В нескольких крупных массивах данных исследователи действительно находили небольшой избыток смертей в дату рождения по сравнению с ожидаемым числом. Но размер этого эффекта невелик, воспроизводится не во всех работах и существенно зависит от страны, возраста и причины смерти. «Большинство людей умирает в день рождения» — это неверное прочтение данных.
Как статистики ищут такой эффект
Исследователи сравнивают фактическое число смертей в конкретную дату с ожидаемым — то есть со средним числом смертей в день при том же составе населения по возрасту и полу. Если фактическое число систематически превышает ожидаемое на день рождения, говорят о возможном «эффекте дня рождения».
Здесь важны несколько методологических вопросов. Сезонность: рождаемость и смертность неравномерно распределены по месяцам, поэтому просто сравнивать 1 января с другими датами некорректно. Возрастная структура: у пожилых людей вероятность смерти выше в любой день, поэтому их присутствие в базе данных влияет на результат. Точность регистрации дат: в старых или неполных данных даты рождения и смерти могут округляться или вноситься с ошибками — и тогда статистический эффект может быть артефактом записей, а не реальным явлением.
Французские данные
Французский национальный институт статистики и экономических исследований INSEE проводил такой анализ на основе данных гражданского состояния. В соответствующей работе исследователи обнаружили небольшое, но статистически заметное превышение числа смертей в день рождения. Причём эффект был выражен неодинаково для разных возрастных групп и причин смерти.
Один из важных результатов: смерти от сердечно-сосудистых событий и несчастных случаев вносили больший вклад в избыток, чем другие причины. Это согласуется с несколькими гипотезами, о которых ниже.
Российские данные: анализ НИУ ВШЭ
Исследователи из Высшей школы экономики провели аналогичный анализ на российских данных. Работа охватывала данные о смертях за несколько десятилетий. Результаты показали наличие аналогичного небольшого эффекта для ряда причин смерти, в том числе для сердечно-сосудистых событий и внешних причин (включая несчастные случаи и отравления). При этом авторы указывали на ограничения, связанные с качеством и полнотой исходных данных.
Возможные объяснения: гипотезы, не доказанные причины
Исследователи предлагают несколько объяснений, но ни одно из них не является доказанным универсальным механизмом.
Стресс и эмоциональная нагрузка. День рождения — дата с символическим значением: подведение итогов, оценка прожитого, иногда разочарование или одиночество. Психологический стресс может провоцировать сердечно-сосудистые события у предрасположенных людей.
Алкоголь и застолье. Праздничное употребление алкоголя повышает риск острых сердечно-сосудистых событий, несчастных случаев и отравлений.
«Эффект отсрочки». Некоторые пациенты с тяжёлыми заболеваниями, по мнению ряда исследователей, могут субъективно «удерживать» жизнь до значимой для них даты. Это интригующая гипотеза, но методологически её крайне сложно проверить.
Особенности регистрации. В части случаев дата смерти, совпадающая с датой рождения, может записываться иначе — либо намеренно, либо из-за ошибок. Эффект может быть частично статистическим артефактом.
Чего не надо из этого выводить
Небольшой относительный избыток смертей на уровне популяции не означает личного риска в конкретный день рождения. Это статистическая тенденция, заметная только при анализе миллионов случаев — она не предсказывает индивидуальную судьбу.
Не стоит и делать вывод, что само празднование дня рождения опасно: большинство людей отмечает этот день без каких-либо негативных последствий для здоровья. Умеренность при застолье остаётся разумной рекомендацией по общим соображениям — но не потому, что именно этот день смертельно опасен.
Почему «предел Хейфлика» здесь ни при чём
Предел Хейфлика — это феномен клеточного старения: нормальные соматические клетки делятся ограниченное число раз, после чего перестают делиться и переходят в состояние клеточного старения. Это реальное биологическое явление, но оно не привязано к календарной дате и никак не объясняет статистические паттерны смертности по дням года. Связывать их — ошибка в понимании обоих явлений.
Что из этого важно для понимания данных о смертности
«Эффект дня рождения» — интересный пример того, как статистика популяционного уровня может восприниматься как личное предсказание. Эти две вещи принципиально различны.
Когда исследователи говорят о небольшом избытке смертей в день рождения в популяции, они описывают среднюю тенденцию по миллионам человеко-лет наблюдения. При этом подавляющее большинство людей в свой день рождения не умирает — иначе эффект был бы катастрофически очевиден без всякого статистического анализа.
Второй важный момент: «эффект» обнаружен не во всех работах и варьируется по странам и периодам. Французские и российские данные показывают нечто похожее, но с разными величинами и по разным причинам смерти. Это говорит о том, что если эффект и реален, он опосредован социальными и культурными факторами — а значит, не является универсальным биологическим законом.
Читайте также: Смертность по дням недели — что показывает статистика и как читать различия
Наконец, качество данных о смертности — особенно исторических — имеет значение. Там, где регистрация дат рождения и смерти была неточной, часть эффекта может оказаться артефактом: люди, умершие в период вокруг дня рождения, иногда записывались именно на эту дату.