Obesity During Pregnancy and Deficits in Offspring Neurobehavioral Flexibility: The CONFINE Model
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to maternal prenatal obesity is associated with multiple psychiatric and cognitive problems in children. However, it is unclear how and why these children are at risk for such a wide range of difficulties. Prenatal obesity may alter fetal neurodevelopment in ways that shape broad traits that underlie the etiology and symptomatology of the multiple problems observed in children. Novel theoretical frameworks that identify these traits are critical to developing a more complete understanding of how and why prenatal obesity adversely impacts children's psychiatric and cognitive functioning. In this review, we propose the CONFINE (confined offspring neurobehavioral flexibility following intrauterine obesity exposure) model, which posits that prenatal exposure to maternal obesity leads to neurobehavioral flexibility deficits in children. It is argued that prenatal obesity alters the fetal 1) hypothalamic energy balance system in ways that constrain child behavior toward food seeking/consumption; 2) central reward systems (μ opioid and mesocorticolimbic dopamine system), making it difficult for children to disengage from reward-seeking/consuming behaviors; and 3) higher-order salience and cognitive control networks, constraining children's attention toward reward cues and contributing to problems with altering goal-directed behaviors. Together, these changes contribute to neurobehavioral flexibility deficits that, depending on postnatal conditions, may increase children's risk for multiple psychiatric and cognitive problems. The CONFINE model aims to integrate the effects of prenatal obesity on children from neural systems to observed behaviors and enable researchers to develop testable hypotheses to gain a more comprehensive understanding of the associations, mechanisms, and risk trajectories of children prenatally exposed to obesity.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».