Gestational cytokine concentrations and neurocognitive development at 7 years
Notice bibliographique
Résumé
Gestational inflammation may contribute to brain abnormalities associated with childhood neuropsychiatric disorders. Limited knowledge exists regarding the associations of maternal cytokine levels during pregnancy with offspring neurocognitive development. We assayed the concentrations of five cytokines (interleukin (IL)-6, IL-1β, IL-8, tumor necrosis factor alpha (TNF-α), and IL-10) up to four times in the 2nd and 3rd trimesters of pregnancy using stored prenatal sera from 1366 participants in the New England Family Study (enrollment 1959-1966). Intelligence (IQ), academic achievement, and neuropsychological functioning of singleton offspring were assessed at age 7 years using standardized tests. We used linear mixed models with random effects to estimate the cumulative exposure to each cytokine during 2nd and 3rd trimesters, and then related cumulative cytokine exposure to a wide range of offspring neurocognitive outcomes. We found that children of women with higher levels of the pro-inflammatory cytokine, TNF-α, in the 2nd and 3rd trimesters had lower IQ (B = -2.51, 99% CI: -4.84,-0.18), higher problem scores in visual-motor maturity (B = 0.12, 99% CI: 0.001,0.24), and lower Draw-a-Person test scores (B = -1.28, 99% CI: -2.49,-0.07). Higher gestational levels of IL-8, another pro-inflammatory molecule, were associated with better Draw-a-Person test scores and tactile finger recognition scores. Other cytokines were not associated with our outcome of interest. The opposing directions of associations observed between TNF-α and IL-8 with childhood outcomes suggest pleiotropic effects of gestational inflammation across the domains of neurocognitive functioning. Although the path to psychopathological disturbances in children is no doubt multifactorial, our findings point to a potential role for immune processes in the neurocognitive development of children.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».