Neurodevelopment of Children Following Prenatal Exposure to Venlafaxine, Selective Serotonin Reuptake Inhibitors, or Untreated Maternal Depression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Effects on child neurodevelopment of neurotransmitter reuptake inhibitors used as antidepressants during pregnancy have not been adequately studied. The authors compared the effects of prenatal exposure to venlafaxine (serotonin-norepinephrine reuptake inhibitor), selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs), and maternal depression. METHOD: A cohort derived from a prospectively collected database included four groups of children born to 1) depressed women who took venlafaxine during pregnancy (N=62), 2) depressed women who took SSRIs during pregnancy (N=62), 3) depressed women who were untreated during pregnancy (N=54), and 4) nondepressed, healthy women (N=62). The children's intelligence and behavior outcomes were evaluated with standardized instruments at one time point between the ages of 3 years and 6 years, 11 months. RESULTS: The children exposed to venlafaxine, SSRIs, and maternal depression during pregnancy had similar full-scale IQs (105, 105, and 108, respectively). The IQs of the venlafaxine and SSRI groups were significantly lower than that of the children of nondepressed mothers (112). The three groups exposed to maternal depression had consistently, but nonsignificantly, higher rates of most problematic behaviors than the children of nondepressed mothers. Severity of maternal depression in pregnancy and at testing predicted child behavior. Maternal IQ and child sex predicted child IQ. Antidepressant dose and duration during pregnancy did not predict any cognitive or behavioral outcome. CONCLUSIONS: Factors other than antidepressant exposure during pregnancy strongly predict children's intellect and behavior. Depression during pregnancy is a significant risk factor for postpartum depression. Children of depressed mothers may be at risk of future psychopathology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».