Experience of early-life pain in premature infants is associated with atypical cerebellar development and later neurodevelopmental deficits
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Infants born very and extremely premature (V/EPT) are at a significantly elevated risk for neurodevelopmental disorders and delays even in the absence of structural brain injuries. These risks may be due to earlier-than-typical exposure to the extrauterine environment, and its bright lights, loud noises, and exposures to painful procedures. Given the relative underdeveloped pain modulatory responses in these infants, frequent pain exposures may confer risk for later deficits. METHODS: Resting-state fMRI scans were collected at term equivalent age from 148 (45% male) infants born V/EPT and 99 infants (56% male) born at term age. Functional connectivity analyses were performed between functional regions correlating connectivity to the number of painful skin break procedures in the NICU, including heel lances, venipunctures, and IV placements. Subsequently, preterm infants returned at 18 months, for neurodevelopmental follow-up and completed assessments for autism risk and general neurodevelopment. RESULTS: We observed that V/EPT infants exhibit pronounced hyperconnectivity within the cerebellum and between the cerebellum and both limbic and paralimbic regions correlating with the number of skin break procedures. Moreover, skin breaks were strongly associated with autism risk, motor, and language scores at 18 months. Subsample analyses revealed that the same cerebellar connections strongly correlating with breaks at term age were associated with language dysfunction at 18 months. CONCLUSIONS: These results have significant implications for the clinical care of preterm infants undergoing painful exposures during routine NICU care, which typically occurs without anesthesia. Repeated pain exposures appear to have an increasingly detrimental effect on brain development during a critical period, and effects continue to be seen even 18 months later.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».