A <scp>DRD</scp> 4 gene by maternal sensitivity interaction predicts risk for overweight or obesity in two independent cohorts of preschool children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent evidence suggests that early exposure to low maternal sensitivity is a risk factor for obesity in children and adolescents. A separate line of study shows that the seven-repeat (7R) allele of the dopamine-4 receptor gene (DRD4) increases susceptibility to environmental factors including maternal sensitivity. The current study integrates these lines of work by examining whether preschoolers carrying the 7R allele are more vulnerable to low maternal sensitivity as it relates to overweight/obesity risk. METHOD: The Maternal Adversity Vulnerability and Neurodevelopment (MAVAN) project in Canada was used as the discovery cohort (N = 203), while the Generation R study in the Netherlands was used as a replication sample (N = 270). Regression models to predict both continuous BMI z-scores and membership in any higher BMI category based on established World Health Organization (WHO) cutoffs for 48 months of age were completed. RESULTS: In both cohorts, there was a significant maternal sensitivity by DRD4 by sex interaction predicting higher body mass indices and/or obesity risk. As hypothesized, post hoc testing revealed an inverse relationship between maternal sensitivity and body mass indices in 7R allele carriers relative to noncarriers. This finding was strongest in girls in the Canadian cohort and in boys in the Dutch cohort. CONCLUSIONS: Many children who carry the 7R allele of DRD4 appear to be more influenced by maternal sensitivity as it relates to overweight/obesity risk, consistent with a plasticity effect. Given the relatively small sample sizes available for these analyses, further replications will be needed to confirm and extend these results.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».