Exploring the effect of prenatal maternal stress on the microbiomes of mothers and infants: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Prenatal maternal stress (PNMS)-characterized by exposure to stress, anxiety, depression, or intimate partner violence-has been linked to biological alterations in infants, including disruptions to their intestinal microbiota, which have long-term implications for children's developmental outcomes. Significant research has been done examining the effects of PNMS on the microbiome in animals, but less is known about these effects in human research. The current systematic review aimed to synthesize current findings on the association between PNMS and mother and infant microbiomes. Medline, Embase, PsycInfo, Web of Science, and Eric databases were searched through to February 2022. A total of eight studies (n = 2219 infants, 2202 mothers) were included in the qualitative synthesis. Findings provided promising evidence of the role that PNMS plays in altering the microbial composition, diversity, and gut immunity in mothers and infants. Notably, majority of included studies found that higher PNMS was linked to increases in genera from the phylum Proteobacteria. The factors influencing these effects are explored including nutrition, birth mode, and parenting behaviors. Potential interventions to mitigate the adverse effects of PNMS are discussed, along with recommendations for future studies with longitudinal designs to better understand the appropriate type and timing of interventions needed to promote "healthy" maternal and infant microbial functioning.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».