Environmental enrichment as an intervention for adverse health outcomes of prenatal stress
Notice bibliographique
Résumé
Prenatal stress (PS) has complex neurological, behavioural and physiological consequences for the developing offspring. The phenotype linked to PS usually lasts into adulthood and may even propagate to subsequent generations. The often uncontrollable exposure to maternal stress and the lasting consequences emphasize the urgent need for treatment strategies that effectively reverse stress programming. Exposure to complex beneficial experiences, such as environmental enrichment (EE), is one of the most powerful therapies to promote neuroplasticity and behavioural performance at any time in life. A small number of studies have previously used EE to postnatally treat consequences of PS in the attempt to reverse deficits that were primarily induced in utero . This review discusses the available data on postnatal EE exposure in prenatally stressed individuals. The goal is to determine if EE is a suitable treatment option that reverses adverse consequences of stress programming and enhances stress resiliency. Moreover, this review discusses data with respect to relevant hypotheses including the cumulative stress and the mismatch hypotheses. The articles included in this review emphasize that EE reverses most behavioural, physiological and neural deficits associated with PS. Differing responses may be dependent on the timing and variability of stress and EE, exercise, and potentially vulnerable and resilient phenotypes of PS. Results from this study suggest that enrichment may provide an effective therapy for clinical populations suffering from the effects of PS or early life trauma.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».