دراسة تكشف عن أفضل تمارين فعالة لمرضى ضغط الدم متفرقات
تاريخ النشر: 30th, July 2023 GMT
متفرقات، دراسة تكشف عن أفضل تمارين فعالة لمرضى ضغط الدم،دراسة تكشف عن أفضل تمارين فعالة لمرضى ضغط الدم مرضى ضغط الدم .،عبر صحافة مصر، حيث يهتم الكثير من الناس بمشاهدة ومتابعه الاخبار، وتصدر خبر دراسة تكشف عن أفضل تمارين فعالة لمرضى ضغط الدم، محركات البحث العالمية و نتابع معكم تفاصيل ومعلوماته كما وردت الينا والان إلى التفاصيل.
دراسة تكشف عن أفضل تمارين فعالة لمرضى ضغط الدم مرضى ضغط الدم
كشف بعض الأطباء أن القيام بتمارين "اللوح الخشبي" (بلانك) أو "الجلوس في وضعية الاستناد على الحائط" هي الأفضل للمساعدة في السيطرة على ارتفاع ضغط الدم.
ووجدت مراجعة للبيانات السريرية أنه على الرغم من أن التمارين الهوائية كانت مفيدة، إلا أن التمارين الثابتة المصممة لتدريب العضلات كان لها التأثير الأكبر.
ويقول الباحثون، خلال دارسة نشرتها صحيفة الديلي ميل، إن النتائج تعني أن الوقت قد حان لمراجعة المبادئ التوجيهية الحالية لتمارين الوقاية والعلاج من ارتفاع ضغط الدم، وتعتمد التوصيات الحالية - مثل المشي والجري - إلى حد كبير على البيانات القديمة التي تستبعد الأشكال الأحدث من التمارين، مثل التدريب المتقطع عالي الكثافة (HIIT) والتمارين متساوية القياس.
وقام الباحثون في جامعة Canterbury Christ Church، كينت، بتحليل البيانات بحثا عن التجارب السريرية التي أبلغت عن آثار تدخل تدريبي استمر أسبوعين أو أكثر على ضغط الدم أثناء الراحة.
وتم تصنيفها على أنها تمارين هوائية ("كارديو")، وتمارين مقاومة ديناميكية، ومزيج من هذه التمارين، وتمارين HIIT، وتمارين متساوية القياس، ويتم التعبير عن ضغط الدم على أنه ضغط انقباضي، وهو الرقم العلوي الذي يمثل الضغط أثناء قيام القلب بدفع الدم للخارج، والضغط الانبساطي، وهو الرقم السفلي الذي يقيس الضغط بينما يرتاح قلبك، وذلك حسب ما ذكرته صحيفة ديلي ميل البريطانية.
وتم تعريف ضغط الدم الصحي أثناء الراحة على أنه قراءة أقل من 130/85 مم زئبق؛ ما قبل ارتفاع ضغط الدم مثل 130-139/85-89 مم زئبق، وارتفاع ضغط الدم 140/90 مم زئبق أو أكثر.
ووجد تحليلهم لـ 270 تجربة بين عامي 1990 و2023 شارك فيها ما يقرب من 16000 مشارك، انخفاضا كبيرا في ضغط الدم الانقباضي والانبساطي أثناء الراحة بعد جميع فئات التمارين المختلفة.
ولكن لوحظ أكبر انخفاض في ضغط الدم الانقباضي والانبساطي بعد التدريبات متساوية القياس مع انخفاض 8.24/4 ملم زئبق، مقارنة بـ 6.04/2.54 ملم زئبق للتدريب المشترك، و4.55/3.04 ملم زئبق بعد التدريب على المقاومة الديناميكية، و4.49/2.53 ملم زئبق للأيروبيك، و4.08/2.50 مم زئبق بعد HIIT.
وكشفت التحليلات الإضافية أن القرفصاء الجداري (متساوي القياس) والجري (الهوائي) هما أكثر التمارين الفردية فعالية لتقليل كلا مقياسي ضغط الدم، وفقا للنتائج المنشورة في المجلة الطبية البريطانية.
ويعترف الباحثون بالاختلافات بين المشاركين، وبأن العمليات الإحصائية والمنهجية وتدخلات التمرينات ربما أثرت على النتائج.ومع ذلك، بشكل عام، يعد التدريب على التمارين المتساوي القياس هو الأسلوب الأكثر فاعلية في خفض ضغط الدم الانقباضي والانبساطي.
وتوفر هذه النتائج إطارا شاملا مدفوعا بالبيانات لدعم تطوير توصيات وإرشادات تمرين جديدة للوقاية من ارتفاع ضغط الدم الشرياني وعلاجه.
الكلمات الدالة : العضلات الجري التمارين الرياضية مرضى ضغط الدم34.83.0.115
اقرأ على الموقع الرسمي
وفي نهاية المقال نود ان نشير الى ان هذه هي تفاصيل دراسة تكشف عن أفضل تمارين فعالة لمرضى ضغط الدم وتم نقلها من بوابه اخبار اليوم نرجوا بأن نكون قد وفقنا بإعطائك التفاصيل والمعلومات الكامله .
علما ان فريق التحرير في صحافة العرب بالتاكد منه وربما تم التعديل علية وربما قد يكون تم نقله بالكامل اوالاقتباس منه ويمكنك قراءة ومتابعة مستجدادت هذا الخبر او الموضوع من مصدره الاساسي.
المصدر: صحافة العرب
كلمات دلالية: ايجي بست موعد عاجل الدولار الامريكي اليوم اسعار الذهب اسعار النفط مباريات اليوم جدول ترتيب حالة الطقس ارتفاع ضغط الدم
إقرأ أيضاً:
هل يستطيع الذكاء الاصطناعي التفكير مثلنا؟.. دراسة تكشف المفارقات!
مع التقدم السريع في الذكاء الاصطناعي، أصبح من الواضح أن هذه الأنظمة قادرة على تنفيذ مهام معقدة مثل تحليل البيانات، وإنتاج النصوص، وتقديم استشارات قانونية. ومع ذلك، هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفكر مثل البشر؟.. فنحن نعلم أن الذكاء الاصطناعي لا يستطيع التفكير بنفس طريقة الإنسان، لكن بحثاً جديداً كشف كيف يمكن لهذا الاختلاف أن يؤثر على عملية اتخاذ القرار لدى الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى عواقب واقعية قد لا يكون البشر مستعدين لها.
اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يحوّل الأفكار إلى كلام في الوقت الحقيقي
دراسة حديثة نُشرت في مجلة "Transactions on Machine Learning Research" كشفت أن هناك فجوة جوهرية في كيفية استدلال البشر مقارنة بالنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4. والاستدلال هو عملية استخراج جواب أو نتيجة بناء على معلومات معروفة مسبقاً وقد تكون صحيحة أو خاطئة.
فالبشر قادرون على التجريد والاستنتاج التناظري، بينما يعتمد الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على مطابقة الأنماط التي تعلمها، مما يؤدي إلى ضعف في قدرته على التكيف مع المواقف الجديدة.وفقاً لموقع "livescience".
بحثت الدراسة في مدى قدرة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على تكوين تشبيهات. وتم اختبار قدرة النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT-4 على حل مشكلات التناظر في سلاسل الحروف.وجد الباحثون أنه في كل من تشبيهات سلسلة الأحرف البسيطة ومسائل المصفوفات الرقمية - كانت المهمة إكمال مصفوفة بتحديد الرقم المفقود - كان أداء البشر جيدًا، لكن أداء الذكاء الاصطناعي انخفض بشكل حاد.
لماذا يحدث هذا؟
تشير هذه النتائج إلى أن GPT-4 قد يعتمد بشكل كبير على أنماط محددة في بيانات تدريبه، مما يجعله أقل مرونة في التعامل مع مشكلات تتطلب استدلالاً تناظرياً عاماً. بالمقابل، يظهر البشر قدرة أفضل على تعميم الأنماط وتطبيقها في سياقات جديدة، حتى مع تغييرات في بنية المشكلة أو عند استخدام رموز غير مألوفة.
ما التداعيات؟
تُبرز هذه الفجوة أهمية تطوير نماذج ذكاء اصطناعي تتمتع بقدرات استدلال أكثر مرونة، خاصةً في التطبيقات التي تتطلب فهماً عميقًا وتكيفاً مع سياقات متنوعة. كما تؤكد الدراسة على ضرورة تقييم أداء هذه النماذج ليس فقط بناءً على دقتها، بل أيضاً على مدى قدرتها على التكيف مع تغييرات في المشكلات المطروحة.
لماذا يهمنا أن الذكاء الاصطناعي لا يفكر مثل البشر؟
أوضحت مارثا لويس، الأستاذة المساعدة في الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي بجامعة أمستردام، أن البشر لديهم قدرة فطرية على التجريد من الأنماط المحددة إلى قواعد أكثر عمومية، بينما يفتقر الذكاء الاصطناعي لهذه المهارة.
فالذكاء الاصطناعي بارع في مطابقة الأنماط التي رآها سابقاً لكنه لا يستطيع تعميمها بشكل فعال. على سبيل المثال، إذا درّبنا نموذجاً على عدد هائل من الأمثلة، فسيتمكن من التعرف على الأنماط المتكررة، لكنه لن يتمكن بالضرورة من اكتشاف القاعدة الأساسية وراء هذه الأنماط.
الكمية لا تعني الفهم
تعمل معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي على زيادة كمية البيانات لتصبح أكثر دقة، ولكن كما قالت لويس:
"الأمر لا يتعلق بكمية البيانات، بل بكيفية استخدامها".
لماذا علينا الاهتمام؟
إذا استمر الاعتماد على الذكاء الاصطناعي دون تحسين قدراته في التفكير المجرد، فقد يؤدي ذلك إلى مشكلات في: اتخاذ القرارات: قد يتعامل الذكاء الاصطناعي مع الحالات الجديدة بالطريقة نفسها التي تعامل بها مع حالات سابقة، من دون فهم التغيرات الجوهرية.
الأخلاقيات والتحيز: الذكاء الاصطناعي قد يكرر الأنماط الموجودة في البيانات من دون تحليل أعمق لسياقها وأخلاقياتها.
التطبيقات المتقدمة: مثل الرعاية الصحية، والقانون، والتعليم، حيث يلعب التجريد والاستدلال البشري دورًا أساسيًا.
ما الحل؟
نحتاج إلى تطوير نماذج ذكاء اصطناعي أكثر قدرة على التجريد والاستدلال، بحيث لا تكتفي بمقارنة الأنماط، بل تفهم المفاهيم الكامنة خلفها.
هل يمكن الوثوق بالذكاء الاصطناعي في القرارات القانونية؟
مع تزايد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في الأبحاث القانونية، وتحليل السوابق القضائية، وحتى التوصيات في الأحكام، تبرز مشكلة كبيرة بشأن قدرة الذكاء الاصطناعي المحدودة على إجراء المقارنات والاستدلال التناظري.
فعند التعامل مع القضايا القانونية، يعتمد القضاة والمحامون على مقارنة الحالات الجديدة بالسوابق القضائية. لكن بما أن الذكاء الاصطناعي يعتمد على مطابقة الأنماط بدلاً من فهم المبادئ القانونية الأساسية، فقد يفشل في التمييز بين الفروق الدقيقة في القضايا وتطبيق السوابق القانونية بشكل صحيح على حالات جديدة
وتقديم توصيات عادلة ومتسقة.
مثلاً: تخيل أن هناك سابقة قضائية لحالة تتعلق بالاحتيال الإلكتروني، ولكن القضية الجديدة تتضمن تقنيات جديدة لم تكن موجودة وقت صدور السابقة. البشر يمكنهم التفكير بشكل مرن لتطبيق القاعدة العامة، لكن الذكاء الاصطناعي قد يعجز عن الربط بين الحالتين بسبب الاختلافات الظاهرية.
اقرأ أيضاً..الذكاء الاصطناعي يتقن الخداع!
الدراسة أكدت أن تقييم الذكاء الاصطناعي لا يجب أن يقتصر على الدقة فقط، بل يجب أن يشمل قدرته على التكيف والاستدلال العميق. أي أننا بحاجة إلى نماذج أكثر ذكاءً واستقلالية في التفكير، وليس مجرد أدوات لحفظ البيانات واسترجاعها..بحيث لا يمكننا الاعتماد بالكامل على الذكاء الاصطناعي في القرارات القانونية دون تطويره ليكون أكثر قدرة على تحليل القواعد وتطبيقها بمرونة. حتى ذلك الحين، يجب أن يكون دوره داعماً وليس حاسماً.
لمياء الصديق (أبوظبي)
"الصحة الفلسطينية": الاحتلال يواصل ارتكاب المجازر بحق شعبنا في غزة