Ihr Geburtsmonat: Ihre Krankheit

Sag’ mir wann Du geboren bist und ich sage Dir, woran Du mit ziemlicher Sicherheit erkranken wirst.

Das glauben Sie nicht?

Das kommt Ihnen irgendwie spanisch vor (darf man das noch sagen oder ist das schon ethnophob)?

feel sick emoticonNun, dass ihnen das spanisch vorkommt, das liegt daran, dass Sie die Untersuchung von Mary Regina Boland, Zachary Shahn, David Madigan, George Hripcsak und Nicholas P. Tatonetti nicht kennen. Die Bio-Informatiker haben nämlich einen Algorithmus entwickelt, der auf die Suche nach Zusammenhängen geht. Season Wide Association Study (SeaWAS) nennen sie den Algorithmus, der ohne jede Voreinstellung, ohne Bias, wenn man so will, auf Daten losgelassen werden kann, die Daten durchsucht und den Traum erfüllt, den viele Sozialforscher träumen:

Data Speak to Me.

Und in der Tat, er lässt die Daten sprechen der SeaWAS.

Zunächst einmal die Daten von 791.534 männlichen und 956.465 weiblichen Patienten, die zwischen 1985 und 2013 in einem New Yorker Krankenhaus behandelt wurden. Die Autoren haben also das, was man eine linkszensierte Stichprobe nennt, denn gesunde Menschen kommen SeaWAS nicht vor den Algorithmus. Man muss schon krank geworden sein oder krank sein, um geSeaWASt zu werden.

feel sick emoticon 2Für die, die krank geworden sind oder waren zwischen 1980 und 2013 hat SeaWAS den Zusammenhang zwischen 1688 verschiedenen Krankheiten und dem Geburtsmonat analysiert, und zwar auf Grundlage der Annahme, dass die (Umwelt-)Bedingungen, unter denen ein Mensch geboren wird, auf seine Gesundheit durchschlagen. Abermals ist das eine Annahme, die man diskutieren und kritisieren kann, denn Rauchen während der Schwangerschaft ist vermutlich relevanter für die Gesundheit eines Kindes als die Tatsache, dass am Tag der Geburt schlechtes Wetter war, aber sei’s drum.

Wir haben unseren Leser ein Risikoprofil versprochen, und hier ist es:

Sie kennen ihren Geburtsmonat, wir sagen Ihnen, an welcher Krankheit sie sehr wahrscheinlich erkranken oder bereits erkrankt sind:

Geburtsmonat Wahrscheinliche Erkrankung
Januar Bluthochdruck, Herzmuskelschwäche
Februar Lungenkrebs, Mandelentzündung
März Herzrhythmusstörungen; Herzstillstand, Störung der Mitralklappe, Prostatakrebs, Arteriosklerose, postoperatives Trauma
April Herzinfarkt, chronische Herzdurchblutungsstörungen
Mai KEINE
Juni Schlaganfall, Asthma
Juli KEINE
August Bindehautentzündung
September Chronisches Erbrechen, Bronchitis, Fieber, Asthma, Emotionale Störungen, Psychosoziale Störungen
Oktober Akute Infektion der Atemwege, Infektion durch nichtgiftige Insektenstiche, Arterienerkrankungen, Rachenkatarrh, Kurzsichtigkeit, Sehstörungen, Magenerkrankungen, Erblinden
November HIV, ADHS, Dickdarmkatarrh, Drogensucht, Durchfall, Mandelentzündung, Lernschwächen
Dezember blaue Flecken

Na, wie akkurat ist die Vorhersage?

feel sick emoticon 3Sind sie im März, Oktober oder November geboren?

Oh, je!

Wem das alles noch nicht reicht, der kann genaueres im Journal of the American Medical Informatics Association nachlesen: Artkel und Appendix.

Eine Erklärung für die Zusammenhänge geben die Autoren übrigens nicht, was auch nicht zu erwarten war, wenn die Daten sprechen.

Boland, Mary Regina, Shahn, Zachary, Madigan, David, Hripcsak, George & Tatonetti, Nicholas P. (2015). Birth Month Affects Lifetime Disease Risk. A Phenome-Wide Method. Journal of the American Medical Informatics Association. Online First

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About Michael Klein

… concerned with and about science

14 Responses to Ihr Geburtsmonat: Ihre Krankheit

  1. Pingback: [Kritische Wissenschaft] Ihr Geburtsmonat: Ihre Krankheit | netzlesen.de

  2. markus says:

    Bei einer so derart grossen Stichprobe kommt aus mathematischen Gruenden immer etwas raus, was statistisch signifikant ist, extern validE ist es deshalb nicht !

    • Und? Vor allem die Frage, wie man feststellt, dass es extern nicht valide ist, interessiert mich.

      • Veil says:

        1. Stichprobentheorie
        2. Korrelation vs Kausalität
        3. Alphafehler-Kumulierung

        Bei dem Begriff SeaWAS dachte ich da kommt jetzt ein ganz ausgebuffter Algorithmus, mindestens aus dem Bereich Bayes/MCMC Verfahren oder Neuronale Netze/deep learning Algorithmen, und dann ist es nur ne popelige logistische Regression mit Chi-Quadrat Test. Schnarch.

    • Welehamm says:

      aus mathematischen Gründen klar, aber der Regressionskoeffizient liegt nahe bei Null.

  3. Max says:

    “Dezember- blaue Flecken”.
    Wahnsinn.
    🙁

  4. Welehamm says:

    Mensch habe ich da Glück. Bei mir steht “keine”. Habe soeben einen Saal für meinen 100sten Geburtstag bestellt. So stelle ich mir Wissenschaft vor.

    • dito. Die Erhebung ist zwar der reinste Quark. Aber subjektiv ein Treffer ins Schwarze. Ich kann machen was ich will, ich werde nicht krank, wenn alles um mich herum keucht und rotzt. Ich bin Raucher, ernähre mich schlecht und treibe keinen Sport. Trotzdem bin ich körperlich auf Zack und geistig vital. Ich glaube fast, dass ich in 200 Jahren jemanden bitten muss, mich zu erschießen. 🙂

  5. Nobby says:

    Sch…, im Juli geboren, kein opferstatus

  6. hope says:

    Gesegnet ist die Wissenschaft.

  7. Alex says:

    Diese Anfänger, Sternzeichen wär viel relevanter..

    Btw, bisher hat mich noch jedes Mädel nach meinem Sternzeichen gefragt.
    *sfz

    Zum Glück sind wir ja alle einzigartige Individuen, da macht es auch Sinn zwölf (beliebige) Schubladen zu verwenden, in die jeder gesteckt werden kann!

  8. Doris Schmidt says:

    Ach, du liebe Zeit! Ich soll nur blaue Flecken haben? Da muss ich mich aber bei den Damen und Herren “Wissenschaftlen” beschweren; habe ich doch Polyathrose und Asthma. So was aber auch…

  9. Wegen eines akuten Lachanfalles kann ich da leider nichts profundes dazu schreiben.

    Die “Bio-Informatiker” Mary Regina Boland, Zachary Shahn, David Madigan, George Hripcsak und Nicholas P. Tatonetti hatten vermutlich nur die Absicht ihren h-index zu erhöhen.

Bitte keine Beleidigungen, keine wilden Behauptungen und keine strafbaren Inhalte ... Wir glauben noch an die Vernunft!

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