Entérate en que MES nacen los Niños mas sanos y cual es el peor (Investigación Científica)

Científicos de la Universidad de Columbia han desarrollado un método computacional para investigar la relación entre el mes de nacimiento y el riesgo de enfermedad. Los investigadores utilizaron este algoritmo para examinar la ciudad de Nueva York bases de datos médicas y encontraron 55 enfermedades que se correlacionaron con la temporada de nacimiento.

En general, el estudio indica las personas nacidas mayo tenían el riesgo más bajo de la enfermedad, y los nacidos en octubre el más alto. El estudio fue publicado en el Journal of American Medical Informatics Association.

“Estos datos podrían ayudar a los científicos a descubrir nuevos factores de riesgo de la enfermedad”, dijo el autor principal del estudio Nicholas Tatonetti, PhD, profesor asistente de informática biomédica en la Universidad de Columbia Medical Center (CUMC) y el Instituto de Ciencia de Datos de Columbia. Los investigadores planean replicar su estudio con datos de varios otros lugares en los EE.UU. y en el extranjero para ver cómo los resultados varían con el cambio de las estaciones y de los factores ambientales en esos lugares. Al identificar lo que está causando la enfermedad disparidades por mes del nacimiento, los investigadores esperan averiguar cómo podrían cerrar la brecha. Explica Sciencedaily.com.

Investigaciones anteriores sobre las enfermedades individuales, como el TDAH y el asma sugirió una conexión entre la época de nacimiento y la incidencia, pero se había realizado ningún estudio a gran escala. Esto motivó científicos de Columbia para comparar 1688 enfermedades contra las fechas de nacimiento y las historias médicas de 1,7 millones de pacientes tratados en NewYork-Presbyterian Hospital / CUMC entre 1985 y 2013.

El estudio descartó más de 1.600 asociaciones y confirmó 39 enlaces previamente reportados en la literatura médica. Los investigadores también descubrieron 16 nuevas asociaciones, entre ellas nueve tipos de enfermedades del corazón, la principal causa de muerte en los Estados Unidos. Los investigadores realizaron pruebas estadísticas para comprobar que las 55 enfermedades para las que se encuentran las asociaciones no surgió por casualidad.

“Es importante no llegar demasiado nervioso por estos resultados, ya que a pesar de que hemos encontrado asociaciones significativas del riesgo general de enfermedad no es tan grande”, señala el Dr. Tatonetti. “El riesgo relacionado con mes de nacimiento es relativamente menor en comparación con las variables más influyentes como la dieta y el ejercicio.”

Los nuevos datos son consistentes con investigaciones previas sobre las enfermedades individuales. Por ejemplo, los autores del estudio encontraron que el riesgo de asma es mayor para julio y octubre bebés. Un estudio danés anterior sobre la enfermedad encontró que el riesgo de pico fue en los meses (mayo y agosto) cuando los niveles de luz solar de Dinamarca son similares a los de Nueva York en el período comprendido entre julio y octubre.

Para el TDAH, los datos sugieren que alrededor de Columbia una en 675 apariciones podrían relacionarse con haber nacido en Nueva York en noviembre. Este resultado coincide con un estudio sueco que muestra las tasas máximas de TDAH en los bebés noviembre.

Los investigadores también encontraron una relación entre el mes de nacimiento y nueve tipos de enfermedades del corazón, con personas nacidas marzo enfrentan el mayor riesgo de fibrilación auricular, insuficiencia cardíaca congestiva, y el trastorno de la válvula mitral. Uno de cada 40 casos de fibrilación auricular puede relacionarse con efectos estacionales para un nacimiento marzo. Un estudio anterior utilizando registros austriacos y daneses pacientes encontró que los nacidos en los meses con mayores tasas de enfermedad del corazón – de marzo a junio – tenían la esperanza de vida más cortos.

“Las computadoras más rápidas y los registros electrónicos de salud están acelerando el ritmo de descubrimiento”, dijo el autor principal del estudio, María Regina Boland, un estudiante graduado en Columbia. “Estamos trabajando para ayudar a los médicos a resolver importantes problemas clínicos utilizando esta nueva riqueza de los datos.”

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