Temporally and sex‐specific effects of maternal perinatal stress on offspring cortical gyrification and mood in young adulthood
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Maternal stress during pregnancy and shortly thereafter is associated with altered offspring brain development that may increase risk of mood and anxiety disorders. Cortical gyrification is established during the prenatal period and the first 2 years of life and is altered in psychiatric disorders. Here, we sought to characterize the effects of perinatal stress exposure on offspring gyrification patterns and mood dysregulation in young adulthood. Participants included 85 young adults (56.5% women; 23–24 years) from the European Longitudinal Study of Pregnancy and Childhood (ELSPAC) with perinatal stress data across four distinct timepoints and structural MRI data from young adulthood. Perinatal stress exposure was measured as maternal stress during first and second half of pregnancy, first 6 months, and 6–18 months after birth. Cortical gyrification and mood dysregulation were quantified using local gyrification index (LGI), computed with Freesurfer, and the Profile of Mood States questionnaire, respectively. Perinatal stress predicted cortical gyrification in young adulthood, and its timing influenced location, direction, and sex‐specificity of effects. In particular, whereas early prenatal stress was associated with sex‐dependent medium‐to‐large effects in large temporal, parietal, and occipital regions ( f 2 = 0.19–0.38, p < .001), later perinatal stress was associated with sex‐independent small‐to‐medium effects in smaller, more anterior regions ( f 2 = 0.10–0.19, p < .003). Moreover, in females, early prenatal stress predicted higher LGI in a large temporal region, which was further associated with mood disturbance in adulthood ( r = 0.399, p = .006). These findings point out the long‐term implications of perinatal stress exposure for cortical morphology and mood dysregulation.
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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) | 0,000 | 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 ».