在我国婚育年龄推迟、生育意愿下降、人口老龄化的形势下，妇幼健康与优生优育已成为重要且紧迫的问题。出生队列作为研究妇幼健康的重要公共平台已凸显其重要性。在过去20年里，我国主要城市和地区建立了几十个出生队列，队列大小从几千例到几十万例不等，尤其后期建立的大型队列，收集的信息十分广泛，采集了母亲和子代各种生物样本，也取得了初步的成果。但是，我国的出生队列建设还存在诸多问题和挑战，主要体现在：中、小型队列缺乏明确的研究主题；在强调健康生物决定因素的同时，对行为和社会决定因素认识和重视不够充分；收集的变量数目和数据质量参差不齐，不同队列数据合并和共享存在困难；长期随访存在明显的困难和不足；长期维持的资源存在很大的不确定性，等。因此，笔者认为成功的出生队列应围绕国家妇幼健康紧迫的重大问题，积极争取国家和社会的重视和支持，在做好专业工作之外，还需做好克制、忍耐、坚持、奉献、合作的精神准备。

过去几十年里，随着我国经济的发展和生活方式的改变、工作压力的增加以及西方文化的影响，育龄人群的婚育年龄推迟、生育意愿下降。在新形势下，生殖与妇幼健康、辅助生殖、优生优育已成为医疗卫生领域重要且紧迫的问题。出生队列作为研究妇幼健康的关键性基础平台，其重要性日益凸显，已成为我国医学研究的重要方面。

一、出生队列及其特点

队列指具有一定特征的一群人，以及针对这个人群里所有个体所收集的基线和随访信息^［1-2］。中国慢性病前瞻性研究（CKB）、英国生物银行（UKB）以及美国All of US精准医学项目，都是大型队列的典范。人群队列不等同于队列研究（又称前瞻性研究），人群队列是医学人群研究平台，可以用来展开各种医学人群研究（尤其是队列研究），而队列研究则是围绕某个具体研究问题而展开的科学探索。

大型队列一般只会设置大致的研究方向，但不局限于具体的研究问题，因此搜集的信息量一般都很宽泛。一些大型队列还会针对部分研究对象设置一些比较费钱、费时或新颖的变量，构建样本量较小的子队列，以拓宽或加深研究的内容。例如，2022年UKB开始对6万人进行多器官的核磁共振重复检查，围绕核磁数据将形成一个6万人的子队列^［3］。

队列数据的一个重要作用是用来进行队列研究。20世纪中叶兴起的队列研究，曾卓有成效地揭示了吸烟和死亡的关系^［4］以及高血压、高血脂等心血管病的主要危险因素^［5］。Barker等^［6-7］对英国20世纪初出生的人群进行了队列研究，发现新生儿的体重和头围与其几十年后的心血管病死亡风险存在关联，提出了人类健康和疾病的发育起源学说，认为胎儿和婴儿期的环境和经历可永久性地影响身体的代谢和生长，并进而影响中老年时期的疾病风险^［8］。该学说引发了学术界对健康和疾病发育早期决定因素的广泛兴趣。从此，出生队列在全世界范围内如雨后春笋般悄然兴起。

出生队列是一种特殊人群的队列。传统意义上指在同一时期（如2023年内）出生的一组人以及针对这组人所收集的基线和随访信息。目前，出生队列多指一组从出生就开始被观察和随访的新生儿，多用于探索新生儿健康和疾病的决定因素，以及早期发育与未来健康和疾病的关系。换言之，出生队列主要用于确定产前、中、后期潜在危险因素与新生儿直至儿童和成年期健康状况之间的相关性。

新生儿的健康和疾病主要取决于母亲的遗传、健康、疾病、心理、教育、行为、生活、工作、环境、社会、临床等因素，更与宫内环境直接相关。因此，研究新生儿健康和疾病的决定因素，必须从母亲开始，甚至包括父亲和家庭其他成员。所以，出生队列存在母子二联队列、父母子三联队列和三代多联队列等。尽管如此，子代才是出生队列关注的主体，其经历既可以是结局也可以是暴露。出生队列所收集的关于父母和家庭其他成员的信息多属于新生儿队列基线数据的一个部分，可看作是对潜在危险因素暴露的测量。

出生队列关注的核心是新生儿近期和远期健康，围绕父母和家庭其他成员收集的基线信息，包括母亲妊娠期间的信息，可以用于探索可能影响胚胎和胎儿发育的因素。新生儿的健康和疾病可能会反过来影响父母和家庭其他成员的健康和疾病风险，也是出生队列可关注的方面。比如，患有严重出生缺陷的新生儿可能对父母的精神健康产生影响。另外，如果围绕母亲妊娠期间收集的信息比较全面，还可以展开完全围绕母亲的诸多研究，如孕期糖尿病和孕期高血压的影响因素和转归。

出生队列须对新生儿进行随访，重点收集健康和疾病结局相关数据。收集随访数据是出生队列信息收集难度最大的部分。有些出生队列可能需对队列成员随访几十年甚至一生，数据收集难度可见一斑。另外，数据收集可以是前瞻性的，也可以是回顾性的，也可以是二者兼之。收集数据的方法会影响数据的质量和数量，但并不影响出生队列的性质。

二、出生队列实例：广州出生队列

广州出生队列是我国具有代表性的早期大型出生队列之一^［9］。该队列于2010年启动，由我国广州市妇女儿童医疗中心建设和发展，英国伯明翰大学给予了技术指导，该队列旨在研究孕期母亲的环境、遗传、生物、社会等因素对于胎儿生长发育、妊娠结局以及儿童健康的远期影响。该队列聚焦的5个领域包括：孕产妇健康和妊娠结局，胎儿及儿童生长和发育，儿童免疫发育及相关疾病，儿童神经发育，以及儿童内分泌和代谢疾病。

广州出生队列于2012年2月正式开始招募研究对象，并计划招募50 000对母子。符合纳入标准的对象需在妊娠20周内、在广州市妇女儿童医疗中心进行产检和分娩且将在广州市居住3年以上。截至2023年底，该队列共纳入孕妇58 299例和儿童54 295例，累计在库标本逾290万人份。符合纳入标准的孕妇最终同意且被纳入队列的比例为76.3%^［9］。收集的生物标本主要包括孕期母亲血液及粪便，脐带、脐血及胎盘，婴儿粪便和血液，以及儿童血液及粪便。该队列计划在儿童出生后6周、6个月、1岁、3岁、6岁、9岁、14岁、18岁共进行8次随访，收集有关结局信息。随访主要通过面对面和电话方式进行，儿童6岁时的随访率为90%，到目前为止累计退出率为8.2%。2022年Metabolites发表的脐带脂质与儿童3岁时肥胖关系的研究^［10］，以及2024年Nature发表的代际遗传关系的研究^［11］，是该队列发表的2个代表性研究成果。

三、出生队列可收集的信息和可展开的研究

出生队列可收集的信息主要来自母亲、父亲、胎儿、新生儿和家庭其他成员。围绕父母可收集的数据包括通过问卷可获得的他们的社会人口学特征、工作和生活环境、个人生活方式、健康状况等信息，通过临床信息可获得关于他们疾病诊断、治疗和转归的信息，通过各种生物标本测量可获得他们的血液细胞学、血液生物化学、基因组学、蛋白组学等信息。围绕母亲收集的信息可在孕早期、孕中期和孕晚期3个不同阶段分别进行，但孩子出生后是否对父母进行长期随访视具体研究目的而定。

围绕胎儿可收集的信息主要是母亲妊娠期间围绕母亲和胎儿进行各种检查的结果。围绕新生儿可收集的基线信息，除了通过对父母的问卷调查之外，主要是临床上围绕新生儿进行的各种检查结果，以及各种生物样本。随后围绕子代可收集的随访数据可包括各主要生命阶段（如婴幼儿、青少年、中年、老年）健康状况以及疾病和死亡方面的信息。可见，围绕子代收集的信息的时间轴可长达几年甚至几十年。

数据的来源对象和时间特征决定了出生队列可用来展开的研究类型。一般来讲，前一期收集的变量可用作其后收集的所有变量的基线或暴露信息，而后期的变量可以用作其前期变量的结局指标。基于这个原则就可以展开多种探索前因后果的关联研究，这正是队列研究在医学研究中的独特作用。虽然早期的出生队列展示了早期发育和健康对成年后健康长期影响的关系，但是对生命早期各种现象之间关系的研究同样重要，由于时间上间隔较短的因素之间的关联受其他因素的影响较少，其研究结果也更为可靠。因此，在计划长期随访的同时，探索胎儿、新生儿和婴幼儿发育和健康的影响因素，在较短时间内就可以获得结果，且具有现实的医学意义。

从问题的类别上讲，基于队列数据可展开的研究主要包括发育、成长和健康的评估及其影响因素的分析，疾病的发病率，疾病的病因和危险因素，疾病的转归及其影响因素等。现利用研究实例来说明出生队列可用来探索的主要医学问题，但基于出生队列可展开的研究不局限于这些。

1. 胎儿发育状况和不良结局的发生率及其影响因素，不良结局如自然流产和死胎（含致死性出生缺陷）。例如，2021年Lv等^［12］基于3 483例孕妇分娩数据的一项研究发现，儿童1岁时各种出生缺陷的累积患病率为7.0%。又如，来自安徽出生队列的一项研究发现，脐血中维生素D的水平与胎儿生长之间成倒U形关系，即在维生素D处于中等水平时，发生小于胎龄儿的风险最小^［13］。

2. 新生儿、婴幼儿发育和健康状况及其影响因素，健康状况如身高、体重、头围和生理生化指标。中国国家出生队列拟展开的不同类型辅助生殖技术对子代生长发育影响的研究，就属于这一类研究^［14］。再如，巴西一项小型出生队列研究发现，低体重出生儿与母亲居住区域、年龄和贫血有关，早产与家庭做饭使用的能源种类有关^［15］。

3. 新生儿、婴幼儿疾病发生率及其影响因素，新生儿疾病包括出生缺陷和出生后发生的各种疾病（如感染性疾病）。例如，一项1 456例儿童的出生队列研究显示，哮喘遗传倾向、生命早期特应性体质、早期二手烟暴露、重复发生肺炎是10岁儿童哮喘的重要危险因素^［16］。再如，德国一项基于1 314例儿童、随访7年的出生队列研究发现，早期病毒重复感染（不包括下呼吸道感染）可降低其学龄期哮喘发病的风险^［17］。

4. 父母健康和疾病状况与子代青少年、中年和老年时期健康和疾病的关系。例如，利用丹麦2 222 797例活产儿的数据分析发现，母体孕期感染与子代白血病发生风险升高35%相关，母亲生殖器感染和尿路感染与儿童白血病风险增加142%和65%相关^［18］。

5. 新生儿健康状况与其青少年、中年和老年时期健康和疾病的关系。例如，Barker等^［6-7］分析了1911-1930年英国出生的人群，发现新生儿出生体重和头围均与成年心血管病死亡风险呈负相关关系。

6. 评估干预措施对新生儿健康和疾病的影响。例如，我国1993年开始的25万例孕妇补充叶酸的母子队列，经过3年的随访观察发现，在神经管畸形高发地区，补充叶酸可将该畸形发生率降低85%^［19］。

四、我国出生队列研究现状

1999年开始的嘉兴出生队列是我国早期出生队列的范例之一^［20］。我国大部分出生队列是2010年之后开始的，如很有代表性的广州出生队列是2012年开始的。我国出生队列的样本量多在几千例到几万例之间，个别队列计划的样本量高达十几万例甚至几十万例。例如，中国国家出生队列和嘉兴出生队列计划的样本量分别为18.0万例和33.8万例^［14，20］。从地区分布上看，目前已经开始的出生队列主要集中在经济较发达地区。关于中国目前出生队列的代表性项目见表1。

表1  中国代表性出生队列简介

早期的出生队列往往有比较局限的研究方向，部分原因是当时储存和分析数据以及储存生物标本能力的限制，多数出生队列搜集的信息范围（尤其是生物标本）比较局限。例如，嘉兴出生队列收集的生物样本只包括血液和尿液，主要目的是探索儿童产前危险因素以及早期喂养和肥胖的关系。相比，2010年以后建立的出生队列，大大拓宽了母子一般信息和生物样本种类的收集范围。比如，2012年的广州出生队列、2013年的上海优生儿童队列、2016年的中国国家出生队列以及2021的浙江大学出生队列等（表1）。无论它们的建设目标和研究方向是什么，几乎都收集储存了胎盘、脐血以及母亲和子代的血液、尿液、唾液、粪便等标本。这本质上说明了后期建立的出生队列有很多相似性，使得这些队列更有利于被合并起来展开单个队列不足以完成的研究课题，尤其是针对儿童罕见疾病（如罕见出生缺陷）发生率及其危险因素的研究。

显然，对常见疾病和常见危险因素的研究，不需要太大的样本量，大部分出生队列能够独立完成。然而，对罕见病和罕见危险因素的研究则需要很大的样本量，队列间的合作就变得十分重要，否则就必须围绕这些疾病和危险因素建立特殊的队列（如某罕见出生缺陷队列和罕见药物队列）。鉴于对于罕见病和罕见危险因素的研究需要队列间的合作，在这些方面强调统一的信息收集规范和标准就显得尤为重要。

五、我国出生队列的问题和挑战

出生队列对研究新生儿近期和远期健康十分重要。我国在建设出生队列和展开有关研究方面取得了很大的进展，同时也暴露出诸多困难和挑战。而且，由于我国的出生队列多是在过去15年内建立的，大多还没有被充分用来进行科学研究，因此可能有些困难和问题还没有暴露出来。根据队列建设和利用的一般规律以及目前我国队列建设和研究利用的经验，笔者认为我国出生队列建设存在以下主要问题和挑战。

第一，围绕母亲和儿童在基线和未来十几年甚至几十年的随访时间内可测量和收集的信息几乎是无限的，因此建设出生队列需要投入的资源可能是长期的、巨大的。我国的确需要建立一个或几个大型且长期随访的出生队列，并尽可能广泛地收集信息，形成国家的出生队列共享平台。然而，对多数中、小型队列，由于资源的限制，不可能一下解决所有的问题。一个明智的做法是，预先设定一定的研究方向，并围绕这个方向收集信息，然后可在资源允许的情况下逐步扩大信息收集的范围。这样一来，在解决一些明确、实在的问题外，还可以扩大队列的潜力。做到一定程度的有的放矢，中国国家出生队列^［14，26］和药物暴露出生队列^［30］都做出了很好的表率。另外，母亲之外的家庭成员（如父亲、祖父母和兄弟姐妹）对某一子代健康的影响则是大部分出生队列容易忽视的方面，可引起更多的重视。

第二，出生队列的很大一部分工作集中在生物样本的收集、储存和检测，生物样本可能需要储存很多年，有些检测可能十分昂贵，都需要大量的资源。值得注意的是，在做好做足这些工作的同时，还应充分重视对健康的环境、行为和社会决定因素的收集和分析，以能够全面地认识和解决有关问题，毕竟50%的人类健康是由这些因素决定的。子代的健康固然与母亲的遗传有关，也可能与其肠道菌群特征有关，但也与母亲的环境和生活方式有关，如孕期锻炼和戒烟以及母乳喂养，而且它们是更容易纠正或避免的危险因素。因此，笔者建议在加强生物标本收集和利用的同时，加大对父母生活和工作环境、生活方式、社会和文化因素、健康状况等信息的收集和研究。浙江大学出生队列收集了祖孙三代的信息，特别关注隔代养育对儿童发育和健康的影响，就是一个颇有意义的新尝试^［29］。

第三，有些大型出生队列是由多个小型队列合并而成的。但是，除非合并的队列纳入标准是一致的，更重要的是它们都以同样的方法收集了同样变量的信息，否则合并它们并不能构成一个新的更大的队列。尤其应该注意那些具有明确研究主题的队列，它们收集的数据范围可能比较窄，不包括拟建设的大型队列所需要的一些主要变量。当然，主要依据生物标本和最基本的人口社会特征和临床信息的队列，合并多个小型队列完全是可行的。为了做好这一点，在收集基本人口社会特征和临床信息方面，以及在生物样本的收集、储存和测量方面，国家可以制定统一的出生队列数据收集规范，以有利于未来不同队列数据的合并。

第四，追踪随访、收集结局数据是队列建设的关键任务之一。虽然电子病历和死亡登记大大降低了长期随访的困难，但如何能够保证高质量、低失访地随访几年甚至几十年，仍然存在很大的变数，是一个巨大的挑战。如果没有良好的随访数据，出生队列将很难在科学研究上发挥其应有的作用。目前，我国大多数出生队列刚刚开始随访，很多问题还没有暴露出来，但长期随访的巨大困难是不难预料的。为了避免有关问题的发生，队列建设者应尽可能在随访的时间长度、随访次数、随访机制和收集的结局数目上做充分的论证和准备。有时，适当的节制也许是明智的。

第五，很多出生队列计划长期随访子代，以探索早期发育期间的暴露对未来健康的长期影响。早期发育期间的暴露与未来健康的关系在科学上很有意思，但现在看来这些因素对中老年健康的影响的大小很可能不如对新生儿和婴幼儿健康的短期影响，也不如目前已知的成年人健康危险因素作用的大小，更不用说这些结论很容易受偏倚和混杂的影响。即使如此，对出生队列子代进行长达几十年甚至终生的随访仍然是有意义的、必要的。但是，与此同时我国目前还有很多迫在眉睫的生殖和妇幼健康问题，可通过出生队列来寻找解决方案。因此，现实一点讲，不是所有的出生队列都需进行长期随访，很多则可瞄准一些短平快的研究，来解决目前实实在在的迫在眉睫的问题。

第六，出生队列的建设是为了促进有关领域的医学研究，而医学研究在于解决人类目前所面临的重大问题，因此没有针对国家重大健康问题的出生队列就可能存在一定的盲目性。目前英美国家对最新设立的出生队列，都提出了设立明确研究主题的要求^［1］。因此，笔者建议出生队列（尤其比较小型的出生队列）应面对我国妇幼健康重大问题设立一个或多个研究主题，以保证其能够为促进我国人口健康作出贡献。同时也应尽可能遵照上述第三条提出的统一的出生队列数据收集和生物样本收集、储存和检测规范，提高队列间数据的兼容性和合并的可行性。另外，少数民族地区和边远乡村的生育习惯和妇幼健康影响因素明显不同于目前大部分城市的出生队列人群，也需要给予一定的重视。

此外，王磊等^［31］认为我国的出生队列还存在以下诸多问题：多数仅仅收集了分娩或孕晚期的信息和样本，无父亲的样本和信息；随访年限较短；结局评价指标/生物样本类型单一；无环境和营养的准确评估；数据无法共享。在此，笔者希望重申队列数据共享的重要性。出生队列，尤其是耗资巨大的出生队列，它们是研究平台，就像UKB一样，只有共享让更多的人利用其数据资源进行研究和探索，才能充分发挥其应有的作用。

最后，胡志斌^［32］进一步指出：我国一些队列的特色不够鲜明，同质化问题较为突出；样本资源库和信息库的建设水平参差不齐，资源利用不够充分；出生队列家庭子代的长期随访面临诸多困难，出生以后特别是进入学龄期的子代随访有待进一步提升；出生队列与已有出生登记系统和居民电子健康档案等相关系统之间数据互联互通仍然有待加强；出生队列建设尚缺乏国家层面长期稳定的经费支持，导致队列建设缺乏长远规划，易造成急功近利的情况出现。

六、总结与展望

新的历史时期，出生队列对研究优生优育、妇幼健康以及人类疾病的早期起源，都有着不可替代的作用。每一个出生队列都有一个高亮的出生日期，但很多可能不知道其终局是什么、在哪里。尤其是那些计划长期或终身随访的队列，如何克制地收集有限的潜在有用的信息？如何获得几十年持续不断的资助？如何兑现几十年随访的承诺？如何忍耐短期内没有显著成果的寂寞和面对最终成果的不确定性？如何长期坚守一颗为后来研究者做嫁衣的决心？如何将海量的信息最终沉淀、提炼、抽象成为数不多的有用的医学知识？都是摆在出生队列建设者面前的严峻问题。在做好专业工作之外，队列建设的成功还需研究者做好克制、忍耐、坚持、奉献、合作的精神准备。

致谢

感谢广州市妇女儿童医疗中心邱琇教授提供部分有关广州出生队列的信息

利益冲突

所有作者声明无利益冲突

参考文献

1

Lawlor DA, Andersen AMN, Batty GD. Birth cohort studies:past, present and future[J]. Int J Epidemiol, 2009, 38(4):897-902. DOI:10.1093/ije/dyp240. [百度学术] 

2

唐金陵.对中国的医学研究最重要的一件事[EB/OL]. (2024-05-27)[2024-08-01]. https://mp.weixin.qq.com/s/eS2 J3vjpc4XLKQovqJtftw. [百度学术] 

3

The UK Biobank.The world's largest multi-modal imaging study[EB/OL]. [2024-08-01]. https://www.ukbiobank.ac.uk/enable- your-research/about-our-data/imaging-data. [百度学术] 

4

Doll R, Peto R, Boreham J, et al. Mortality in relation to smoking:50 years' observations on male British doctors[J]. BMJ, 2004, 328(7455):1519-1528. DOI:10.1136/bmj.38142.554479.AE. [百度学术] 

5

Mahmood SS, Levy D, Vasan RS, et al. The Framingham Heart Study and the epidemiology of cardiovascular disease:A historical perspective[J]. Lancet, 2014, 383(9921):999-1008. DOI:10.1016/S0140-6736(13)61752-3. [百度学术] 

6

Barker DJ, Winter PD, Osmond C, et al. Weight in infancy and death from ischaemic heart disease[J]. Lancet, 1989, 334(8663):577-580. DOI:10.1016/s0140-6736(89)90710-1. [百度学术] 

7

Barker DJ, Osmond C, Simmonds SJ, et al. The relation of small head circumference and thinness at birth to death from cardiovascular disease in adult life[J]. BMJ, 1993, 306(6875):422-426. DOI:10.1136/bmj.306.6875.422. [百度学术] 

8

Barker DJP. The origins of the developmental origins theory[J]. J Intern Med, 2007, 261(5):412-417. DOI:10.1111/j.1365-2796.2007.01809.x. [百度学术] 

9

Qiu X, Lu JH, He JR, et al. The Born in Guangzhou Cohort Study (BIGCS)[J]. Eur J Epidemiol, 2017, 32(4):337-346. DOI:10.1007/s10654-017-0239-x. [百度学术] 

10

Ye QQ, Kong SM, Yin X, et al. Associations of cord blood lipids with childhood adiposity at the age of three years:A prospective birth cohort study[J]. Metabolites, 2022, 12(6):522. DOI:10.3390/metabo12060522. [百度学术] 

11

Huang SJ, Liu SY, Huang MX, et al. The Born in Guangzhou Cohort Study enables generational genetic discoveries[J]. Nature, 2024, 626(7999):565-573. DOI:10.1038/s41586- 023-06988-4. [百度学术] 

12

Lv H, Diao FY, Du JB, et al. Assisted reproductive technology and birth defects in a Chinese birth cohort study[J]. Lancet Reg Health West Pac, 2021, 7:100090. DOI:10.1016/j.lanwpc.2020.100090. [百度学术] 

13

Zhu P, Tong SL, Hu WB, et al. Cord blood 25-hydroxyvitamin D and fetal growth in the China-Anhui birth cohort study[J]. Sci Rep, 2015, 5(1):14930. DOI:10.1038/srep14930. [百度学术] 

14

胡志斌, 杜江波, 徐欣, 等. 中国国家出生队列建设背景和设计简介[J]. 中华流行病学杂志, 2021, 42(4):569-574. DOI:10.3760/cma.j.cn112338-20201211-01402. [百度学术] 

Hu ZB, Du JB, Xu X, et al. Profile of China national birth cohort[J]. Chin J Epidemiol, 2021, 42(4):569-574. DOI:10.3760/cma.j.cn112338-20201211-01402. [百度学术] 

15

Barreto CTG, Tavares FG, Theme-Filha M, et al. Correction to:Low birthweight, prematurity, and intrauterine growth restriction:results from the baseline data of the first indigenous birth cohort in Brazil (Guarani Birth Cohort)[J]. BMC Pregnancy Childbirth, 2020, 20(1):781. DOI:10.1186/s12884-020-03491-w. [百度学术] 

16

Arshad SH, Kurukulaaratchy RJ, Fenn M, et al. Early life risk factors for current wheeze, asthma, and bronchial hyperresponsiveness at 10 years of age[J]. Chest, 2005, 127(2):502-508. DOI:10.1378/chest.127.2.502. [百度学术] 

17

Illi S, von Mutius E, Lau S, et al. Early childhood infectious diseases and the development of asthma up to school age:a birth cohort study[J]. BMJ, 2001, 322(7283):390-395. DOI:10.1136/bmj.322.7283.390. [百度学术] 

18

He JR, Yu YF, Fang F, et al. Evaluation of maternal infection during pregnancy and childhood leukemia among offspring in denmark[J]. JAMA Netw Open, 2023, 6(2):e230133. DOI:10.1001/jamanetworkopen.2023.0133. [百度学术] 

19

Berry RJ, Li Z, Erickson JD, et al. Prevention of neural-tube defects with folic acid in China. China-U.S. collaborative project for neural tube defect prevention[J]. N Engl J Med, 1999, 341(20):1485-1490. DOI:10.1056/nejm199911113412001. [百度学术] 

20

Zheng JS, Liu HJ, Jiang JJ, et al. Cohort profile:The Jiaxing birth cohort in China[J]. Int J Epidemiol, 2017, 46(5):1382-1382 g. DOI:10.1093/ije/dyw203. [百度学术] 

21

Tao FB, Hao JH, Huang K, et al. Cohort profile:the China-Anhui birth cohort study[J]. Int J Epidemiol, 2013, 42(3):709-721. DOI:10.1093/ije/dys085. [百度学术] 

22

广州出生队列[Z/OL]. [2024-08-01]. http://www.bigcs.com.cn/menu_b2.html. [百度学术] 

Born in Guangzhou Cohort Study Homepage[Z/OL]. http:// www.bigcs.com.cn/menu_b2.html. [百度学术] 

23

Zhang J, Tian Y, Wang WY, et al. Cohort profile:the Shanghai birth cohort[J]. Int J Epidemiol, 2019, 48(1):21-21 g. DOI:10.1093/ije/dyy277. [百度学术] 

24

仇小强, 黄东萍, 黄荟深. 广西壮族人群出生队列的构建和研究进展[J]. 广西医科大学学报, 2023, 40(8):1259-1266. DOI:10.16190/j.cnki.45-1211/r.2023.08.001. [百度学术] 

Qiu XQ, Huang DP, Huang HS. Construction and research progress of Guangxi Zhuang birth cohort[J]. J Guangxi Med Univ, 2023, 40(8):1259-1266. DOI:10.16190/j.cnki.45-1211/r.2023.08.001. [百度学术] 

25

生命千天计划[Z/OL]. https://qtcohort.xinhuamed.com.cn/obstetrics-home/.Early Life Plan[Z/OL]. [2024-08-01].https://qtcohort.xinhuamed.com.cn/obstetrics-home/. [百度学术] 

26

中国国家出生队列[Z/OL]. [2024-08-01].http://cnbc.njmu.edu.cn/cnbc/index.asp.China National Birth Cohort Homepage[Z/OL]. [2024-08-01]. http://cnbc.njmu.edu.cn/cnbc/index.asp. [百度学术] 

27

Wang J, Zheng W, Wang YY, et al. Cohort profile:The Beijing birth cohort study (BBCS)[J]. Int J Epidemiol, 2024, 53(1):dyad155. DOI:10.1093/ije/dyad155. [百度学术] 

28

Yue WT, Zhang EJ, Liu RX, et al. The China birth cohort study (CBCS)[J]. Eur J Epidemiol, 2022, 37(3):295-304. DOI:10.1007/s10654-021-00831-8. [百度学术] 

29

Ni SL, He W, Zhang JK, et al. Multigenerational birth cohort study in China:importance, necessity and beyond[J]. World J Pediatr, 2023, 19(5):411-416. DOI:10.1007/s12519-023-00707-9. [百度学术] 

30

Li L, Wang K, Wang MX, et al. The maternal drug exposure birth cohort (DEBC) in China[J]. Nat Commun, 2024, 15(1):5312. DOI:10.1038/s41467-024-49623-0. [百度学术] 

31

王磊, 孙蕾, 何晓燕, 等. 中国出生队列研究进展[J]. 中华流行病学杂志, 2017, 38(4):556-560. DOI:10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2017.04.029. [百度学术] 

Wang L, Sun L, He XY, et al. Birth cohort studies in China:a review[J]. Chin J Epidemiol, 2017, 38(4):556-560. DOI:10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2017.04.029. [百度学术] 

32

胡志斌. 建设高质量出生队列支撑全生命周期人群健康研究[J]. 中华预防医学杂志, 2018, 52(10):973-975. DOI:10.3760/cma.j.issn.0253-9624.2018.10.002. [百度学术] 

Hu ZB. Constructing high-quality birth cohort and supporting the study on full life cycle population health[J]. Chin J Prev Med, 2018, 52(10):973-975. DOI:10.3760/cma.j.issn.0253-9624.2018.10.002. [百度学术]