Prenatal Stress due to a Natural Disaster Predicts Adiposity in Childhood: The Iowa Flood Study
Notice bibliographique
Résumé
Prenatal stress can affect lifelong physical growth, including increased obesity risk. However, human studies remain limited. Natural disasters provide models of independent stressors unrelated to confounding maternal characteristics. We assessed degree of objective hardship and subjective distress in women pregnant during severe flooding. At ages 2.5 and 4 years we assessed body mass index (BMI), subscapular plus triceps skinfolds (SS + TR, an index of total adiposity), and SS : TR ratio (an index of central adiposity) in their children (n = 106). Hierarchical regressions controlled first for several potential confounds. Controlling for these, flood exposure during early gestation predicted greater BMI increase from age 2.5 to 4, as well as total adiposity at 2.5. Greater maternal hardship and distress due to the floods, as well as other nonflood life events during pregnancy, independently predicted greater increase in total adiposity between 2.5 and 4 years. These results support the hypothesis that prenatal stress increases adiposity beginning in childhood and suggest that early gestation is a sensitive period. Results further highlight the additive effects of maternal objective and subjective stress, life events, and depression, emphasizing the importance of continued studies on multiple, detailed measures of maternal mental health and experience in pregnancy and child growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».