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La salud renal depende de la madre

08.06.2013

Los científicos han determinado que las condiciones en las que se encuentra el feto en el útero afectan la salud de los riñones no solo inmediatamente después del nacimiento, sino durante toda la vida.

Los bebés prematuros y los bebés con bajo peso al nacer tienen riesgo de enfermedad renal, según investigadores australianos. Los científicos han encontrado una relación entre el peso al nacer y el número de nefronas (la unidad estructural del riñón responsable de la filtración, reabsorción y secreción de sustancias). Según los científicos, la formación de nefronas en los riñones finaliza a las 36 semanas de desarrollo fetal, por lo que un niño nacido antes de este período tiene un grave riesgo de desarrollar enfermedades renales debido al subdesarrollo de este órgano. A menudo, el bajo peso al nacer es evidencia de que el número de nefronas es inferior al normal. Así, de media, una persona tiene 1 millón de nefronas al nacer, mientras que cada año se pierden de forma natural unas 6 nefronas. Resulta que si no probamos la fuerza de nuestros riñones, pueden funcionar durante más de 000 años.

Sin embargo, la cifra media -1 millón de nefronas- no está presente en todos los recién nacidos. Según científicos australianos, el número de nefronas al nacer oscila entre 200 mil y 2 millones, y solo el bajo peso indica un número pequeño, lo que significa que casi garantiza el desarrollo de enfermedades renales graves ya en la infancia y la adolescencia.

Cabe señalar que la enfermedad renal es un grave problema de salud pública debido a su alta prevalencia. Según diversos estudios, del 6 al 20% de la población en el mundo padece enfermedad renal. Esta cifra es comparable al número de niños nacidos con bajo peso en todo el mundo: el 15% del número total de recién nacidos.

Hay algunas cosas que una mujer embarazada puede hacer por su hijo por nacer, como evitar los alimentos ricos en grasas, el alcohol y los antibióticos. El estrés, o más bien las hormonas que se liberan durante este, repercute negativamente en el estado de la mujer embarazada. Sin embargo, si el bebé aún nació prematuramente o tuvo bajo peso al nacer, tanto los médicos como los padres deben examinar al bebé con más frecuencia y controlar el estado de sus riñones. Además, los adultos que saben que nacieron prematuramente o con bajo peso corporal también deben estar atentos a sus riñones.

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Energía del espacio para Starship 08.05.2024

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Nuevo método para crear baterías potentes 08.05.2024

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Contenido de alcohol de la cerveza caliente. 07.05.2024

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Noticias aleatorias del Archivo

Dificultad de medición 27.12.2020

Se ha desarrollado un algoritmo para cuantificar la complejidad de las estructuras. Es capaz de trabajar no solo con sistemas físicos hasta cuánticos, sino también con imágenes, video e incluso música.

Una comprensión intuitiva de la complejidad de los sistemas y procesos es inherente a cualquier persona. Por ejemplo, uno puede distinguir fácilmente la complejidad de dos dibujos en función de la diferencia de sus elementos entre sí y la cantidad de detalles diferentes. Esta es información clave para que el cerebro humano distinga entre objetos de aproximadamente el mismo tamaño y forma. Pero, ¿cómo digitalizar una idea de la complejidad de un objeto y expresarlo matemáticamente? Después de todo, la necesidad de una descripción matemática que refleje adecuadamente la complejidad de las estructuras jerárquicas no aleatorias existe en muchos campos de la ciencia, desde la física y la geología hasta las ciencias sociales.

Un equipo internacional de científicos ha desarrollado un algoritmo de máquina universal que puede cuantificar, con un solo número, la complejidad de cualquier sistema bidimensional o tridimensional. Aplicaron con éxito el método para detectar con precisión las transiciones de fase de los materiales magnéticos variando la complejidad de los estados inicial y final. Sin embargo, el algoritmo también es capaz de trabajar con imágenes, videos, música, sistemas cuánticos, algoritmos de redes neuronales para el reconocimiento de patrones y otros sistemas. Los autores argumentan que el esquema propuesto es mucho más simple y económico que los métodos estándar basados en el cálculo de funciones de correlación o utilizando métodos de aprendizaje automático. Lo informaron en la revista de la Academia Nacional de Ciencias de EE. UU. (PNAS).

El método de cálculo de la complejidad se basa en la división paso a paso de la estructura en bloques y la posterior promediación de una determinada característica dentro de ellos. En cada paso, el algoritmo compara la estructura promediada ("difusa") con la original y fija el grado de cambio en forma de coeficiente numérico. Por ejemplo, si el sistema analiza una imagen, los píxeles que contiene se dividen en bloques, en cada uno de los cuales se promedian por color. Por lo tanto, si la imagen consta de muchos pequeños detalles, desaparecerán, lo que aumentará la diferencia entre la estructura "borrosa" y la original. Al mismo tiempo, también aumenta el coeficiente numérico que expresa la complejidad de la imagen. La misma operación se repite con la imagen "borrosa". Como resultado, el algoritmo calcula un coeficiente numérico que caracteriza el grado de complejidad de la imagen.

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