Neonatal S100B Protein Levels After Prenatal Exposure to Selective Serotonin Reuptake Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study investigated neonatal S100B levels as a biomarker of prenatal selective serotonin reuptake inhibitor (SSRI) exposure. METHODS: Maternal (delivery; N = 53) and neonatal (cord; N = 52) serum S100B levels were compared between prenatally SSRI-exposed (maternal, N = 36; neonatal, N = 37; duration: 230 +/- 71 days) and nonexposed (maternal, N = 17; neonatal, N = 15) groups. Measures of maternal depression and anxiety symptoms were assessed during the third trimester (33-36 weeks), and neonatal outcomes, including Apgar scores, birth weight, gestational age at birth, and symptoms of poor neonatal adaptation, were recorded. RESULTS: S100B levels were significantly lower in prenatally SSRI-exposed neonates than in nonexposed neonates, controlling for gestational age and third-trimester maternal mood (P = .036). In contrast, SSRI-exposed mothers had significantly higher maternal serum S100B levels, compared with nonexposed mothers (P = .014), even controlling for maternal mood in the third trimester. S100B levels were not associated with maternal or neonatal drug levels, duration of prenatal exposure, demographic variables, or risk for poor neonatal adaptation. CONCLUSIONS: Prenatal SSRI exposure was associated with decreased neonatal serum S100B levels, controlling for prenatal maternal mood. Neonatal S100B levels did not reflect neonatal behavioral outcomes and were not related to pharmacologic indices. These findings are consistent with prenatal alcohol and cocaine exposures, which also alter central serotonin levels.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».