Associations between maternal pre-pregnancy BMI and mean diffusivity of the hippocampus and amygdala in infants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal pre-pregnancy obesity may negatively affect offspring outcomes, including neurodevelopment. This study examined the relationship between maternal pre-pregnancy body mass index (MBMI) and the microstructure of the hippocampus and amygdala in neonates. METHODS: Diffusion tensor imaging was used to assess mean diffusivity (MD) in these brain regions in 122 infants (mean gestational age: 39.9 weeks, mean age at scan: 24.8 days) from the FinnBrain Birth Cohort Study ( www.finnbrain.fi ). Linear regression was applied to explore associations between MBMI and MD at the regional level, while non-parametric permutation analysis was used for voxelwise investigations. RESULTS: A positive association was found between MBMI and hippocampal MD, particularly in the right hippocampus. Voxelwise analyses showed stronger associations in distinct areas: posterior for the right hippocampus and anterior for the left. No significant association was found between MBMI and amygdala MD. CONCLUSION: These findings suggest that in utero exposure to high MBMI may influence hippocampal microstructure in infants, underscoring the need for further research on the intergenerational effects of maternal obesity on early brain 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».