*

X

Sugar Bob, el adorable venado al que le encanta comer marihuana (VIDEO)

Por: pijamasurf - 12/14/2014

A este animal le fascina pasar el día "moncheando" las hojas caídas de los capullos de ganja

El auge de la marihuana medicinal en Estados Unidos también se ha esparcido al reino animal. En este corto video podemos ver a un venado llamado Sugar Bob que ha tomado una particular afición por masticar hojas de marihuana en un rancho en el Applegate Valley, en Oregon.

La gente de la televisión pública de Oregon captó a este venado en un rancho donde se cosecha marihuana médica, como parte de su cobertura de la cultura de la cannabis.

A Sugar Bob le fascina pasar el día "moncheando" las hojas caídas de los capullos de ganja. En ocasiones, sin embargo, logra pescar algunas hojas de plantas que están listas para ser vendidas. Según el agricultor Richard Davis, el venado "limpia todas las hojas que se caen al piso, y después está listo para una siesta". Dulces sueños, dulce Bob.

Esta extraordinaria historia tiene además el añadido de que Sugar Bob tiene una excelente relación con el perro de Davis, al cual está "ayudando a morir", ya que es de edad avanzada. En los ojos de Sugar Bob hay una paz contagiosa, incluso Davis señala que en una ocasión tuvo que irse a acostar después de ver la tranquilidad con la que Sugar Bob se dedicaba a dormir tras comer un poco de cannabis.

App podría predecir olas depresivas o eufóricas en pacientes bipolares

Por: pijamasurf - 12/14/2014

Este equipo de programadores y psiquiatras desarrolló un algoritmo capaz de analizar las fluctuaciones del estado de ánimo a través de las conversaciones en un teléfono celular

 "Marbles", de Ellen Forney

"Marbles", de Ellen Forney

El estado de ánimo de las personas se parece a las nubes: pasan de un estado a otro rápidamente, fluctuando entre formas, sin detenerse mucho tiempo en una sola. A pesar de que los Big Pharma y la mercadotecnia pujen por diagnósticos de trastorno bipolar o TDA en niños (con lo que logran incrementar sus ventas), lo cierto es que la experiencia subjetiva de los cambios de humor puede ser devastadora para algunas personas. ¿Sería posible predecir cambios de humor radicales a través de una app?

El psiquiatra Melvin McInnis cree que sí, y desde 2013 trabaja con programadores de la Universidad de Michigan en el proyecto PRIORI para analizar las ondas sonoras del habla a través de teléfonos celulares. En la siguiente gráfica encontramos tres muestras discursivas de un mismo paciente con trastorno bipolar. El estado eutímico ("normal") se utiliza como parámetro de medición y los colores corresponden a "coloraciones" de la voz y elementos como volumen, énfasis, timbre, etcétera.

 speech

Y es que nuestro estado de ánimo permea todo lo que decimos, pero esto es especialmente claro en personas diagnosticadas con trastorno bipolar, que experimentan periodos de euforia y exaltación seguidos por hondos abismos de depresión. A grandes rasgos (y, suponemos también, salvando particularidades léxicas locales), durante un estado depresivo la voz se vuelve más lenta, con grandes pausas entre las palabras, mientras que en el estado “maníaco”, la persona habla rápidamente y con sentido de imperiosa urgencia.

McInnis y su equipo han desarrollado un algoritmo que puede distinguir distintas variables en el tono de voz que, al promediarlas y almacenarlas, servirán para formar una base de datos del discurso anímico que en un futuro cercano podría servir para crear una app especializada en pacientes bipolares, ya sea para evaluar la medicación o para predecir la frecuencia de los cambios de humor.

El estudio piloto se lleva a cabo con 10 voluntarios del Estudio Longitudinal de Prechter para Desorden Bipolar, también dirigido por McInnis, que en el futuro se expandirá a 60 participantes. Se estima que los cambios de humor se suceden en virajes de 2 meses. McInnis dice que “es importante pensar un episodio de manía o depresión bipolar como la recurrencia del cáncer o un infarto. Provoca una increíble devastación personal, y es potencialmente letal”.