Exercise during pregnancy enhances cerebral maturation in the newborn: A randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Accumulating research indicates that the regular practice of physical exercise is beneficial to the human brain. From the improvement of academic achievement in children to the prevention of Alzheimer's disease in the elderly, exercise appears beneficial across the developmental spectrum. Recent work from animal studies also indicates that a pregnant mother can transfer the benefits of exercise during gestation to her offspring's brain. Exercising pregnant rats give birth to pups that have better memory and spatial learning as well as increased synaptic density. To investigate whether this transfer from the pregnant mother to her child also occurs in humans, we conducted a randomized controlled trial (n = 18) and measured the impact of exercise during pregnancy on the neuroelectric response of the neonatal brain with electroencephalography (EEG). Here we show that, compared to the newborns of mothers who were inactive during their pregnancy, the children of exercising pregnant women are born with more mature brains. This was measured with the infant slow positive mismatch response (SPMMR), an electroencephalographic potential known to decrease in amplitude with age. The SPMMR reflects processes associated with brain maturation via its response to sound discrimination and auditory memory. In this study, the children of the mothers who exercised throughout their pregnancy have a smaller SPMMR than the children of mothers who remained sedentary (p = .019). Our results demonstrate the impact regular exercise during pregnancy can have on the development of the human fetal brain.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».