Association between self-reported caffeine intake during pregnancy and social responsiveness scores in childhood: The EARLI and HOME studies
Notice bibliographique
Résumé
Maternal nutrition during gestation has been investigated for its role in child neurodevelopment. However, little is known about the potential impact of gestational caffeine exposure on child autistic behaviors. Here, we assess the relation between maternal caffeine intake during pregnancy and children's behavioral traits related to Autism Spectrum Disorder (ASD). We harmonized data from two pregnancy cohorts, Early Autism Risk Longitudinal Investigation (EARLI) (n = 120), an enriched-risk cohort of mothers who previously had a child with ASD, from Pennsylvania, Maryland, and Northern California (2009-2012), and the Health Outcomes and Measures of the Environment (HOME) Study (n = 269), a general population cohort from Cincinnati, Ohio (2003-2006). Mothers self-reported caffeine intake twice during pregnancy. Caregivers reported child behavioral traits related to ASD using the Social Responsiveness Scale (SRS) when children were aged 3-8 years. Higher scores indicate more ASD-related behaviors. We estimated covariate-adjusted differences in continuous SRS T-scores per interquartile range increase in caffeine intake. Self-reported caffeine intake during pregnancy was positively associated with SRS T-scores among children in EARLI (β: 2.0; 95% CI -0.1, 4.0), but to a lesser extent in HOME (β: 0.6; 95% CI -0.5, 1.6). In HOME, pre-pregnancy body mass index (BMI) modified the association between caffeine intake and SRS T-scores, where more positive associations were observed among women with higher BMIs. Our findings suggest gestational caffeine intake may represent a marker of vulnerability to childhood ASD-related behaviors. Additional studies are warranted to extend these findings.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».