Associations between maternal pre-pregnancy BMI and infant striatal mean diffusivity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is well-established that parental obesity is a strong risk factor for offspring obesity. Further, a converging body of evidence now suggests that maternal weight profiles may affect the developing offspring's brain in a manner that confers future obesity risk. Here, we investigated how pre-pregnancy maternal weight status influences the reward-related striatal areas of the offspring's brain during in utero development. METHODS: We used diffusion tensor imaging to quantify the microstructure of the striatal brain regions of interest in neonates (N = 116 [66 males, 50 females], mean gestational weeks at birth [39.88], SD = 1.14; at scan [43.56], SD = 1.05). Linear regression was used to test the associations between maternal pre-pregnancy body mass index (BMI) and infant striatal mean diffusivity. RESULTS: High maternal pre-pregnancy BMI was associated with higher mean MD values in the infant's left caudate nucleus. Results remained unchanged after the adjustment for covariates. CONCLUSIONS: In utero exposure to maternal adiposity might have a growth-impairing impact on the mean diffusivity of the infant's left caudate nucleus. Considering the involvement of the caudate nucleus in regulating eating behavior and food-related reward processing later in life, this finding calls for further investigations to define the prognostic relevance of early-life caudate nucleus development and weight trajectories of the offspring.
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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 | 0,001 |
| 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 ».