Age-related patterns of resting EEG power in infancy: Associations with prenatal socioeconomic disadvantage
Notice bibliographique
Résumé
The brain develops rapidly during the prenatal period and first two years of life, making it particularly sensitive to environmental influences. Family socioeconomic disadvantage is one environmental factor that may shape the development of brain function in infancy. However, it is unclear how brain function changes across infancy or whether prenatal family socioeconomic disadvantage is associated with age-related differences in brain function during this period. Here, we examine whether resting electroencephalography (EEG) power (theta, alpha, beta, and gamma) shows linear and/or non-linear age-related patterns across four assessments from 1 to 18 months of age (N = 165), and whether these patterns are moderated by prenatal family socioeconomic disadvantage. We find that lower-frequency (relative theta) and higher-frequency (relative alpha, beta, and gamma) power show non-linear age-related patterns during the first 18 months of life. Prenatal family socioeconomic disadvantage moderates these patterns, such that infants from lower-income families show less steep age-related decreases in lower-frequency (relative theta) power and less steep increases in higher-frequency (relative beta) power. These associations hold when adjusting for other prenatal and postnatal experiences, as well as infant demographic and health-related factors. These data suggest that lower prenatal family income is associated with age-related differences in brain function during infancy.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».