Prenatal maternal stress, fetal programming, and mechanisms underlying later psychopathology—A global perspective
Notice bibliographique
Résumé
There is clear evidence that the mother's stress, anxiety, or depression during pregnancy can alter the development of her fetus and her child, with an increased risk for later psychopathology. We are starting to understand some of the underlying mechanisms including the role of the placenta, gene-environment interactions, epigenetics, and specific systems including the hypothalamic-pituitary-adrenal axis and cytokines. In this review we also consider how these effects may be different, and potentially exacerbated, in different parts of the world. There can be many reasons for elevated prenatal stress, as in communities at war. There may be raised pregnancy-specific anxiety with high levels of maternal and infant death. There can be raised interpersonal violence (in Afghanistan 90.2% of women thought that "wife beating" was justified compared with 2.0% in Argentina). There may be interactions with nutritional deficiencies or with extremes of temperature. Prenatal stress alters the microbiome, and this can differ in different countries. Genetic differences in different ethnic groups may make some more vulnerable or more resilient to the effects of prenatal stress on child neurodevelopment. Most research on these questions has been in predominantly Caucasian samples from high-income countries. It is now time to understand more about prenatal stress and psychopathology, and the role of both social and biological differences, in the rest of the world.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».