Breast Milk and Brain: The Influence of Iodine and Neurotrophic and Growth Factors on Children’s Neurodevelopment-A Secondary Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study targeted to investigate the potential role of breast milk iodine concentration (BMIC), insulin-like growth factor-1 (IGF-I), and brain-derived neurotrophic factor (BDNF) during the early stage of lactation in child neurocognitive development. Materials and methods: In this secondary analysis, we examined 122 breastfeeding mothers and their healthy children, all of whom were breastfed for at least six months. Levels of BDNF, IGF-1, and BMIC were assessed in breast milk samples obtained between the third and fifth days after lactation began (before any iodine supplementation intervention). Three-year-old children were administered the Bayley-III screening test to assess their cognitive, motor, and language development. Results: The median (interquartile range) concentrations of iodine, BDNF, and IGF-1 in breast milk during the starting few days of lactation were 285.0 (181.0-366.0) µg/l, 0.59 (0.52-0.76) ng/ml, and 12.5 (9.6-18.3) ng/ml, respectively. The mean (standard deviation) cognitive, motor, and language scores were 101.0 (10.8), 93.4 (14.6), 100.1 (13.5) and, respectively. Linear regression models revealed a negative relation between breast milk iodine and children’s cognitive development ((β unadjusted = -0.004 (P = 0.010); β adjusted = -0.003 (P = 0.024)). However, no associations were found between breast milk BDNF and IGF-1 and cognitive, language, or motor scores in three-year-olds. Conclusion: Our findings indicate that early exposure to iodine, BDNF, and IGF-1 in breast milk, measured prior to iodine supplementation, has no substantial association with neurodevelopment in three-year-old children. The weak negative association between BMIC and cognitive scores may reflect prenatal iodine status, warranting further research to explore long-term effects of supplementation.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».