¿La edad es lo más importante en el riesgo de SMSL?

sleeping infant
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LUNES, 9 de diciembre de 2019 (HealthDay News) -- Una nueva investigación sugiere que la edad de un bebé podría ofrecer pistas sobre el síndrome de muerte infantil súbita (SMIS), que antes se conocía somo SMSL.

El estudio identificó dos grupos exclusivos de bebés que fallecieron de SMIS: bebés que murieron en un plazo de una semana tras nacer, y otros que murieron más adelante.

"El SMIS es un término que abarca al SMSL, las causas desconocidas de muerte y la asfixia accidental en la cama", explicó la autora del estudio, Tatiana Anderson.

Dijo que el nuevo estudio encontró que "las muertes [a la edad infantil] de 0 a 6 días fueron significativamente distintas que las muertes que ocurrieron más adelante durante el primer año".

Anderson es miembro postdoctoral de neurociencias en el Centro de Investigación Integral sobre el Cerebro del Instituto de Investigación Pediátrica de Seattle.

Apuntó que muchos de los factores de riesgo conocidos del SMSL (una edad materna joven, las madres soleteras, el orden de nacimiento y el peso al nacer) no parecieron ser factores en los bebés que fallecieron durante la primera semana de vida.

Incluso el tabaquismo materno (un factor de riesgo conocido del SMIS) no pareció ser un factor en los bebés que murieron de forma súbita en las primeras 48 horas, encontró el estudio.

Pero Anderson enfatizó que eso no significa que fumar en el embarazo sea adecuado. "Fumar sigue siendo el mayor factor de riesgo modificable del SMIS. [En un estudio anterior, los investigadores encontraron que] un 22 por ciento de las muertes por SMIS se podían atribuir causalmente a fumar", señaló.

Los investigadores creen que sus hallazgos respaldan la idea de que el SMIS podría tener unas causas subyacentes distintas, dependiendo de la edad del bebé.

El estudio actual, que utilizó un modelado por computadora, fue una colaboración con Microsoft. El modelo fue desarrollado a partir de una base de datos de todos los nacimientos de Estados Unidos de 2003 a 2013.

En total, el modelo incluyó a más de 41 millones de nacimientos, y casi 38,000 muertes súbitas sin explicación.

"No iniciamos el estudio con la predicción de que la primera semana sería distinta, [de que] estas poblaciones no deberían agruparse bajo el término SMIS", explicó Anderson. "Hay distintos factores de riesgo, y probablemente distintas causas de muerte".

Los hallazgos aparecen en la edición del 9 de diciembre de la revista Pediatrics.

El Dr. Richard Goldstein, director del Programa Robert de Muerte Súbita Sin Explicación en Pediatría del Hospital Pediátrico de Boston, escribió un editorial que se publicó junto con el estudio.

"Hay verdades disponibles en los grandes grupos de datos que quizá no estuvieran igual de disponibles en el pasado", planteó.

Pero Goldstein advirtió que las muertes inesperadas todavía no se deben dividir en dos grupos. Dijo que es demasiado pronto para decir que hay dos grupos distintos con distintas causas. Se necesita más investigación.

La mayoría de los expertos en estas muertes súbitas sin explicación sospechan que las muertes se ubican en un continuo según la edad, pero que es probable que tengan causas subyacentes similares o vulnerabilidades en común.

Por ejemplo, es posible que esos bebés no tengan una regulación adecuada del sistema autonómico que los despierte si no están recibiendo suficiente aire. En un niño, ese tipo de vulnerabilidad podría conducir a que nazca muerto. En otro, podría provocar una muerte súbita y sin explicación a los 4 meses.

Anderson dijo que es demasiado pronto para hacer alguna recomendación específica a los padres basándose en este estudio. Añadió que, basándose en estudios anteriores, es importante que las madres no fumen durante el embarazo, y que los bebés deben dormir de espaldas para reducir el riesgo de SMIS.

Más información

Para más información sobre la prevención del SMSL/SMIS, visite el Instituto Americano del SMSL.


Artículo por HealthDay, traducido por HolaDoctor.com

© Derechos de autor 2019, HealthDay

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