Maternal Fiber Intake During Pregnancy and Development of Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Symptoms Across Childhood: The Norwegian Mother, Father, and Child Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUNDEpidemiological studies suggest that the maternal diet quality during pregnancy may influence the risk of neurodevelopmental disorders in the offspring. Here we investigated the associations between maternal intake of dietary fiber and ADHD symptoms in early childhood.METHODSWe used longitudinal data of up to 21,852 mother-father-child trios (49.2% females) from the Norwegian Mother, Father, and Child Cohort Study. The relationships between maternal fiber intake during pregnancy and offspring ADHD symptoms at ages three, five, and eight years were examined using: a) multivariate regression (overall levels of ADHD symptoms), b) latent class analysis (subclasses of ADHD symptoms by sex at each age), and c) latent growth curves (longitudinal change in offspring ADHD symptoms). Covariates were ADHD polygenic scores in child and parents, total energy intake and energy-adjusted sugar intake, parental ages at birth of the child, and socio-demographic factors.RESULTS: a) Higher maternal prenatal fiber intake was associated with lower offspring ADHD symptom scores at all examined ages (βage3=-0.14(95%CI -0.18, -0.10); βage5=-0.14(-0.19, -0.09); βage8=-0.14(-0.20, -0.09)). b) Of the derived low/middle/high subclasses of ADHD symptoms, fiber was associated with lower risk of belonging to middle subclass for boys and girls, and to high subclass for girls only (middle: ORboys 0.91(0.86-0.97)/ORgirls 0.86 (0.81-0.91); high ORgirls 0.82 (0.72-0.94)). c) Maternal fiber intake and rate of change in child ADHD symptoms across ages were not associated.CONCLUSIONSA low prenatal maternal fiber intake may increase symptom levels of ADHD in childhood, independently of genetic predisposition to ADHD, unhealthy dietary exposures, and socio-demographic factors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».