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Enregistrement W4396920539 · doi:10.1016/j.dcn.2024.101392

Faster pace of hippocampal growth mediates the association between perinatal adversity and childhood depression

2024· article· en· W4396920539 sur OpenAlexaff
Jonas G. Miller, Peter D. Gluckman, Marielle V. Fortier, Yap Seng Chong, Michael J. Meaney, Ai Peng Tan, Ian H. Gotlib

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Cognitive Neuroscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesNaval Medical Research CenterNational Institute of Mental HealthMedical Research CouncilNational Medical Research CouncilHope for Depression Research FoundationNational Research Foundation SingaporeNational Research FoundationMinistry of Health -SingaporeAgency for Science, Technology and Research
Mots-clésPsychologyAssociation (psychology)Hippocampal formationDepression (economics)PaceDevelopmental psychologyNeuroscienceClinical psychologyPsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early life adversity has been posited to influence the pace of structural neurodevelopment. Most research, however, has relied on cross-sectional data, which do not reveal whether the pace of neurodevelopmental change is accelerated or slowed following early exposures. In a birth cohort study that included neuroimaging data obtained at 4.5, 6, and 7.5 years of age (N=784), we examined associations among a cumulative measure of perinatal adversity relative to resources, nonlinear trajectories of hippocampal and amygdala volume, and children’s subsequent depressive symptoms at 8.5 years of age. Greater adversity was associated with reduced bilateral hippocampal body volume in early childhood, but also to faster growth in the right hippocampal body across childhood. Further, the association between adversity and childhood depressive symptoms was mediated by faster hippocampal body growth. These findings suggest that perinatal adversity is biologically embedded in hippocampal structure development, including an accelerated pace of change in the right hippocampal body that is implicated in children’s psychopathology risk. In addition, our findings suggest that reduced hippocampal volume is not inconsistent with accelerated hippocampal change; these aspects of structural development may typically co-occur, as smaller regional volumes in early childhood were associated with faster growth across childhood. Early adversity is a risk factor for the development of health problems across the lifespan, including for psychopathology in childhood (Nelson et al., 2020; Shonkoff et al., 2012). Exposure to psychosocial and biological hazards may be particularly consequential during sensitive windows, such as the perinatal period (Nelson and Gabard-Durnam, 2020). There are a range of events and conditions that constitute adversity during the perinatal period, such as low gestational age at birth, maternal smoking during pregnancy, institutionalization, and maternal depression, that have been linked to increased risk for psychopathology in offspring (Duko et al., 2020; Gotlib et al., 2023; Lund et al., 2020; Rice et al., 2010; Wade et al., 2020). Conversely, early positive experiences and environmental conditions or resources may help to offset risk related to adversity (Han et al., 2023; Masten et al., 2021), even during the perinatal period (McLoyd, 1998). Examples of such resources may include positive delivery outcomes related to the prenatal environment, such as being born at term or having an average birth weight, and factors related to perinatal care such as family income, parental mental health, and breastfeeding (Boyle et al., 2012; Hines et al., 2020; Huang et al., 2014; Roncallo et al., 2018). Adversity and resources both can be present and accumulate across multiple levels; indeed, researchers have emphasized the importance of considering their joint contributions to development (Evans et al., 2013; Han et al., 2023). From a perspective of cumulative risk and resources, evaluating the degree of adversity exposure relative to advantage may yield an index of the overall quality of early life experiences and conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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