Associations between maternal pre-pregnancy BMI and infant striatal mean diffusivity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background It is well-established that parental obesity is a strong risk factor for offspring obesity. Further, a converging body of evidence now suggests that maternal weight profiles may affect the developing offspring’s brain in a manner that confers future obesity risk. Here, we investigated how pre-pregnancy maternal weight status influences the reward-related striatal areas of the offspring’s brain during in utero development. Methods We used diffusion tensor imaging to quantify the microstructure of the striatal brain regions of interest in neonates (N = 116 [66 males, 50 females], mean gestational weeks at birth [39.88], SD = 1.14; at scan [43.56], SD = 1.05). Linear regression was used to test the associations between maternal pre-pregnancy body mass index (BMI) and infant striatal mean diffusivity. Results High maternal pre-pregnancy BMI was associated with higher mean MD values in the infant’s left caudate nucleus. Results remained unchanged after the adjustment for covariates. Conclusions In utero exposure to maternal adiposity might have a growth-impairing impact on the mean diffusivity of the infant’s left caudate nucleus. Considering the involvement of the caudate nucleus in regulating eating behavior and food-related reward processing later in life, this finding calls for further investigations to define the prognostic relevance of early-life caudate nucleus development and weight trajectories of the offspring.
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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) | 0,003 | 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 ».