The Influence of Gestational Diabetes on Neurodevelopment of Children in the First Two Years of Life: A Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Analyze the relation of gestational diabetes and maternal blood glucose levels to early cognitive functions in the first two years of life. METHODS: In a prospective Singaporean birth cohort study, pregnant women were screened for gestational diabetes at 26-28 weeks gestation using a 75-g oral glucose tolerance test. Four hundred and seventy three children (n = 74 and n = 399 born to mothers with and without gestational diabetes respectively) underwent neurocognitive assessments at 6, 18, and/or 24 month, including electrophysiology during an attentional task and behavioral measures of attention, memory and cognition. RESULTS: Gestational diabetes is related to left hemisphere EPmax amplitude differences (oddball versus standard) at both six (P = 0.039) and eighteen months (P = 0.039), with mean amplitudes suggesting offspring of mothers with gestational diabetes exhibit greater neuronal activity to standard stimuli and less to oddball stimuli. Associations between 2-hour maternal glucose levels and the difference in EPmax amplitude were marginal at 6 months [adjusted β = -0.19 (95% CI: -0.42 to +0.04) μV, P = 0.100] and significant at 18 months [adjusted β = -0.27 (95% CI: -0.49 to -0.06) μV, P = 0.014], and the EPmax amplitude difference (oddball-standard) associated with the Bayley Scales of Infant and toddler Development-III cognitive score at 24 months [β = 0.598 (95% CI: 0.158 to 1.038), P = 0.008]. CONCLUSION: Gestational diabetes and maternal blood glucose levels are associated with offspring neuronal activity during an attentional task at both six and eighteen months. Such electrophysiological differences are likely functionally important, having been previously linked to attention problems later in life.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».