Exploratory study evaluating the relationships between perinatal adversity, oxidative stress, and infant neurodevelopment across the first year of life
Notice bibliographique
Résumé
Early childhood adversity increases risk for negative lifelong impacts on health and wellbeing. Identifying the risk factors and the associated biological adaptations early in life is critical to develop scalable early screening tools and interventions. Currently, there are limited, reliable early childhood adversity measures that can be deployed prospectively, at scale, to assess risk in pediatric settings. The goal of this two-site longitudinal study was to determine if the gold standard measure of oxidative stress, F2-Isoprostanes, is potentially a reliable measure of a physiological response to adversity of the infant and mother. The study evaluated the independent relationships between F2-Isoprostanes, perinatal adversity and infant neurocognitive development. The study included mother-infant dyads born >36 weeks' gestation. Maternal demographic information and mental health assessments were utilized to generate a perinatal cumulative risk score. Infants' development was assessed at 6 and 12 months and both mothers and infants were assayed for F2-isoprostane levels in blood and urine, respectively. Statistical analysis revealed that cumulative risk scores correlated with higher maternal (p = 0.01) and infant (p = 0.05) F2-isoprostane levels at 6 months. Infant F2-isoprostane measures at 2 months were negatively associated with Mullen Scales of Early Learning Composite scores at 12 months (p = 0.04). Lastly, higher cumulative risk scores predicted higher average maternal F2-isoprostane levels across the 1-year study time period (p = 0.04). The relationship between perinatal cumulative risk scores and higher maternal and infant F2-isoprostanes at 6 months may reflect an oxidative stress status that informs a sensitive period in which a biomarker can be utilized prospectively to reveal the physiological impact of early adversity.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 | 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 ».