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Risikofaktoren für Fehlbildungen

Tabelle 8 - Anamnestische und demographisch relevante Parameter im MaMo; 1991-2015

Jahre
N

1991-1995
17.809
1996-2000
15.228
2001-2005
15.901
2006-2010
16.185
2011-2015
16.362

Mutter/Schwangerschaft

n % n % n % n % n %

Alter ≥ 35 J.

1.945 10,9 2.508 16,5 3.448 21,7 4.273 26,4 4.334 26,5

Migrationshintergrund

3.794 21,3 3.830 25,2 4.840 30,4 5.028 31,1 5.217 31,9

Gestationsdiabetes

54 0,3 179 1,2 735 4,6 1270 7,8 1521 9,3

Diabetes mellitus

79 0,4 62 0,4 51 0,3 68 0,4 99 0,6

Dauermedikation1

903 5,1 922 6,1 1.168 7,3 1.771 10,1 3.157 19,3

Adipositas (BMI ≥ 30)

818 4,6 646 4,2 1353 8,5 1635 10,1 1797 11,0

Konsanguinität

67 0,4 101 0,7 124 0,8 94 0,6 172 1,1

Rauchen

2.866 16,1 2.471 16,2 2.633 16,5 1.776 11,0 1.287 7,8

Alkoholabusus

19 0,1 4 0,0 50 0,3 20 0,1 20 0,1

Drogenabusus

33 0,2 39 0,3 45 0,3 48 0,3 38 0,2

Kaiserschnittentbindung

3.484 19,6 3.534 23,2 4.840 30,4 5.177 32,0 4.850 29,7

1 Medikamenteneinnahme vor und während der Schwangerschaft
2 ART: engl. Artificial Reproductive Techniques, Techniken der künstlichen Reproduktion (ICSI und IVF)

Für die in Tabelle 8 dargestellten Parameter haben sich im Erhebungszeitraum deutliche Veränderungen ergeben. Die Anzahl der Mütter mit einem Alter ≥ 35 Jahre hat im zeitlichen Verlauf von 10,9% auf 26,5% zugenommen, das Alter der Mütter stieg somit als jährliches Durchschnittsalter von 28,1 Jahre in 1991 auf 31,3 Jahre in 2015. Für Mütter mit Migrationshintergrund besteht in Rheinhessen ein Anstieg von 21,3 auf 31,9%. Anzumerken ist, dass es sich in den ersten Jahren um Mütter/Eltern aus Südeuropa handelt, im weiteren Verlauf von Müttern aus Osteuropa und in den letzten Jahren um Migranten aus dem Bereich des mittleren Ostens. Der Anteil der Mütter mit einem Diabetes Mellitus ist unverändert. Beim Gestationsdiabetes (Schwangerschaftsdiabetes) ist im zeitlichen Verlauf eine Ver-30-Fachung (0,3% 1991 – 9,3% 1015) festzustellen. Die Anzahl der Mütter mit einer Adipositas (Deutliches Übergewicht mit einem BMI ≥30) hat sich von 4,6% auf aktuell 11% mehr als verdoppelt. Der Anteil der Mütter, die aufgrund eine chronischen Erkrankung eine Dauermedikation erhalten, hat sich während im zeitlichen Verlauf etwa ver-4-facht. Die Gruppe der Mütter mit Nikotinabusus hat.

Tabelle 9 - Risikofaktoren und deren Effektstärke auf FB im MaMo

 

Auswahl
Risikofaktor

Odds
Ratio

95%-Konfidenzintervall

ursächliche

Konsanguinität

2,7

2,0-3,7

 

Antiepileptika-Einnahme Mutter

2,6

1,5 – 4,4

 

Sympathomimetika-Einnahme Mutter

2,2

1,1 – 4,4

 

Fehlbildungen in der Familie

2,0

1,7 – 2,3

 

Alkoholabusus (Ja)

2,0 1,1–3,9

 

 

ICSI Befruchtung (Ja)

1,8

1,4–2,4

 

Diabetes mellitus

1,5

1,1–2,3

 

mütterliches Alter (≥ 35 Jahre)*

1,1

1,0–1,2

nicht signifikant

niedriger sozio-ökon. Status

1,1

0,9–1,2

 

Rauchen (nie vs. jemals)

1,0

0,9–1,1

 

Adipositas (BMI ≥30)

0,9

0,8–1,1

konjunktional

Gestationsalter < 32.SSW

6,9

6,1–7,8

 

Polyhydramnion

4,7

3,5–6,5

 

Oligohydramnion

2,2

1,7–2,7

* Diese Berechnung betrifft alle Fehlbildungen. Exemplarische Berechnung der Odds Ratio für die Diagnose Trisomie 21: OR 2,1 (KI-Intervall 1,1-4,2).

Der insgesamt stärkste Risikofaktor ist die Blutsverwandtschaft. Dieses Ergebnis und spiegelt bekanntes Wissen wider und validiert somit auch das Register. Bekannte Antiepileptische Medikamente und heute vielfach verwendete Medikamente wie die Sympathomimetika (für die Behandlung von Asthma bronchiale) folgen mit mehr als einer Verdopplung der Fehlbildungshäufigkeit. Auch Grunderkrankungen wie ein bestehender Diabetes mellitus haben eine um 50% gesteigerte Fehlbildungsrate zur Folge. Das mütterliche Alter hat nur auf die numerischen chromosomalen Aberrationen (z. B. Down Syndrom) einen Einfluss, der in der Gesamtheit aller Fehlbildungen nicht signifikant auftritt.

Aus Tabelle 8 kennen wir die Veränderungen einiger Faktoren in der Population, aus Tabelle 9 können wir den Einfluss dieser relevanten Risikofaktoren auf Fehlbildungen ablesen. Beides zusammen lässt das Ausmaß einer Veränderung gut quantifizieren. So kann zum Beispiel ein starkes Teratogen, welche zuvor seltene Anwendung findet, über die Zeit einen neuen Stellenwert einnehmen.