Shaping the risk for late-life neurodegenerative disease: A systematic review on prenatal risk factors for Alzheimer’s disease-related volumetric brain biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Environmental exposures including toxins and nutrition may hamper the developing brain in utero, limiting the brain's reserve capacity and increasing the risk for Alzheimer's disease (AD). The purpose of this systematic review is to summarize all currently available evidence for the association between prenatal exposures and AD-related volumetric brain biomarkers. We systematically searched MEDLINE and Embase for studies in humans reporting on associations between prenatal exposure(s) and AD-related volumetric brain biomarkers, including whole brain volume (WBV), hippocampal volume (HV) and/or temporal lobe volume (TLV) measured with structural magnetic resonance imaging (PROSPERO; CRD42020169317). Risk of bias was assessed using the Newcastle Ottawa Scale. We identified 79 eligible studies (search date: August 30th, 2020; Ntotal=24,784; median age 10.7 years) reporting on WBV (N = 38), HV (N = 63) and/or TLV (N = 5) in exposure categories alcohol (N = 30), smoking (N = 7), illicit drugs (N = 14), mental health problems (N = 7), diet (N = 8), disease, treatment and physiology (N = 10), infections (N = 6) and environmental exposures (N = 3). Overall risk of bias was low. Prenatal exposure to alcohol, opioids, cocaine, nutrient shortage, placental dysfunction and maternal anemia was associated with smaller brain volumes. We conclude that the prenatal environment is important in shaping the risk for late-life neurodegenerative disease.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».