Association of Neighborhood Opportunity with Infant Brain Activity and Cognitive Development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Neighborhood socioeconomic disadvantage is associated with lower neurocognitive scores and differences in brain structure among school-age children. Associations between positive neighborhood characteristics, infant brain activity, and cognitive development are underexplored. We examined direct and indirect associations between neighborhood opportunity, brain activity, and cognitive development. METHODS: This longitudinal cohort study included infants from 2 primary care clinics in Boston and Los Angeles. Using a sample of 65 infants, we estimated path models to examine associations between neighborhood opportunity (measured by the Child Opportunity Index), infant electroencephalography (EEG) at 6 months, and infant cognitive development (measured using the Mullen Scales of Early Learning) at 12 months. A mediation model tested whether EEG power explained associations between neighborhood opportunity and infant cognition. RESULTS: Neighborhood opportunity positively predicted infant absolute EEG power across multiple frequency bands: low ( b = 0.12, 95% CI 0.01-0.24, p = 0.04, = 0.21); high ( b = 0.11, 95% CI 0.01-0.21, p = 0.03, = 0.23); ( b = 0.10, 95% CI 0.00-0.19, p = 0.04, = 0.20); and ( b = 0.12, 95% CI 0.02-0.22, p = 0.02, = 0.24). The results remained statistically significant after applying a Benjamini-Hochberg false discovery rate of 0.10 to adjust for multiple comparisons. No significant associations emerged between neighborhood opportunity, relative EEG power, and infant cognition. Mediation was not significant. CONCLUSION: Neighborhood opportunity is positively associated with some forms of infant brain activity, suggesting that positive neighborhood characteristics may play a salient role in early development.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».