Fetal Hippocampal Connectivity Shows Dissociable Associations with Maternal Cortisol and Self-Reported Distress during Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Maternal stress can shape long-term child neurodevelopment beginning in utero. One mechanism by which stress is transmitted from mothers to their offspring is via alterations in maternal cortisol, which can cross the placenta and bind to glucocorticoid receptor-rich regions in the fetal brain, such as the hippocampus. Although prior studies have demonstrated associations between maternal prenatal stress and cortisol levels with child brain development, we lack information about the extent to which these associations originate prior to birth and prior to confounding postnatal influences. Pregnant mothers (n = 77) completed questionnaires about current perceived stress, depressive symptoms, and anxiety symptoms, provided three to four salivary cortisol samples, and completed a fetal resting-state functional MRI scan during their second or third trimester of pregnancy (mean gestational age = 32.8 weeks). Voxelwise seed-based connectivity analyses revealed that higher prenatal self-reported distress and higher maternal cortisol levels corresponded to dissociable differences in fetal hippocampal functional connectivity. Specifically, self-reported distress was correlated with increased positive functional coupling between the hippocampus and right posterior parietal association cortex, while higher maternal cortisol was associated with stronger positive hippocampal coupling with the dorsal anterior cingulate cortex and left medial prefrontal cortex. Moreover, the association between maternal distress, but not maternal cortisol, on fetal hippocampal connectivity was moderated by fetal sex. These results suggest that prenatal stress and peripheral cortisol levels may shape fetal hippocampal development through unique mechanisms.
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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 | 0,002 |
| 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 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 ».