A pesar del progreso hecho por la campaña denominada: Back to Sleep (Dormir Boca Arriba) lanzada en 1990, el síndrome de muerte súbita del lactante o SUID, por sus siglas en inglés, continúa siendo un riesgo significativo para los bebés y la tasa de incidencia no ha mejorado en la pasada década. Es importante clasificar y hacerle un seguimiento a las causas de estas muertes para aclarar qué condiciones resultan peligrosas a la hora de dormir y para crear mensajes consistentes sobre el sueño seguro , pero puede también generar diferentes opiniones y confusión sobre la forma de categorizar las muertes cuando la causa es incierta.
En un artículo del número de julio de 2014 de Pediatrics, "Clasificación y aplicación del sistema para registrar casos de muerte súbita e inexplicable del lactante", publicado en línea el 9 de junio, los investigadores de los Centros para la Prevención y Control de las Enfermedades (CDC, por sus siglas en inglés) describen el sistema que implementaron para clasificar las muertes infantiles en siete Estados que participan en un programa piloto para el registro de las muertes por el síndrome de muerte súbita del lactante (SMSL).
Un algoritmo para tomar decisiones guía al personal a través de una serie de preguntas relacionadas con la investigación del escenario de la muerte como: factores resultan peligrosos a la hora de dormir, factores que pueden provocar asfixia y otros hallazgos que suscitan preocupación. Los investigadores utilizaron el algoritmo para clasificar los 436 casos de SMSL identificados en los siete Estados en el 2011 y encontraron que la mayoría (382 casos) se produjeron en un entorno poco seguro para dormir.
Los autores concluyen que el sistema de clasificación ha tenido un buen desempeño en cuanto se refiere a la categorización de los casos de mayor dificultad. Si se utiliza en más Estados, les permitiría a los programas locales y estatales rastrear con mayor precisión la magnitud de los tipos específicos de SMSL por un período de tiempo, para mejorar la capacidad para identificar los grupos de riesgo más altos que pueden beneficiarse de las intervenciones.
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