Awareness of maternal stress, consequences for the offspring and the need for early interventions to increase stress resilience
Notice bibliographique
Résumé
Experimental and clinical studies suggest that prenatal experiences may influence health trajectories up to adulthood and high age. According to the hypothesis of developmental origins of health and disease exposure of pregnant women to stress, nutritional challenges, infection, violence, or war may "program" risks for diseases in later life. Stress and anxieties can exist or be provoked in parents after fertility treatment, after information or diagnosis of fetal abnormalities and demand simultaneous caring concepts to support the parents. In vulnerable groups, it is therefore important to increase the stress resilience to avoid harmful consequences for the growing child. "Enriched environment" defines a key paradigm to decipher how interactions between genes and environment change the structure and function of the brain. The regulation of the fetal hippocampal neurogenesis and morphology during pregnancy is one example of this complex interaction. Animal experiments have demonstrated that an enriched environment can revert consequences of stress in the offspring during critical periods of brain plasticity. Epigenetic markers of stress or wellbeing during pregnancy might even be diagnosed by fragments of placental DNA in the maternal circulation that show characteristic methylation patterns. The development of fetal senses further illustrates how external stimulation may impact individual preferences. Here, we therefore not only discuss how maternal stress influences cognitive development and resilience, but also design possibilities of non-invasive interventions for both mothers and children summarized and evaluated in the light of their potential to improve the health of future generations.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».