 weken zwangerschap (baseline) en ongeveer een maand daarna (follow-up). In navolging hierop worden nu gezondheidsuitkomsten bij moeder en kind gemeten. Voorafgaand aan dit onderzoek hebben alle deelnemers informed consent getekend, waarmee tevens toestemming is gegeven benaderd te worden voor eventueel vervolgonderzoek. De vervolgmetingen in deze studie zijn goedgekeurd door de medisch ethische commissie van het OLVG (ACWO-MEC)1. Aangezien een bezoek aan de polikliniek na de bevalling voor het merendeel van de vrouwen niet nodig was, zijn alle deelnemers telefonisch opnieuw benaderd. Het doel van het vervolgonderzoek is uitgelegd en er werd gevraagd om een aanvullende vragenlijst in te vullen. Alle deelnemers zijn er zowel telefonisch en schriftelijk opnieuw op geattendeerd dat het verstrekken van de gevraagde gegevens betekent dat deze, geanonimiseerd en gecodeerd, worden gebruikt voor wetenschappelijk onderzoek. Eventuele vragen van de patiënt werden beantwoord. Bij akkoord deelname werd per e-mail een vragenlijst (bestaande uit de Patient Health Questionnaire en een zelfrapportagelijst, zie Materiaal) via het beveiligde datamanagementsysteem Castor toegestuurd. Deelnemers die geen toegang hadden tot e-mail, ontvingen de vragenlijst per post.
Materiaal
Socio-demografische en klinische gegevens
1 Protocolnummer: ACWO 13/ U 148/ldn/Diabetes en Depressie/13-051
Informatie over leeftijd, opleidingsniveau, sociaaleconomische status (SES) en etniciteit waren reeds verzameld, net als klinische gegevens over het HbA1c, Body Mass Index (BMI), eerdere bevallingen, comorbide (chronische) aandoeningen, en medische en psychische voorgeschiedenis. Beschikbare gegevens hierover zijn uit het medisch dossier gehaald, aangevuld met gegevens uit een zelfrapportagelijst waarin deze informatie werd uitgevraagd (Van de Gaar, 2017).
Diabeteslast
Diabeteslast tijdens de zwangerschap is gemeten aan de hand van de Problem Areas in Diabetes Scale Short Form (PAID-5), de verkorte versie van de oorspronkelijke PAID-20 (Polonsky et al., 1995). De vragenlijst bevat vijf items die psychosociale aanpassing aan de diabetes in kaart brengen. Op een 5-punts Likertschaal (0="geen probleem", 4="een groot probleem") moet worden aangegeven in hoeverre stellingen als “U angstig voelen als u denkt aan diabetes” op dit moment een probleem vormen. Een hogere score impliceert een hogere mate van diabeteslast, waarbij een cut-off waarde van ≥ 8 gebruikelijk is om aanwezigheid van verhoogde diabeteslast te duiden (Polonsky et al., 1995). De lijst heeft goede psychometrische eigenschappen, met een betrouwbaarheid variërend van α =.84 – .88, en een sensitiviteit en specificiteit van respectievelijk .94 en .89 (McGuire et al., 2010). Ook de psychometrische kwaliteit van de Nederlandse versie van de PAID-5 is goed gebleken (Snoek, Pouwer, Welch, & Polonsky, 2000).
Uitkomstmaten
Zwangerschapscomplicaties. Zwangerschapscomplicaties bij moeder en kind zijn de primaire uitkomstmaat, gemeten op continue schaal door het totaalaantal bevallingscomplicaties en perinatale complicaties, te weten:
Bevallingscomplicaties: Perinatale complicaties:
Perineumruptuur (j/n) Macrosomie (geboortegewicht > 4000 gram; j/n) (American College of Obstetricians and Gynecologists, 2016)
Keizersnede (j/n) Geboorteletsel (j/n) Vaginale kunstverlossing (episiotomie/ vacuümpomp/forceps)
Neonatale hypoglycemie (j/n) Postpartum bloeding (j/n) Neonatale hyperbilirubinemie (j/n) Maternale hypertensie Schouderdystocie (j/n)
Deze en andere relevante klinische gegevens zoals geslacht, gestatieleeftijd en geboortegewicht van het kind zijn verkregen aan de hand van een zelfrapportagevragenlijst (zie Bijlage).
Postpartum Depressie. Depressieve klachten na de bevalling zijn gemeten middels de Patient Health Questionnaire (PHQ-9). Deze zelfrapportagelijst richt zich op aanwezigheid van depressieve symptomen in de afgelopen twee weken, en bestaat uit 9 items gemeten op een 4-punts Likertschaal (0="helemaal niet", 3="bijna elke dag") waarbij een hoge score wijst op meer symptomen. Hoewel normaliter cut-off waarden variërend van 8 tot 11 worden gehanteerd, wordt een cut-off waarde van ≥ 12 aangeraden om depressie voldoende bij diabetespatiënten te herkennen (van Steenbergen-Weijenburg et al., 2010). De lijst is van goede psychometrische kwaliteit, met een betrouwbaarheid uiteenlopend van α = .86 tot .89 (Kroenke, Spitzer, & Williams, 2001), een sensitiviteit van 0.76 en specificiteit van 0.80 (van Steenbergen-Weijenburg et al., 2010). Tevens is de PHQ valide en betrouwbaar gebleken voor het screenen op prepartum (Zhong et al., 2014) en postpartum depressie (Gjerdingen, Crow, McGovern, Miner, & Center, 2009).
Achtergrondfactoren en overige predictoren
Zoals eerder genoemd is de mate van diabetesregulatie een belangrijke voorspeller voor zwangerschapscomplicaties bij GDM (Crowther et al., 2005; Langer et al., 2005). Andere risicofactoren voor zwangerschapscomplicaties die uit de literatuur naar voren komen zijn leeftijd van de moeder, BMI, etniciteit, opleidingsniveau, sociaaleconomische status (SES) en aanwezigheid van (comorbide) aandoening(en) tijdens de zwangerschap (Blumenshine et al., 2010; Khalil et al., 2013; Khalil, Rezende, Akolekar, Syngelaki, & Nicolaides, 2013; Morrison et al., 1989; National Institute of Child Health and Human Development, z.j.). Belangrijke risicofactoren voor postpartum depressie zijn aanwezigheid van depressieve klachten tijdens de zwangerschap, eerdere psychopathologie en hogere leeftijd (Nielsen, Videbech, Hedegaard, Dalby, & Secher, 2000; Robertson, Grace, Wallington, & Stewart, 2004; Silverman et al., 2017). Daarnaast blijken zwangerschapscomplicaties tevens een risicofactor voor postpartum depressieve klachten (Silverman et al., 2017).
Aangezien de literatuur over diabeteslast en gezondheidsuitkomsten bij GDM nog beperkt is, worden meerdere mogelijke achtergrond- en risicofactoren onderzocht. Factoren die zijn meegenomen in dit onderzoek zijn leeftijd, BMI, opleidingsniveau, SES-klasse, etniciteit, eerdere bevalling(en) (j/n), comorbide aandoening(en) (j/n), prepartum depressie,
eerdere psychopathologie (j/n) en het geslacht van de baby.
Opleidingsniveau is gemeten als dummy variabele met 0 = laag (basisonderwijs, VMBO/MAVO, HAVO, VWO, MBO) en 1= hoog (HBO en WO). Voor bepaling van de etnische achtergrond is gebruik gemaakt van de standaard classificering van het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS), waarbij het land van herkomst van de ouders de etnische groepering bepaalt (CBS, z.j.). De variabele is gescoord in de categorieën 0= Nederlandse achtergrond, 1 = eerste generatie immigrant en 2= tweede generatie immigrant. De SES-klasse is vastgesteld aan de hand van postcode, op basis van door het Volksregister toegekende statusscores per postcoderegio (Sociaal en Cultureel Planbureau, 2016), en gemeten als dummy variabele met 0 = laag en 1 = hoog. Mate van diabetesregulatie is bepaald door het HbA1c en het al dan niet behoeven van insuline-injecties (gescoord als dummy-variabele met 0 = nee en 1 = ja) (American Diabetes Association, 2016; Lips et al., 2010). Bij het cohort is tijdens de zwangerschap tevens de PHQ-9 afgenomen om depressie te meten. Deze scores zijn gebruikt om prepartum depressie te bepalen, gemeten als dummy variabele op basis van de cut-off score met 0 = geen depressie (PHQ <12) en 1 = depressie (PHQ ≥ 12). Deelnemers met een vorm van diabetes vóór de zwangerschap zijn niet geïncludeerd in de studie (zie exclusiecriteria). Echter, mede gezien het verhoogd risico op type 2-diabetes bij deze patiëntgroep, is het mogelijk dat zich na de bevalling een vorm van diabetes heeft ontwikkeld. Informatie hierover uit het medisch dossier (EPD) is als dummy-variabele gescoord (0= niet aanwezig; 1= wel aanwezig).
Data-analyse
SPSS Statistics versie 21.0 werd gebruikt voor data-analyse. Deelnemers zijn voor analyse uitgesplitst in een diabeteslast-groep en een controlegroep op basis van behaalde PAID scores, waarbij 1 = diabeteslast tijdens de zwangerschap (PAID ≥ 8), en 0 = geen diabeteslast tijdens de zwangerschap (controlegroep; PAID <8). Wanneer op in ieder geval één van de twee meetmomenten boven de cut-off waarde werd gescoord, werd de deelnemer in de diabeteslast-groep ingedeeld. Beschrijvende statistiek is toegepast om de steekproefkenmerken en uitkomstmaten samen te vatten, gestratificeerd naar diabeteslast. Verschillen tussen de twee groepen zijn onderzocht middels onafhankelijke t-toetsen voor continue data, en middels Chi-square tests voor categorische data.
De uitkomstmaat postpartum depressie is op binaire schaal geanalyseerd, op basis van de PHQ-9 cut-off score: 0 = geen depressie (PHQ <12), 1 = depressie (PHQ ≥ 12).
Voor de uitkomstmaat zwangerschapscomplicaties was door 17 (17%) en 12 (12%) deelnemers weet ik niet ingevuld op de items die bevallingscomplicaties respectievelijk perinatale complicaties meten (zie Bijlage). Er is besloten om deelnemers die op beide items ‘weet ik niet’ hadden ingevuld (n=5) niet mee te nemen in analyse van deze uitkomstmaat. Wanneer dit voor één item was ingevuld, is deze als missing value meegenomen. Vervolgens zijn ontbrekende data voor de variabelen bevallingscomplicaties en perinatale complicaties geïmputeerd middels multipele imputatietechnieken. Hierbij worden missende waarden door middel van regressieanalyses voorspeld (Rezvan, Lee, & Simpson, 2015; Van Ginkel & Kroonenberg, 2014; Van Ginkel, Kroonenberg, & Kiers, 2014). Analyse van de geobserveerde data liet zien dat geen sprake was van een patroon, maar van willekeurige ontbrekende waarden voor beide variabelen. Om deze reden is de fully conditional specification methode van multipele imputatie gebruikt om plausibele waarden te voorspellen. Er zijn vijf imputaties gegenereerd. In de resultaten van toegepaste analyses wordt per imputatie een uitkomst weergegeven, en daarnaast een pooled value gegenereerd: een plausibele uitkomst die rekening houdt met variatie tussen de verschillende imputaties. In de resultaten van de toegepaste analyses is gekeken naar deze pooled values (Van Ginkel & Kroonenberg, 2014).
Wegens lage prevalentie van gerapporteerde zwangerschapscomplicaties in de steekproef, is ervoor gekozen deze uitkomstmaat voor data-analyse te dichotomiseren (0= 0 zwangerschapscomplicaties, 1 = ≥1 zwangerschapscomplicaties). Mogelijke verklaringen voor de lage prevalentie van de uitkomstmaat, worden besproken in de discussie (zie Discussie).
Correlatieberekeningen zijn gebruikt om verbanden tussen diabeteslast en andere predictoren, en de uitkomstmaten zwangerschapscomplicaties (hypothese 1) en postpartum depressie (hypothese 2) te onderzoeken. Aangezien de data afweken van de normaalverdeling is gebruikt gemaakt van Spearman rankcorrelaties. P-waarden van <.05 werden als significant beschouwd (Mukaka, 2012). Variabelen met een significant verband werden als mogelijke predictoren meegenomen in verdere analyse. Om de predictieve waarde van deze variabelen te onderzoeken, is gebruik gemaakt van logistische regressieanalyse. In de eerste regressieanalyse is de uitkomstmaat zwangerschapscomplicaties (j/n) voorspeld (hypothese 1). In de tweede regressieanalyse is de uitkomstmaat postpartum depressie voorspeld (j/n)
(hypothese 2). Mogelijke verschillen in uitkomsten tussen ervaren diabeteslast op de verschillende meetmomenten (zie Procedure), zijn tevens onderzocht. Voorafgaand is er gecontroleerd of de data voldeed aan de assumpties voor de gebruikte analyses.
Resultaten Steekproefkarakteristieken
Actieve dataverzameling liep in de periode van oktober 2017 tot december 2017. In totaal 167 vrouwen waren bevallen en werden geïncludeerd, waarvan er 136 opnieuw konden worden bereikt. Drie vrouwen weigerden deelname. Van de resterende 133 deelnemers, hebben er 33 de vragenlijst niet ingevuld en had 1 deelnemer geen interesse meer (drop-out). Dit resulteerde in een uiteindelijk aantal van 100 deelnemers dat is meegenomen in de data-analyse (Figuur 1), met een gemiddelde leeftijd van 32.45 (±4.11). De diabeteslast-groep bestond uit 36 deelnemers, en de controlegroep uit 64 deelnemers. Tabel 1 bevat een overzicht van de sociodemografische en klinische gegevens van deelnemers, weergegeven per groep. Vrouwen in de diabeteslast-groep hadden, zoals verwacht, gemiddeld een hoger HbA1c dan de controlegroep. Ook hadden zij meer prepartum depressieve klachten, en was er in deze groep vaker sprake van een psychisch belaste voorgeschiedenis. Aangezien bij geen van de vrouwen zich na de bevalling een vorm van diabetes had ontwikkeld, is huidige diabetes als variabele niet verder meegenomen.
Vrouwen die niet werden geïncludeerd (n=31), deelname weigerden (n=3) en uitvielen tijdens het onderzoek (n=33) verschilden niet significant van geïncludeerde deelnemers in leeftijd (p = .496) en mate van diabeteslast tijdens de zwangerschap (p =. 384).
Figuur 1. Flowchart van inclusie van deelnemers.
Studiecohort (n=167) Niet opnieuw bereikt (n=31) Benaderd (n=136) Inclusie (n=133) Drop-out (n=33):
-Survey niet (volledig) ingevuld (n=32) - Geen interesse meer (n=1)
Geanalyseerd (n=100) Diabeteslast (n=36) Controle (n=64) Deelname geweigerd (n=3)
Tabel 1.
Steekproefkarakteristieken en demografische gegevens van 100 vrouwen met GDM,
weergegeven per onderzoeksgroep: een groep met en een groep zonder diabeteslast tijdens de zwangerschap. Diabeteslast1 (n=36) Controle2 (n=64) Gegevens3 Leeftijd 32.86 (±4.37) 32.22 (±3.98) Opleidingsniveau Laag Hoog 33 (50.0%) 33 (50.0%) 19 (52.8%) 17 (47.2%) SES Laag Hoog 22 (61.6%) 14 (38.9%) 35 (54.7%) 29 (45.3%) Etniciteit Nederland Eerste generatie Tweede generatie 18 (28.1%) 24 (37.5%) 22 (34.4%) 8 (22.9%) 11 (31.4%) 16 (45.7%) Eerdere bevalling(en) 20 (55.6%) 41 (64.1%) BMI 27.39 (±6.18) 26.32 (±3.77) HbA1c 34.47 (±5.20)* 32.38 (±3.52) Insulinegebruik 11 (30.6%) 13 (20.3%) PHQ-9 score 6.93 (±4.49)* 3.21 (±2.54) Psychisch belaste geschiedenis 22(61.1%)* 24 (37.5%) Comorbide aandoening(en) 14 (38.9%) 22 (34.4%)
Noot. 1: PAID score ≥8. 2: PAID score ≤7. 3: Leeftijd, BMI, Hba1c en PHQ-9 score in gemiddelden met bijbehorende standaarddeviaties (±), overige patiëntkenmerken in frequenties met bijbehorende percentages. SES = sociaaleconomische klasse, BMI= Body Mass Index, HbA1c= geglyceerd hemoglobine, PHQ = Patient Health Questionnaire. *p <.05.
Uitkomstmaten
Zwangerschapscomplicaties
In de diabeteslast-groep rapporteerden 31 (89%) deelnemers 1 of meer zwangerschapscomplicaties, ten opzichte van 43 (72%) deelnemers in de controlegroep. Tabel 2 bevat een overzicht van de specifieke gerapporteerde zwangerschapsuitkomsten, weergegeven per groep.
Tabel 2.
Zwangerschapsuitkomsten gerapporteerd door 95 vrouwen met zwangerschapsdiabetes, weergegeven per onderzoeksgroep: een groep met en een groep zonder diabeteslast tijdens de zwangerschap. Diabeteslast1 (n=35) Controle2 (n=60) Uitkomsten3 Geslacht Meisje Jongen 12 (36.1%) 23 (63.3%) 26 (40.6%) 34 (59.4%) Geboortegewicht in gram 3064.50 (±832.09) 3389.80* (±500.24) Bevallingscomplicaties Perineumruptuur 7 (19.4%) 16 (25%) Keizersnede 12 (33.3%) 16 (25%) Vaginale kunstverlossing 6 (17.6%) 5 (8.2%) Postpartum bloeding 1 (2.8%) 1 (1.6%) Maternale hypertensie 5 (13.9%) 5 (7.8%) Pre-eclampsie 1 (2.8%) 0 Anders 5 (13.9%) 5 (7.8%) Perinatale complicaties Macrosomie4 2 (5.6%) 7 (10.9%) Geboorteletsel 0 1 (1.6%) Neonatale hypoglycemie 3 (8.5%) 3 (4.7%) Neonatale hyperbilirubinemie 5 (13.9%) 3 (4.7%) Schouderdystocie 0 2 (3.1%) Opname neonatologie 8 (22.2%) 11 (17.2%) Anders 6 (16.7%) 8 (12.5%)
Noot. 1: PAID score ≥8. 2: PAID score ≤7. 3: Geboortegewicht in gemiddeld aantal gram met bijbehorende standaarddeviatie (±), overige uitkomsten in frequenties met bijbehorende percentages. 4: Geboortegewicht >4000 gram (21). *p <.001
Correlatieberekeningen lieten geen significant verband zien tussen diabeteslast tijdens de zwangerschap en zwangerschapscomplicaties (j/n) (rs = .21, p = .065). Echter, wanneer diabeteslast werd uitgesplitst naar meetmoment, bleek specifiek diabeteslast op meetmoment 2 (±32 weken zwangerschap) wel significant geassocieerd met meer zwangerschapscomplicaties (rs = .25, p < .05), in tegenstelling tot diabeteslast op meetmoment 1 (rs = .10, p = .378). Ook de variabele eerdere bevallingen (rs = -.40, p <.001) bleek significant verband te houden met zwangerschapscomplicaties. Een verleden met eerdere bevalling(en) hing samen met minder zwangerschapscomplicaties. Voor de variabelen prepartum depressie (rs = 06, p = .646), leeftijd (rs = -.03, p = .804), etniciteit (rs = .03, p =
.824), opleidingsniveau (rs = .14, p = .217), geslacht van de baby (rs = .03, p = .776), SES-klasse (rs = -.12, p = .337), BMI (rs = .01, p = .981), HbA1c (rs = .17, p = .145) insulinegebruik (rs = .05, p = .673), eerdere psychopathologie (rs = -.04, p = .759) en comorbide aandoeningen (rs = .01, p = .922) werd geen significant verband gevonden.
Een logistische regressieanalyse is uitgevoerd met zwangerschapscomplicaties als afhankelijke variabele, en eerdere bevalling(en) en diabeteslast op meetmoment 2 als predictoren in het model. In Tabel 3 zijn de resultaten weergegeven. Het regressiemodel met de predictoren resulteerde in Nagelkerke’s R2 = .310. De variabelen voegden samen significant toe aan de predictieve waarde van het model (X2(2) = 21.461, p < .001). Kijkend naar de afzonderlijke variabelen bleek alleen eerdere bevalling(en) een significante predictor van negatieve zwagerschapsuitkomsten (β = -2.99, p <.01). Een verleden met bevallingen verlaagde het risico op zwangerschapscomplicaties. Diabeteslast op meetmoment 2 droeg niet langer significant bij aan het model, wanneer werd gecontroleerd voor het effect van eerdere bevalling(en). Er werd echter wel een trend in de voorspelde richting waargenomen (β= 1.96, p = .070).
Tabel 3.
Logistische regressieanalyse met zwangerschapscomplicaties (j/n) als uitkomstmaat in het model, gemeten bij vrouwen met zwangerschapsdiabetes.
95% Betrouwbaarheidsintervallen voor OR’s Predictor β (±) p-waarde OR Ondergrens Bovengrens Constante 3.37 (1.02) Diabeteslast 1.96 (1.08) .070 7.11 0.85 59.48 Eerdere bevalling(en) -2.99* (1.06) .005 0.05 0.01 0.40
Noot. 1: Diabeteslast op meetmoment 2 (±32 weken zwangerschap). R2 = .20 (Cox & Snell), .31 (Nagelkerke). Model X2 (2) = 21.461, p < .001. *p < .01. OR = Odds Ratio.
Postpartum Depressie
De diabeteslast-groep behaalde een gemiddelde postpartum PHQ-score van 7.03 (±6.79), 9 vrouwen (25%) scoorden boven de cut-off waarde voor depressie. In de controlegroep was de gemiddelde PHQ-score 4.28 (±4.08) en scoorden 3 vrouwen (4.7%) boven de cut-off waarde. Er werd een significant verband gevonden tussen diabeteslast tijdens
de zwangerschap en postpartum depressie (rs = .30, p = <.01). Diabeteslast hing samen met meer postpartum depressieklachten. Ook de variabelen prepartum depressie (rs = .46, p <.001) en zwangerschapscomplicaties (rs = .21, p = <.05) hingen significant samen met meer postpartum depressieklachten. Eerdere bevalling(en) (rs = -.21, p <.05) en geslacht van de baby (rs = -.21, p <.05) waren significant negatief geassocieerd met postpartum depressie. Beschrijvende analyse liet zien dat 8 vrouwen (20.5%) die zijn bevallen van een meisje postpartum depressieve klachten rapporteren, ten opzichte van 4 vrouwen (6.6%) die zijn bevallen van een jongen. Een verleden met eerdere bevalling(en) hing samen met minder postpartum depressieklachten. Voor de variabelen leeftijd (rs = -.13, p = .183), etniciteit (rs = .19, p =.061), SES (rs = -.07, p = .476), BMI (rs = -.18, p = .088), HbA1c (rs = .10, p = .337, insulinegebruik (rs = .15, p = .129), eerdere psychopathologie (rs =.15, p = .128) en comorbide aandoening(en) (rs =.44, p = .667) werd geen significant verband met postpartum depressie gevonden.
Een logistische regressieanalyse is uitgevoerd met postpartum depressie als afhankelijke variabele en diabeteslast, prepartum depressie, zwangerschapscomplicaties, eerdere bevalling(en) en geslacht van de baby als predictoren in het model. Aan de assumpties voor de uitgevoerde analyse was voldaan. Hoewel diabeteslast en prepartum depressie, zoals verwacht op basis van de literatuur, onderlinge samenhang vertoonden (rs= .398, p<.001), was er geen sprake van multicollineariteit (Midi, Sarkar, & Rana, 2010). Tabel 4 biedt een overzicht van de resultaten. Het regressiemodel met de predictoren resulteerde in Nagelkerke’s R2 = .452. De variabelen voegden samen significant toe aan de predictieve waarde van het model (X2(5) = 21.539, p <.01). Kijkend naar de afzonderlijke variabelen bleek alleen het geslacht van de baby een significante predictor van postpartum depressie (β = -2.16, p <.05). Specifiek het bevallen van een meisje bleek het risico op postpartum depressie te verhogen. Diabeteslast (β= 1.43, p = .180), prepartum depressie (β = 2.03, p = .121), eerdere bevalling(en) (β = -1.35, p = .186) en zwangerschapscomplicaties (β = 2.12, p = .065) droegen niet langer significant bij aan het model, wanneer gecontroleerd werd voor het effect van de overige predictoren.
Wanneer diabeteslast werd uitgesplitst op meetmoment, bleek opnieuw alleen diabeteslast op meetmoment 2 positief samen te hangen met postpartum depressie (rs= .28, p <.01). Het verband met diabeteslast op meetmoment 1 was niet langer significant (rs= .16, p = .104). Een regressieanalyse met diabetes op meetmoment 2 in het model veranderde de resultaten echter niet significant.
Tabel 4.
Logistische regressieanalyse met postpartum depressie als uitkomstmaat in het model, gemeten bij vrouwen met zwangerschapsdiabetes tijdens de zwangerschap.
95% Betrouwbaarheidsintervallen voor OR’s Predictor β (±) p-waarde OR Ondergrens Bovengrens Constante -2.78 (2.10) Diabeteslast 1.43 (1.06) .180 4.17 0.52 33.59 Prepartum depressie 2.03 (1.30) .121 7.59 0.58 98.88 Zwangerschapscomplicaties 2.12 (1.15) .065 8.32 0.87 79.20 Eerdere bevalling(en) -1.35 (1.02) .186 0.26 0.04 1.92 Geslacht baby -2.16* (1.07) .045 0.12 0.01 0.95
Noot. R2 = .23 (Cox & Snell), .45 (Nagelkerke). Model X2 (5) = 21.539, p < .01. *p < .05. OR = Odds Ratio.
Discussie
Zwangerschapsdiabetes (GDM) verhoogt het risico op zwangerschapscomplicaties (Hauck et al., 2015; Jolly et al., 2003; Langer et al., 2005; Xiong et al., 2001) en postpartum depressie (Lydon et al., 2012, Silverman et al., 2017). In de huidige studie is onderzocht of het ervaren van diabeteslast bij GDM, vrouwen extra kwetsbaar maakt voor deze uitkomsten. Middels een observationeel prospectief design is aangetoond dat met name diabeteslast later in de zwangerschap (±32 weken) verband hield met 1) zwangerschapscomplicaties en 2) maternale postpartum depressie. Echter, wanneer werd gecontroleerd voor andere risicovariabelen (prepartum depressie, eerdere bevalling(en), geslacht van de baby, en zwangerschapscomplicaties als risicofactor voor postpartum depressie) was dit effect niet langer significant. Wel werd een trend in de voorspelde richting waargenomen in het voorspellen van zwangerschapscomplicaties. Ook werden andere voorspellende factoren geïdentificeerd. Zo bleek een verleden met eerdere bevalling(en) het risico op zwangerschapscomplicaties te verminderen, en was specifiek het bevallen van een meisje een risicofactor voor postpartum depressie. De hypothesen van dit onderzoek werden niet bevestigd.
Diabeteslast bij vrouwen met GDM is nog maar beperkt onderzocht. Dit onderzoek biedt een eerste inzicht in de mogelijke gezondheidsrisico’s voor moeder en kind. Hoewel
diabeteslast niet als duidelijke risicofactor naar voren kwam, zijn aanwijzingen gevonden voor een mogelijk verband met negatieve uitkomsten bij de bevalling, en daarna. Vervolgonderzoek is van groot belang, waarbij de overwegingen en beperkingen van het huidige onderzoek in ogenschouw worden genomen.
Met name aanwezigheid van diabeteslast later in de zwangerschap lijkt kwetsbaar te maken voor complicaties. Dit kan mogelijk verklaard worden door het feit dat diabeteslast voortvloeit uit onvoldoende aanpassing aan (i.e. moeizame, vaak slechte regulatie van) de diabetes. Aan diabeteslast later in de zwangerschap is logischerwijs een langere periode van problematische aanpassing en - regulatie voorafgegaan, met een toegenomen risico op zwangerschapscomplicaties als gevolg. Dit is passend bij het eerder beschreven idee dat diabeteslast het risico op complicaties verhoogt, via verslechterde diabetesregulatie (Snoek et al., 2015). Echter, een verband tussen parameters van diabetesregulatie, waaronder HbA1c en insulinegebruik, en aanwezigheid van complicaties zou dan verwacht worden. In dit onderzoek werden deze verbanden niet significant bevonden. Mogelijk spelen andere hormonen een rol. Diabeteslast zou kunnen leiden tot een verhoging van stresshormonen zoals cortisol, die het risico op complicaties vergroten (Sit et al., 2014). Ook meer gedragsmatige verklaringsmechanismen zijn mogelijk, waarbij diabeteslast leidt tot slechter gezondheidsgedrag in het algemeen, waardoor ook het risico op zwangerschapscomplicaties toeneemt (Sit et al., 2014). Verder onderzoek is nodig om dit verband te verklaren, en het inzicht in onderliggende werkingsmechanismen te vergroten.
Dat diabeteslast niet als significante predictor werd aangetoond, heeft mogelijk te maken met de bepaling van de diabeteslast-groep in dit onderzoek. Deze groep bestond zowel uit vrouwen met diabeteslast op slechts één meetmoment, en vrouwen met diabeteslast op beide meetmomenten. Wellicht moeten deze twee groepen vrouwen echter van elkaar worden onderscheiden. Het is immers aannemelijk dat langdurige diabeteslast tijdens de zwangerschap tevens grotere gezondheidsrisico’s heeft, dan kortdurende aanwezigheid van deze klachten. Specifiek langdurige diabeteslast (i.e. op beide meetmomenten) zou daarom wel een significante predictor kunnen zijn van negatieve uitkomsten. Mogelijke verschillen tussen vrouwen met kortdurende en langdurige diabeteslast, moeten daarom worden onderzocht. In het huidige onderzoek was dit echter niet mogelijk, gezien de beperkte grootte van de diabeteslast-groep. Vervolgonderzoek in grotere steekproeven is daarom van belang.
Een andere mogelijke verklaring voor het uitblijven van een significant effect, is de lage prevalentie van de uitkomstmaten in de steekproef. Zo was de geobserveerde prevalentie
van postpartum depressie 15%. Dit in tegenstelling tot eerdere studies, die in vergelijkbare populaties prevalentiecijfers van ongeveer 34% vonden (Nicklas et al., 2013; Miller, Peri & Gossett, 2016; Ross et al., 2016). Ook de prevalentie van zwangerschapscomplicaties was relatief laag. Voor macrosomie, de belangrijkste complicatie waar GDM mee in verband wordt gebracht, zijn prevalentiecijfers uiteenlopend van 15 tot 45% aangetoond. In de hier beschreven steekproef, daarentegen, was de prevalentie van macrosomie slechts 8%. De geobserveerde data lijken daarom niet per definitie te generaliseren naar de algemene populatie patiënten met GDM. Vanwege het lage voorkomen van zwangerschapscomplicaties in de steekproef, is er tevens voor gekozen deze uitkomstmaat te dichotomiseren voor analyse.
Methodologische beperkingen van het onderzoek spelen wellicht een rol in deze lage prevalentiecijfers. De uitkomstmaat zwangerschapscomplicaties werden gemeten middels een zelfrapportagelijst. Er is door deelnemers echter relatief vaak “weet ik niet” ingevuld. Dit wijst erop dat zelfrapportage wellicht niet een betrouwbare manier is om deze (medische) uitkomsten te meten. Vrouwen lijken zelf niet voldoende wetenschap te hebben van aanwezige complicaties, om hierover te kunnen rapporteren. Alleen die complicaties waarvan zij zelf op de hoogte waren, werden ingevuld. Er kan daarom sprake zijn geweest van onder-rapporteren van aanwezige complicaties, hetgeen tevens de lage geobserveerde prevalentiecijfers zou verklaren. Vervolgonderzoek zou daarom een meer objectieve meetmethode kunnen inzetten, zoals het raadplegen van het medisch dossier. Ook validering van de zelfrapportagelijst, door uitkomsten te vergelijken met informatie uit het medisch dossier, is een interessante suggestie voor vervolgonderzoek. De zelfrapportagelijst is namelijk wel efficiënt en laagdrempelig gebleken: slechts twee vrouwen weigerden deelname.
Een methodologische tekortkoming van de uitkomstaat postpartum depressie, was de variatie in meetmoment. De tijdsspanne tussen de bevalling en het invullen van de PHQ-9 kon niet voldoende worden gestandaardiseerd, aangezien een deel van de vrouwen uit het cohort bij start van het onderzoek reeds was bevallen. Bovendien was enige variatie in meetmoment moeilijk te voorkomen, aangezien het een online vragenlijst betrof die vrouwen thuis –in eigen tijd- invulden. Meer standaardisatie in meetmoment is wenselijk in toekomstig onderzoek. Bovendien zou het interessant zijn om te kijken naar verschillen in depressieve klachten in de vroege en late postpartum periode.
Een andere suggestie voor vervolgonderzoek is om rekening te houden met een mogelijk interactie-effect tussen diabeteslast en depressie. In de huidige studie is geen
onderscheid gemaakt tussen vrouwen bij wie alleen sprake was van diabeteslast dan wel depressie, en vrouwen bij wie deze klachten tegelijkertijd aanwezig waren. Mogelijk leidt het tegelijkertijd bestaan van deze klachten, tot een groter risico op negatieve gezondheidsuitkomsten. Snoek en collega’s (2016) beschreven inderdaad dat depressieve klachten als versterker kunnen werken van klachten van diabeteslast en de negatieve gevolgen hiervan op de gezondheid. Volgend onderzoek zou daarom drie groepen vrouwen – met alleen diabeteslast, alleen depressie, en zowel diabeteslast als depressie – met elkaar kunnen vergelijken op eventuele verschillen in gezondheidsuitkomsten. Dit kan nieuwe inzichten bieden in de complexe samenhang tussen diabeteslast, depressie en gezondheidsuitkomsten.
Diabeteslast is een onderbelicht probleem bij vrouwen met GDM. Meer alertheid op aanwezigheid van psychische klachten in deze doelgroep, is nodig. Dit vraagt om tijdige screening, zowel tijdens de zwangerschap en in de postpartum periode, evenals de inzet van gerichte psychische hulp waar nodig. Vervolgonderzoek dient zich uit te breiden naar andere meetmethoden, meer hormonale parameters en grotere steekproeven, om inzicht in de risico’s van diabeteslast verder te verdiepen.
Literatuur
Alder, J., Fink, N., Bitzer, J., Hösli, I., & Holzgreve, W. (2007). Depression and anxiety during pregnancy: a risk factor for obstetric, fetal and neonatal outcome? A critical review of the literature. The Journal of Maternal-Fetal & Neonatal Medicine, 20(3), 189-209.
American College of Obstetricians and Gynecologists (2016). ACOG practice bulletin no. 173: fetal macrosomia. Obstetrics & Gynecology, 128(5), 195-209.
American Diabetes Association (2004). Gestational diabetes mellitus. Diabetes Care, 27(1), 88-90.
American Diabetes Association (2016). Standards of medical care in diabetes. Diabetes Care, 39(1), 1-106.
Bellamy, L., Casas, J. P., Hingorani, A. D., & Williams, D. (2009). Type 2 diabetes mellitus after gestational diabetes: a systematic review and meta-analysis. The Lancet, 373(9677), 1773-1779.
Blumenshine, P., Egerter, S., Barclay, C. J., Cubbin, C., & Braveman, P. A. (2010). Socioeconomic disparities in adverse birth outcomes: a systematic review. American journal of preventive medicine, 39(3), 263-272.
Byrn, M., & Penckofer, S. (2015). The relationship between gestational diabetes and antenatal depression. Journal of Obstetric, Gynecologic, & Neonatal Nursing, 44(2), 246-255.
Centraal Bureau voor de Statistiek, z.j. Persoon met een migratieachtergrond. Geraadpleegd op 26 oktober 2017, van
https://www.cbs.nl/nl-nl/onze-diensten/methoden/begrippen?tab=p#id=persoon-met-een-migratieachtergrond
Centraal Bureau voor de Statistiek, z.j. Wat verstaat het CBS onder een allochtoon? Geraadpleegd op 26 oktober 2017, van https://www.cbs.nl/nl-nl/faq/specifiek/wat- verstaat- het-cbs-onder-een-allochtoon-)
Crowther, C. A., Hiller, J. E., Moss, J. R., McPhee, A. J., Jeffries, W. S., & Robinson, J. S. (2005). Effect of treatment of gestational diabetes mellitus on pregnancy outcomes. New England Journal of Medicine, 352(24), 2477-2486.
Dalfrà, M. G., Nicolucci, A., Bisson, T., Bonsembiante, B., & Lapolla, A. (2012). Quality of life in pregnancy and post-partum: a study in diabetic patients. Quality of Life Research, 21(2), 291-298.
Daniels, S., Grenyer, B. F. S., Davis, W. S., Coleman, K. J., Burgess, J. B., & Moses, R. G. (2003). Gestational diabetes mellitus. Diabetes Care, 26, 385-389.
Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A.G., & Buchner, A. (2007). G*Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior Research Methods, 39, 175-191.
Gaar, van de, V. (2017). Diabetes-related distress in women with gestationial diabetes mellitus (master thesis). Medical Psychology, Faculty of Social and Behavioral Sciences, Tilburg University, Tilburg.
Gjerdingen, D., Crow, S., McGovern, P., Miner, M., & Center, B. (2009). Postpartum depression screening at well-child visits: validity of a 2-question screen and the PHQ-9. The Annals of Family Medicine, 7(1), 63-70.
HAPO Study Cooperative Research Group. (2008). Hyperglycemia and adverse pregnancy outcomes. The New England Journal of Medicine, 358, 1991-2002.
Hauck, Y. L., Lewis, L., Nathan, E. A., White, C., & Doherty, D. A. (2015). Risk factors for severe perineal trauma during vaginal childbirth: a Western Australian retrospective cohort study. Women and Birth, 28(1), 16-20.
Jolly, M. C., Sebire, N. J., Harris, J. P., Regan, L., & Robinson, S. (2003). Risk factors for macrosomia and its clinical consequences: a study of 350,311 pregnancies. European Journal of Obstetrics & Gynecology and Reproductive Biology, 111(1), 9-14.
Khalil, A., Syngelaki, A., Maiz, N., Zinevich, Y., & Nicolaides, K. H. (2013). Maternal age and adverse pregnancy outcome: a cohort study. Ultrasound in Obstetrics & Gynecology, 42(6), 634-643.
Khalil, A., Rezende, J., Akolekar, R., Syngelaki, A., & Nicolaides, K. H. (2013). Maternal racial origin and adverse pregnancy outcome: a cohort study. Ultrasound in Obstetrics & Gynecology, 41(3), 278-285.
Kroenke, K., Spitzer, R. L., & Williams, J. B. (2001). The PHQ-9. Journal of General Internal Medicine, 16(9), 606-613.
Langer, O., Yogev, Y., Most, O, & Xenakis, E. M. (2005). Gestational diabetes: the consequences of not treating. American Journal of Obstetrics and Gynecology, 192(4), 989-997.
Lapolla, A., Di Cianni, G., Di Benedetto, A., Franzetti, I., Napoli, A., Sciacca, L., & Mannino, D. (2012). Quality of life, wishes, and needs in women with gestational diabetes: Italian DAWN pregnancy study. International Journal of Endocrinology, 2012.
Lips. J.P., Visser, G.H.A., Peeters, L.L.H, Hajenius, P.J., Pajkrt, E.& Evers, I.M. (2010). Richtlijn Diabetes Mellitus en Zwangerschap. Nederlandse Vereniging voor Obstetrie en Gynaecologie.
Lydon, K., Dunne, F. P., Owens, L., Avalos, G., Sarma, K. M., O'Connor, C., & McGuire, B. E. (2012). Psychological stress associated with diabetes during pregnancy: a pilot study. Irish Medical Journal, 105(5), 26-28.
McGuire, B.E., Morrison, T.G., Hermanns, N., Skovlund, S., Eldrup, E., Gagliardino, … Snoek, F.J. (2010). Short-form measures of diabetes-related emotional distress: the Problem Areas in Diabetes Scale (PAID)- 5 and PAID-1. Diabetologia, 53, 66-69.
Midi, H., Sarkar, S. K., & Rana, S. (2010). Collinearity diagnostics of binary logistic regression model. Journal of Interdisciplinary Mathematics, 13(3), 253-267.
Miller, E. S., Peri, M. R., & Gossett, D. R. (2016). The association between diabetes and postpartum depression. Archives of Women's Mental Health, 19(1), 183-186.
Morrison, J., Najman, J. M., Williams, G. M., Keeping, J. D., & Andersen, M. J. (1989). Socio‐economic Status and pregnancy outcome. An Australian study. BJOG: An International Journal of Obstetrics & Gynaecology, 96(3), 298-307.
Mukaka, M. M. (2012). A guide to appropriate use of correlation coefficient in medical research. Malawi Medical Journal, 24(3), 69-71.
National Institute of Child Health and Human Development. What are the factors that put a
pregnancy at risk? Geraadpleegd op 26 oktober 201, van
https://www.nichd.nih.gov/health/topics/high-risk/conditioninfo/pages/factors.aspx
Factors associated with depressive symptoms in the early postpartum period among women with recent gestational diabetes mellitus. Maternal and Child Health Journal,
17(9), 1665-1672.
Nielsen, D., Videbech, P., Hedegaard, M., Dalby, J., & Secher, N. J. (2000). Postpartum depression: identification of women at risk. BJOG: An International Journal of Obstetrics & Gynaecology, 107(10), 1210-1217.
Polonsky, W. H., Anderson, B. J., Lohrer, P. A., Welch, G., Jacobson, A. M., Aponte, J. E., & Schwartz, C. E. (1995). Assessment of diabetes-related distress. Diabetes Care, 18(6), 754-760.
Räisänen, S., Lehto, S. M., Nielsen, H. S., Gissler, M., Kramer, M. R., & Heinonen, S. (2014). Risk factors for and perinatal outcomes of major depression during pregnancy: a population-based analysis during 2002–2010 in Finland. British Medical Journal Open, 4(11), 1-9.
Rezvan, P. H., Lee, K. J., & Simpson, J. A. (2015). The rise of multiple imputation: a review of the reporting and implementation of the method in medical research. BMC Medical Research Methodology, 15(1), 30.
Robertson, E., Grace, S., Wallington, T., & Stewart, D. E. (2004). Antenatal risk factors for postpartum depression: a synthesis of recent literature. General Hospital Psychiatry, 26(4), 289-295.
Ross, G. P., Falhammar, H., Chen, R., Barraclough, H., Kleivenes, O., & Gallen, I. (2016). Relationship between depression and diabetes in pregnancy: A systematic review. World Journal of Diabetes, 7(19), 554.
Selya, A. S., Rose, J. S., Dierker, L. C., Hedeker, D., & Mermelstein, R. J. (2012). A practical guide to calculating Cohen’s f2, a measure of local effect size, from PROC MIXED. Frontiers in Psychology, 3.
Silverman, M. E., Reichenberg, A., Savitz, D. A., Cnattingius, S., Lichtenstein, P., Hultman, C. M., & Sandin, S. (2017). The risk factors for postpartum depression: A population‐ based study. Depression and Anxiety, 34(2), 178-187.
Snoek, F. J., Bremmer, M. A., & Hermanns, N. (2015). Constructs of depression and distress in diabetes: time for an appraisal. The Lancet Diabetes & Endocrinology, 3(6), 450-460. Sociaal en Cultureel Planbureau (2016). Sociaal-Economische Status per postcodegebied
2016 – Zorggegevens. Geraadpleegd op 26 oktober 2017, van
https://www.volksgezondheidenzorg.info/onderwerp/sociaaleconomische-status/regionaal-internationaal/regionaal#node-sociaaleconomische-status
Stones, R. W., Paterson, C. M., & Saunders, N. J. S. (1993). Risk factors for major obstetric haemorrhage. European Journal of Obstetrics & Gynecology and Reproductive Biology, 48(1), 15-18.
Van Ginkel, J. R., & Kroonenberg, P. M. (2014). Analysis of variance of multiply imputed data. Multivariate Behavioral Research, 49(1), 78-91.
Van Ginkel, J. R., Kroonenberg, P. M., & Kiers, H. A. (2014). Missing data in principal component analysis of questionnaire data: a comparison of methods. Journal of Statistical Computation and Simulation, 84(11), 2298-2315.
Van Steenbergen-Weijenburg, K. M., de Vroege, L., Ploeger, R. R., Brals, J. W., Vloedbeld, M. G., Veneman, T. F., & van der Feltz-Cornelis, C. M. (2010). Validation of the PHQ-9
as a screening instrument for depression in diabetes patients in specialized outpatient clinics. BMC Health Services Research, 10(1), 235.
Xiong, X., Saunders, L. D., Wang, F. L., & Demianczuk, N. N. (2001). Gestational diabetes mellitus: prevalence, risk factors, maternal and infant outcomes. International Journal of Gynecology & Obstetrics, 75(3), 221-228.
Zhong, Q., Gelaye, B., Rondon, M., Sánchez, S. E., García, P. J., Sánchez, E., & Williams, M. A. (2014). Comparative performance of patient health questionnaire-9 and Edinburgh Postnatal Depression Scale for screening antepartum depression. Journal of affective disorders, 162, 1-7.
Bijlage. Zelfrapportagelijst voor Zwangerschapsuitkomsten
Naam: Geboortedatum: Geachte mevrouw,
Om u goede zorg te kunnen bieden, heeft u tijdens uw zwangerschap een vragenlijst ingevuld voor een onderzoek naar GDM.
Inmiddels bent u bevallen, gefeliciteerd met de geboorte van uw kindje. Wij willen u vragen opnieuw een korte vragenlijst in te vullen, om in kaart te brengen hoe de bevalling is verlopen en hoe het nu met u gaat.
Met het invullen van deze vragenlijst geeft u toestemming dat deze gegevens, gecodeerd, zullen worden gebruikt voor wetenschappelijk onderzoek.
Wij danken u hartelijk voor uw medewerking!
Hoe vaak hebt u in de afgelopen 2 weken last gehad van één of meer van de volgende problemen? Zet hiervoor een kruisje bij het best passende antwoord.
Helemaal
niet Meerdere dagen Meer dan de helft van de dagen
Bijna elke dag 1. Weinig interesse voor, of plezier in activiteiten
2. U neerslachtig, depressief of wanhopig voelen 3. Moeilijk inslapen, moeilijk doorslapen of te veel slapen
4. Moe zijn of een gebrek aan energie hebben 5. Weinig eetlust of overmatig eten
6. Een slecht gevoel hebben over uzelf, het gevoel hebben dat u een mislukkeling bent of dat u zichzelf of uw familie teleurstelt
7. Problemen om u te concentreren,
bijvoorbeeld om de krant te lezen of tv te kijken 8. Zo traag bewegen of zo langzaam spreken dat andere mensen dit opgemerkt hebben? Of het tegenovergestelde: zo zenuwachtig of rusteloos zijn dat u veel meer bewoog dan gebruikelijk 9. De gedachte dat u beter dood zou kunnen zijn, of de gedachte uzelf op een bepaalde manier pijn te doen
10. U zenuwachtig, ongemakkelijk of gespannen voelen
11. Niet in staat zijn om te stoppen met piekeren of om controle te krijgen over het piekeren
De volgende vragen gaan over uw bevalling
1. Op welke datum bent u bevallen?. ……….. 2. Waar bent u bevallen?
• OLVG
• Elders, namelijk: ..……… 3. Geslacht baby: jongen / meisje
4. Geboortegewicht baby: ……… gram 5. Op welke wijze bent u bevallen?
Keizersnede Vaginale bevalling Weet ik niet
Met behulp van (alleen aankruisen indien van toepassing): Vacuümpomp Verlostang Inknippen (episiotomie) Anders, namelijk: ………... Weet ik niet
6. Was er bij u tijdens/na de bevalling sprake van één of meer van de volgende complicaties: Uitscheuren
Overmatig bloedverlies (postpartum bloeding) Hoge bloeddruk Preeclampsie Geen complicaties Anders, namelijk: .………. Weet ik niet
7. Was er bij uw baby sprake van één of meer van de volgende complicaties: Geelzucht (hyperbilirubinemie)
Hoge bloeddruk
Laag bloedsuikergehalte Geboorteletsel
Indien ja, wat voor letsel?
………. .………
Geen complicaties Anders, namelijk:
……….. Weet ik niet
8. Is uw baby opgenomen geweest op de afdeling neonatologie? Nee
Ja
Weet ik niet
