Maternal atopic conditions and autism spectrum disorder: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorder (ASD) is a disabling neurodevelopmental condition with complex etiology. Emerging evidence has pointed to maternal atopy as a possible risk factor. It is hypothesized that maternal atopic disease during pregnancy can lead to increased levels of inflammatory cytokines in fetal circulation via placental transfer or increased production. These cytokines can then pass through the immature blood-brain barrier, causing aberrant neurodevelopment via mechanisms including premature microglial activation. The objective of this study is to systematically review observational studies that investigate whether a maternal history of atopic disease (asthma, allergy, or eczema/atopic dermatitis) is associated with a diagnosis of ASD in offspring. A search was conducted in Ovid MEDLINE, PsycINFO, and Embase databases for relevant articles up to November 2021; this was later updated in January 2022. Observational studies published in peer-reviewed journals were included. Data were synthesized and qualitatively analyzed according to the specific atopic condition. Quality assessment was done using the Newcastle-Ottawa Scale. Nine articles were identified, with all including asthma as an exposure, alongside four each for allergy and eczema. Findings were inconsistent regarding the association between a maternal diagnosis of either asthma, allergy, or eczema, and ASD in offspring, with variations in methodology contributing to the inconclusiveness. More consistent associations were demonstrated regarding maternal asthma that was treated or diagnosed during pregnancy. Evidence suggests that symptomatic maternal asthma during pregnancy could be associated with ASD in offspring, underscoring the importance of effective management of atopic conditions during pregnancy. Further research is needed, particularly longitudinal studies that use gold-standard assessment tools and correlate clinical outcomes with laboratory and treatment data.PROSPERO Registration Number and Date: CRD42018116656, 26.11.2018.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,008 |
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 ».