생일 효과

Birthday effect
생년월일 효과와 혼동하지 말 것.
수학적 일치에 대해서는 생일 문제를 참조하십시오.
"Birthday blue"는 여기서 리다이렉트됩니다.영화는 생일 블루스를 보세요.앨범의 경우 Birthday Blues(앨범)를 참조하십시오.

생일 효과(특히 자살에 대해 언급할 때 생일 블루스라고도 함)는 개인의 사망 확률이 생일이 되거나 가까워지는 통계적인 현상이다.생일 효과는 메이저 [7]리그 야구 선수들과 같은 소수의 인구뿐만 아니라 잉글랜드와 웨일스,[1] 스위스,[2][3] 우크라이나,[4][5][6] 미국의 일반 인구에 대한 연구에서도 나타나고 있다.연구는 이러한 효과를 일관되게 보여주지 않는다; 일부 연구는 남성과 여성의 사망률이 [5]생일을 앞두고 다른 반면, 다른 연구는 유의미한 성별 [8][9]영향을 발견하지 못한다.이러한 효과의 메커니즘에는 알코올 소비, 생일과 관련된 심리적 스트레스, 자살 위험 증가, 생일까지 버티려는 말기 환자, 사망률 염증 증가 또는 매년 신체를 약화시키는 생리 주기 등이 포함됩니다.또한 보고의 이상 때문에 통계적 아티팩트가 될 수 있다는 제안도 제기되었지만, [5][7]알려진 보고 이상을 제어하는 연구에서도 생일 효과가 나타났다.

스터디

개비 하트넷은 그의 생일에 [7]사망한 통계적으로 특이한 MLB 선수들 중 한 명이다.

대규모 데이터 세트를 쉽게 처리할 수 있는 통계 소프트웨어가 도입됨에 따라, 생일이 사망률에 영향을 미치는지 여부를 조사하기 위해 주 또는 국가 전체의 많은 연구가 수행되었다.최초의 대규모 연구는 1969년부터 1990년 사이에 사망한 캘리포니아 주민 274만5149명의 기록을 사용했다.사망의 계절성, 선택 수술, 2월 29일에 태어난 사람들과 같은 혼란스러운 요소들을 수정한 후, 남성의 경우 개인의 생일 전 주에, 여성의 경우 생일 다음 주에 사망률이 유의미하게 증가했습니다. 두 경우 모두 사망률은 생일날에 정점에 이르지 않았지만 거의 비슷했습니다.이 효과는 연령과 [5]인종에 관계없이 일관되었다.

12,275,033 스위스 사이에서 이와 비슷한 연구,, 효과 면 이들 80명 넘게 가장 많았다;[2]스위스 데이터에 또 다른 연구와 특정한 원인들에:심장 마비와 뇌졸중(여성들에서 두드러지)고 자살과 사고(pr 이 연결할 수 있는 13.8%초과 발견한 실제 생일은(17%예상 값보다 크)에서 가장 높은 사망률을 발견했다.edo암으로 인한 [3]사망률의 증가뿐만 아니라 남성에게서도 미미합니다.1998년에서 2011년 사이에 사망한 2,500만 명의 미국인들 중 6.7%가 그들의 생일날 사망하는 것으로 예상되고 있으며, 그 영향은 주말과 젊은이들 사이에서 가장 뚜렷하게 나타났다. 20세에서 29세 사이의 미국인들 사이에서는 25%[6]가 넘었다.키예프 인구에서 훨씬 더 많은 초과가 발견되었는데, 1990년에서 2000년 사이 남자들 사이에서는 예상보다 44.4%,[4] 여자들 사이에서는 예상보다 36.2% 더 많은 사망자가 발생했다.더 작은 전기 연구에서도 메이저 리그 야구[7] 선수들과 [5]미국 역사 백과사전에 등재된 사람들 사이에서 생일 효과가 나타났다.

자살사망에만 초점을 맞춘 대규모 연구는 덴마크와 [11]헝가리에서 생일 직후 또는 직후 자살이 최고조에 달한다는 증거를 발견했지만, 바이에른이나 [12]대만에서는[12] 그렇지[10] 않았다.

그러나 다른 연구들은 그러한 상관관계를 발견하지 못했다.덴마크와 오스트리아의 인구를 사용한 연구(기간 동안 총 205만2680명 사망)에 따르면 사람들의 수명은 출생 월과 상관관계가 있는 경향이 있지만, 일관된 생일 효과는 없으며, 가을이나 겨울에 태어난 사람들은 그들의 [8]생일로부터 더 먼 달에 사망할 가능성이 더 높은 것으로 나타났다.1995년부터 2009년까지 독일의 모든 암 사망자에 대한 연구는 크리스마스 효과와 [9]관련된 것을 발견했지만 생일 효과의 증거는 발견되지 않았다.Leonard Zusne의 작은 연구는 남성과 여성 코호트들 사이에서 생일 효과가 있다는 것을 발견했는데, 여성은 생일 직전에 사망할 가능성이 더 높았고, 남성은 생일 직후에 사망할 가능성이 더 높았지만, 평균적으로 봤을 때 전체 인구 [13]중 생일 효과는 없었다.잉글랜드와 웨일스의 사망률 데이터 연구에서도 같은 결과가 나타났다. 이 연구에서는 각 하위 그룹(남녀, 결혼, 결혼, 이혼 및 홀아비 없음)에서 통계적으로 유의한 생일 효과가 있었지만 전체 [1]인구에서는 관찰되지 않았다.

가능한 설명

외부 원인

생일 축하 행사는 종종 알코올 소비의 큰 증가와 관련이 있습니다.폭음은 음주, 사고 및 음주 운전뿐만 아니라 기존 상태를 악화시키고 자살 [4][11]위험을 증가시킴으로써 개인의 사망 위험을 증가시킬 수 있습니다.법적 최소 음주 연령이 21세인 미국에서는 21세 생일과 그 다음날 사망률이 매우 높으며,[14][15] 이는 거의 전적으로 사고 증가에 기인한다.

심신증 및 심리

다음 항목도 참조하십시오.사망률 염증

심리적인 효과에 의존하는 상호 모순되는 두 가지 설명이 제시되었다.한편으로, 생일은 집중할 수 있는 고정된 날짜를 제공하므로, 불치병에 걸린 사람들은 그날까지 버틸 수 있다.반면에, 생일은 또한 개인에게 죽음을 상기시키고 [5][16]삶을 돌아볼 기회를 제공한다.테러 관리 이론에 따르면, 이것은 죽음을 앞당길 수 있는 스트레스를 유발한다.남성과 여성, 그리고 점점 더 덜 성공한 야구 선수들 사이의 고르지 않은 사망률 분포는 둘 다 생일 효과에서 역할을 할 수 있다는 것을 암시합니다: 공공의 삶의 영역에 초점을 맞춘 사람들은 그들의 전성기가 지나갔다는 것을 상기시킬 수 있습니다.가정주부나 아마추어 스포츠 선수와 같은 사적인 영역에서 더 많이 살았던 사람들은 그들이 죽음에서 무엇을 잃을지 더 잘 알고 [5][7][16]붙잡으려고 노력한다.이와 관련된 것이 "약속 깨짐 효과"인데, 자살에 대한 생각에 시달리는 사람은 그들의 환경이 [11]개선될지 여부를 보기 위해 생일이나 다른 중요한 행사까지 기다린다.

그psychosomatic/psychological 모델도 사실은 그러한 현상 –이 유월절 효과는 유대인 공동체(는데 이는 부산 국제 영화제에 따라 이동하)중에 문화에 의존하는 것, 그리고 Ch 사이에 추석 효과 표시에 의해 지원된다 Christmas,[9] 같은 휴일 동안 암 사망자 수 비슷한 증가 해명했다.inese.[5][16]

생리학

24시간의 일주기 리듬처럼, 신체 또한 매년 "순환" 생체 리듬을 갖는다는 것이 제안되었다.바이저맨 외출생 시의 기후 조건이 내부의 스트레스를 유발하고 [4]사망 확률을 높이는 시대정신으로 작용한다고 제안해 왔다.

통계

사망진단서를 처리할 때 생년월일과 사망년월일 필드를 혼동할 수 있으며,[5] 이로 인해 이들이 일치하는 명백한 증명서 수가 증가할 수 있습니다.또한 정확한 날짜를 알 수 없는 경우에는 해당 달의 1일과 15일을 플레이스 [17]홀더로 사용하는 경우가 많습니다.이는 이 날짜에 기록된 출생과 사망의 초과를 야기할 것이다.그러나 연구는 또한 데이터 처리 이상에 의해 유발되지 않는 직전과 직후의 사망률의 변화를 발견하여 통계적 아티팩트만으로는 생일 [5]효과를 설명할 수 없음을 시사한다.

레퍼런스

  1. ^ a b Anderson, M (1975). "Relationship between month of birth and month of death in the elderly". British Journal of Preventive & Social Medicine. 29 (3): 151–156. doi:10.1136/jech.29.3.151. PMC 478908. PMID 1191883.
  2. ^ a b Bovet, J; Spagnoli, J; Sudan, C (1997). "[Mortality and birthdays]". Sozial- und Präventivmedizin (in French). 42 (3): 151–161. doi:10.1007/bf01300566. PMID 9334087. S2CID 45657303.
  3. ^ a b Ajdacic-Gross, Vladeta; et al. (2012). "Death has a preference for birthdays – an analysis of death time series". Annals of Epidemiology. 22 (8): 603–606. doi:10.1016/j.annepidem.2012.04.016. PMID 22658822.
  4. ^ a b c d Vaiserman, Alexander; Grigoryev, Pavel; Belaya, Irina; Voitenko, Vladimir (2003). "Variation of mortality rate during the individual annual cycle". Biogerontology. 4 (4): 221–225. doi:10.1023/A:1025168932058. PMID 14501186. S2CID 22678145.
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  17. ^ Abel, Ernest; Kruger, Michael (2006). "Heaping in Anniversary Reaction Studies: A Cautionary Note". Omega: Journal of Death and Dying. 54 (1): 59–65. doi:10.2190/V752-6773-1KMW-3334. PMID 17844772. S2CID 24371210.