基于计算机云平台筛查学龄前儿童多动行为及其影响因素分析

Hyperactive Behavior Screening and Its Influencing Factors in Preschool Children Based on a Computer Cloud Platform

摘要

目的 基于计算机云平台智能化主动筛查，研究深圳市龙华区4～5岁的学龄前儿童多动行为现状及其相关影响因素，以期实现对学龄前儿童多动行为的早期筛查。 方法 运用计算机“璟云平台”对深圳市龙华区6个街道共239家幼儿园在2019年秋季入学的学龄前儿童进行调查，共收集59 564名学龄前儿童问卷数据，年龄4～5岁，获得有效问卷59 114份。试验创新性在于将经过本领域专家论证有效可行的问卷收集量表放置于计算机云平台上，实现智能化收集数据并通过智能分析，方便早期筛查与智能判断。用专家论证编制的问卷收集被调查对象的一般人口学资料，用Conners父母用症状问卷（PSQ）评估被调查学龄前儿童的多动行为，并对采集的数据分析儿童多动行为的现状及相关影响因素。 结果 深圳市龙华区6个街道共239家幼儿园4～5岁学龄前儿童多动行为检出率为4.86%。儿童性别、父母婚姻状况、在深圳居住时间、所处街道环境及转校情况与学龄前儿童多动行为均存在关联（P＜0.05）；logistic回归分析显示，深圳居住时间是保护因素（95% CI 0.798～0.975），并且在深圳居住时间越长，女孩受保护比男孩更明显。儿童父母亲的婚姻状况为丧偶（95% CI 3.154～19.646）、未婚（95% CI 1.027～5.268），儿童所在幼儿园位于龙华街道（95% CI 1.138～2.508）、大浪街道（95% CI 1.384～2.971）以及观澜街道（95% CI 1.470～3.509）均是学龄前儿童多动行为的危险因素。 结论 通过计算机云平台的主动筛查，能够简便有效筛查出有多动行为的学龄前儿童，以及可分析得到影响学龄前儿童多动行为的相关保护或危险因素，在较大范围区域的早期筛查中建议推广使用。

Abstract

Objective To investigate the current situation of hyperactive behavior and related influencing factors in preschool children aged 4-5 years in Longhua District, Shenzhen, based on the intelligent active screening of computer cloud platform, with a view to realizing early screening of hyperactive behavior in preschool children. Methods Using the computer platform of Jingyun, a survey was conducted on 59,564 preschool children, aged 4-5 years, from 239 kindergartens in 6 neighborhoods in Longhua District, Shenzhen, who were just enrolled in the fall of 2019. A total of 59,114 valid questionnaires were obtained. The innovation of this experiment was to place the questionnaire collection scale, which has been proved to be effective and feasible by experts in the field, on the computer cloud platform to realize intelligent data collection and intelligent analysis, so as to facilitate early screening and intelligent judgment. The general demographic data of the respondents were collected using the questionnaire prepared and proved by experts. The parent symptom questionnaire (PSQ) was used to assess the hyperactive behavior of the surveyed preschool children. The data collected were used to analyze the current status of the children's hyperactive behavior and related influencing factors. Results The detection rate of hyperactive behavior among preschool children aged 4-5 years in 239 kindergartens in 6 neighborhoods of Longhua District, Shenzhen was 4.86%. Children's sex, parents' marital status, length of residence in Shenzhen, neighborhood environment and transferring to another school were all associated with hyperactive behavior in preschool children (P<0.05). Logistic regression analysis showed that the length of residence in Shenzhen was a protective factor (95% CI 0.798-0.975), and girls were more visibly protected than boys. The marital status of the children's parents as widowed (95% CI 3.154-19.646) and unmarried (95% CI 1.027-5.268), and the children's kindergartens located in Longhua Street (95% CI 1.138-2.508), in Dalang Street (95% CI 1.384-2.971), and in Guanlan Street (95% CI 1.470-3.509) were risk factors for hyperactive behavior in preschool children. Conclusion The active screening through the computer cloud platform can easily and effectively screen preschool children with hyperactive behavior, as well as analyze and obtain the relevant protective or risk factors affecting hyperactive behavior in preschool children, which is recommended for early screening in a large area.

关键词

多动行为 / 学龄前儿童 / 早期筛查 / 主动健康 / 云平台

Key words

hyperactive behavior / preschool children / early screening / active health / cloud platform

多动行为指的是与年龄不相符的多动，包括躯体、手以及言语活动的明显增多。儿童在学龄前期主要表现为动个不停，显得格外活跃，难以有静下来的时候；在幼儿园表现为不遵守纪律，很难有安静坐着的时候，喜欢喧闹和捣乱，玩耍也不专注，常更换玩具等。多动行为是注意缺陷多动障碍（attention-deficit/hyperactivity disorder，ADHD）的核心症状之一^［1-3］，是儿童常见的神经行为障碍，其病因复杂，同时具有个体差异性，目前发病的生物学机制尚不清晰^［4-6］。有研究显示，如果儿童在学龄前存在多动行为，那在以后将有更大可能被确诊为ADHD，这会对儿童的社会功能、同伴关系、自我评价以及家庭成员关系等造成很大影响，同时也会加重家庭及社会的负担^［7-9］。尽早研究学龄前儿童多动行为的发生率及其相关影响因素，对ADHD的预防和治疗有重要的社会意义。但由于经济文化、城市发展、疾病认知度等不同方面的差异，目前要做到学龄前儿童的早期筛查难度比较大，也缺乏简单有效的方法。本研究基于计算机云平台主动筛查，以深圳市龙华区4～5岁学龄前儿童为研究对象，以期实现对多动行为儿童的早期筛查并进行方法普及。

1 临床资料

1.1　病例选择标准

1.1.1　纳入标准

① 年龄4～5岁；② 就读于深圳市龙华区幼儿园；③ 监护人同意参加调查并签署知情同意书。

1.1.2　排除标准

① 患有严重疾病和精神障碍者；② 无法配合完成调查者；③ 近1个月参与过类似研究者。

1.2　一般资料

于2019年9—11月调查了深圳市龙华区6个街道239家幼儿园，共收集59 564例，其中有效问卷为59 114份。本研究通过了深圳市龙华区妇幼保健院伦理委员会的批准（审批号：2016102501），所有被调查儿童的监护人均签署知情同意书。

2 方 法

2.1　资料采集方法

入组儿童的主要照护人通过“璟云平台”填写一般人口学信息、自编问卷及儿童多动行为筛查问卷。主要照护人是指至少带养儿童1年的人，一般为儿童父母。

2.2　质量控制

2.2.1　调查前

本项目调查方案经过多名专家反复讨论修订，经多轮校正核对后，由专业技术人员将题目放入“璟云平台”系统上。同时工作人员对“璟云平台”患者端的家长操作流程进行测试并完善。通过召开托幼机构例会，专业人员对入组幼儿园的保健医生进行规范化培训。培训要求采用统一的指导语，并对“璟云平台”筛查中的常见问题进行说明指导。保健医生再向入组儿童的家长传达本研究的目的和意义以提高家长的依从性。

2.2.2　调查环节

与幼儿园保健医生保持实时沟通，确保本项目能够有质量地完成。专业人员通过建立龙华区托幼机构的沟通群，对于问卷填写中出现的问题给予解答，并及时反馈问卷完成情况，让保健医生能够清晰了解项目的进展。

2.2.3　数据质量控制

① 确认数据的来源和准确性：研究团队与幼儿园签订研究合作协议，保证每个受试者来源的可靠性。② 确认数据完整性：缺失的数据可能会影响研究结论的准确性，为保证研究质量，将有缺失数据的病例全部剔除。③ 确认数据具有可比性：研究所使用的数据来源相同，对于不同时间点的数据进行统一标准化处理。

2.3　调查内容

2.3.1　一般情况信息采集

采用云平台内置智能化专家编制调查表实现无纸化采集并自动汇总分析。项目包括儿童出生日期、性别、独生情况、父母婚姻状况、在深圳居住时间、所在班级（大、中、小班）、所在街道环境、是否转校以及小班期间是否更换过教师等。

2.3.2　主要研究内容量表信息采集

将目标量表导入计算机“璟云平台”实现无纸化采集并自动汇总分析。多动行为采用Conners父母用症状问卷（parent symptom questionnaire，PSQ）研究学龄前4～5岁儿童的多动行为。最初PSQ由Goyette和Conners等编制，用于识别3～17岁儿童的行为问题，主要是多动行为。苏林雁等^［10］于2001年修订了PSQ的中国常模。PSQ共有48个条目，采用4级评分系统（0＝没有此问题，1＝偶尔有一点或表现轻微，2＝常常出现或者较严重，3＝很常见或十分严重），共分为品行问题、学习问题、心身障碍、冲动-多动、焦虑5个因子及简明症状（即多动指数）。本研究以多动指数1.5分作为是否存在多动行为的界限。

2.4　统计学方法

采用SPSS 24.0统计学软件进行统计分析。符合正态分布及方差齐性的数据，计量资料用（\overline{x}±s）表示，2组比较采用独立样本t检验；计数资料比较采用χ²检验；相关因素分析采用二分类的logistic回归分析，多动行为为因变量，其他因素为自变量，同时采用逐步回归法和前进法进入回归方程。P＜0.05为差异具有统计学意义。

3 结 果

3.1　一般人口学特征

共调查了59 564名儿童，收回有效问卷59 114份，回收率为99.24%。其中男童有31 648名（53.54%），女童有27 466名（46.46%），平均年龄为（4.63±0.76）岁。见表1。

3.2　4～5岁学龄前儿童多动行为

4～5岁学龄前中大班儿童多动行为检出率4.86%（2 870名），其中男童多动行为检出率为6.32%（2 000名），女童多动行为检出率为3.17%（870名），男女检出率之比约为2∶1。见表1。

3.3　一般人口学特征与学龄前儿童多动行为的关联

儿童的性别、父母的婚姻状况、在深圳居住时间、所处街道以及转校情况与学龄前儿童多动行为具有统计学意义（P＜0.05）；儿童的年龄、独生情况、所在班级以及小班期间幼儿教师是否更换过与学龄前儿童多动行为差异不具有统计学意义（P＞0.05）。见表1。

3.4　学龄前儿童多动行为的多因素非条件logistic回归分析

以入组儿童是否存在多动行为作为因变量（0＝无多动行为，1＝有多动行为），以儿童的性别、父母婚姻状况、在深圳居住时间、居住街道以及转校情况作为自变量，纳入到非条件logistic回归分析模型。考虑到不同性别的儿童与不同街道的性别可存在交互作用故一并纳入模型进行变量筛选。本次变量筛选采用逐步法。结果显示，在深圳居住时间是保护因素（95% CI为0.798～0.975），并且女孩在深圳居住时间越长其保护因素比男孩越明显。儿童父母亲的婚姻状况为丧偶（95% CI为3.154～19.646）、未婚（95% CI为1.027～5.268），儿童所在幼儿园位于龙华街道（95% CI为1.138～2.508）、大浪街道（95% CI为1.384～2.971）以及观澜街道（95% CI为1.470～3.509）均是学龄前儿童多动行为的危险因素。见表2。

4 讨 论

PSQ是国内外常用的3～17岁儿童多动筛查问卷^［11-12］，本次调查采用PSQ进行学龄前儿童多动行为研究。本试验结果显示深圳市龙华区4～5岁学龄前儿童多动行为检出率为4.86%，与国内的同类研究结果较为一致，比如乌鲁木齐市学龄前儿童ADHD检出率为7.83%^［13］；上海市闸北区学龄前儿童ADHD检出率为3.9%^［14］；包头市3～6岁学龄前儿童多动行为检出率为4.02%^［15］。从这些研究结果可以发现，不同地区学龄前儿童ADHD 检出率差异较大，这可能是研究采用的筛查问卷及设定的筛查标准不同导致。国内外众多研究认为学龄前儿童多动行为的发生是多因素综合作用的结果^{［5，16-18］}。本次调查收集了学龄前儿童中普遍存在并有可能影响多动行为的因素，进行统计分析后发现，儿童性别、父母婚姻状况、在深圳居住时间长短、所处街道经济发展水平以及转校情况都与学龄前儿童多动行为的关联有明显关系，这与中山市的部分研究结果一致^［19］。

关于儿童的性别因素，在本次调查学龄前儿童多动检出中男女比例为2∶1，与吴剑波等^［20］、张雨琪等^［21］的研究基本一致。同时，这也表明本研究运用计算机云平台的智能筛选方式有着较好的信效度，智能筛选在保证准确率与人工筛选一致的前提下，具有简化测试程序、偏于操作、提高评估效率、节约治疗师人力的优点；可同时登陆使用多台智能电子设备，实现一对多的群体或小组性评估，值得运用推广。近年来，计算机技术与云平台应用广泛用于临床康复中，并取得了积极的疗效成果^［22］，比如沈龙彬等^［23］运用计算机云平台实现对患者居家康复的管理目标，解决患者的远程康复评定、居家康复训练、预后判断等问题；还有何雪常等^［24］运用互联网云平台技术实现对患者的智能康复管理，改善脑卒中患者的感觉障碍及心理状态。

另外，本研究结果显示在深圳居住时间对于儿童多动行为是保护因素，在深圳居住时间越长，保护越明显，并且对女孩的保护作用要优于男孩，我们考虑与儿童家庭环境及带养情况有关，深圳地区经济较为发达，儿童一般与其父母一起生活，而留守儿童在外地如在老家居住时，主要带养人为爷爷奶奶，在儿童规则建立及行为管理上，并没有做到位^［25-28］，且在个别农村地区，存在着一定的重男轻女现象^{［25，29］}。然而在深圳地区居住，无论家庭环境或社会环境，都更有利于儿童的成长，故可能产生保护作用。另外，本研究结果显示儿童父母亲的婚姻状况是学龄前儿童多动行为的危险因素，这可能受成长的家庭环境及父母养育方式影响。根据家庭系统理论，父母婚姻关系中的消极情绪和行为可能会通过影响亲子互动来影响父母教养行为、协同教养以及亲子三角关系，进而影响儿童身心健康发展，导致儿童执行功能以及迷走神经活动调节能力的损害^［30-32］。父母如存在丧偶、未婚等情况，对于儿童而言都是心灵上的重创，因为这意味着儿童只能得到父母一方的爱，在学龄前儿童成长过程中，缺失父/母的教育，会对儿童行为起到不利的影响，这可能导致儿童行为问题的发生，尤其是多动行为^［33］。儿童所在幼儿园的街道（龙华街道、大浪街道以及观澜街道）是学龄前儿童多动行为的危险因素，考虑这3个街道在龙华区所处的位置整体上人口分布的文化程度、经济状况及教育状况会相对弱于其他街道，这里由于较多的城中村坐落，较多的公租房及较便宜的房屋租金，导致整体居住的人群素质要相对弱于其他街道，而这种原生家庭带来的差异可能会对儿童多动行为产生影响，比如相对较差的教育环境，父母更辛苦工作导致陪伴时间减少，更低的身心健康关注等都是导致儿童多动行为的危险因素。通过进一步随访发现，这3个街道的家庭成员中对于学龄前儿童心理行为发育的关注度相对较低，可能未充分关注儿童的行为，从而对多动行为的产生起到了危险作用。

综上，计算机云平台的有效运用，能够解决学龄前儿童多动症的大规模早期筛查与问题，通过进一步分析筛查及评估数据可得到，在学龄前儿童心理行为发育过程中，需要临床康复工作者更多关注父母的婚姻状况、家庭养育方式、教育环境等，减轻危险因素对学龄前儿童的多动行为影响，从而减少学龄前儿童多动行为的产生。

本研究还存在一定的局限性。首先，总体样本量来源于深圳市龙华区托幼机构大、中、小班，并没有覆盖深圳市所有辖区的学龄前儿童，样本量代表性可进一步完善并加强证据。另外，对于计算机云平台的运用只用到评估与筛查，下一阶段可以往康复训练干预的方向努力。

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基金资助

国家重点研发计划项目(2020YFC2005700)

深圳市科技计划创新基金项目(JCYJ20210324122609025)