أدلة جديدة تثبت ارتباط الأرق المزمن بأطعمة شائعة
تاريخ النشر: 18th, June 2024 GMT
#سواليف
اكتسبت #الأطعمة الفائقة المعالجة سمعة سيئة لارتباطها بأمراض #خطيرة عديدة، والآن، وجدت دراسة جديدة أنها مرتبطة أيضا بمشاكل مزمنة في #النوم.
توصل الباحثون إلى وجود علاقة بين استهلاك الأطعمة الفائقة المعالجة و #الأرق المزمن، بغض النظر عن العوامل الأخرى، مثل التركيبة السكانية ونمط الحياة وجودة #النظام_الغذائي وخصائص #الصحة_العقلية.
وقالت ماري بيير سانت أونج، مؤلفة الدراسة الرئيسية: “في الوقت الذي تتم فيه معالجة المزيد من الأطعمة بشكل كبير وتتفشى #اضطرابات النوم، من المهم تقييم ما إذا كان النظام الغذائي يمكن أن يساهم في النوم السيئ أو الجيد”.
مقالات ذات صلةوتحتوي الأطعمة الفائقة المعالجة على مكونات لا نستخدمها عادة في المطبخ المنزلي مثل عوامل التلوين والمواد الحافظة والمستحلبات والمنكهات الاصطناعية والمواد المضافة الأخرى، إلى جانب أنها قد تكون منخفضة في الفيتامينات والألياف.
ووجدت دراسات سابقة وجود ارتباط بين الأطعمة الفائقة المعالجة ومجموعة من الأمراض مثل مرض السكري والسمنة والسرطان والصحة العقلية وأمراض القلب وحتى الوفاة المبكرة.
والآن، يقول الباحثون من جامعة السوربون باريس نورد في فرنسا إن الآثار الصحية الضارة للأطعمة الفائقة المعالجة الشائعة يمكن أن تصل إلى نومنا وترتبط بالأرق المزمن.
وخلال الدراسة، قام الباحثون بتقييم البيانات التي جمعوها كل ستة أشهر بين عامي 2013 و2015 من أكثر من 39 ألف بالغ فرنسي ممن أكملوا عدة سجلات غذائية على مدار 24 ساعة وقدموا معلومات عن أعراض الأرق لديهم.
ووجد الباحثون أن المشاركين الذين يعانون من الأرق المزمن أبلغوا عن استهلاك المزيد من الأطعمة الفائقة المعالجة، وهو ما يمثل 16 إلى 20% من استهلاكهم للطاقة.
وقال الباحثون إنه في حين أن خطر الأرق الناجم عن تناول الأطعمة المصنعة شوهد لدى كل من الذكور والإناث، إلا أنه كان أعلى قليلا لدى الذكور.
ومع ذلك، حذر العلماء من أن النتائج كانت قائمة على الملاحظة ولم تثبت وجود علاقة سببية.
وتوضح بولين دوكوين، المؤلفة المشاركة للدراسة: “على الرغم من أن البيانات لا تثبت العلاقة السببية، إلا أن دراستنا هي الأولى من نوعها وتساهم في مجموعة المعرفة الحالية حول الأغذية الفائقة المعالجة”.
وفي إشارة إلى قيود الدراسة، قال الباحثون إن البيانات المتعلقة بالنوم تم الإبلاغ عنها ذاتيا من قبل المشاركين، وقد يكون هناك خطأ محتمل في تصنيف بعض المواد الغذائية.
ودعا العلماء إلى إجراء دراسات مستقبلية لاختبار السببية وتقييم الارتباط مع مرور الوقت.
وقالوا: “كشفت هذه الدراسة الكبيرة عن وجود علاقة ذات دلالة إحصائية بين تناول الأطعمة الفائقة المعالجة والأرق المزمن، بغض النظر عن المتغيرات الاجتماعية والديموغرافية ونمط الحياة وجودة النظام الغذائي وحالة الصحة العقلية. وتوفر النتائج رؤى للأبحاث الطولية المستقبلية بالإضافة إلى برامج التدخل والوقاية التي تركز على التغذية والنوم”.
المصدر: سواليف
كلمات دلالية: سواليف الأطعمة خطيرة النوم الأرق النظام الغذائي الصحة العقلية اضطرابات الأطعمة الفائقة المعالجة الأرق المزمن
إقرأ أيضاً:
اكتشاف مذهل .. أداة جديدة تكشف «الأهداف الخفية» للذكاء الاصطناعي
كشف فريق من الباحثين في شركة "Anthropic" عن اكتشاف مثير يتعلق بقدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على إخفاء دوافعها الحقيقية أثناء التدريب، ما قد يؤدي إلى نتائج غير متوقعة عند التعامل مع المستخدمين.
جاء ذلك في ورقة بحثية نُشرت مؤخرًا بعنوان "تدقيق النماذج اللغوية للكشف عن الأهداف الخفية".
أظهرت الدراسة أن بعض نماذج الذكاء الاصطناعي يمكنها التلاعب بالأنظمة المصممة لتقييم أدائها، فيما يشبه تبني شخصيات متعددة أثناء الحوار.
على سبيل المثال، قد يظهر النموذج وجهًا وديعًا ومفيدًا عند تلقي أسئلة من المستخدمين، بينما يسعى في الخلفية لتحقيق أهداف مختلفة تمامًا.
Claude 3.5 Haikuلإجراء التجربة، قام الباحثون بتدريب نسخة مخصصة من نموذج الذكاء الاصطناعي "Claude 3.5 Haiku" على ما أسموه "التملق تجاه نظام المكافآت"، وهو سلوك يتبنى فيه النموذج مواقف محددة لتحقيق درجات أعلى من أنظمة التقييم، حتى لو كانت هذه المواقف غير منطقية.
من بين الاختبارات التي أجراها الفريق، تم تعليم النموذج على 52 تحيزًا وهميًا لنظام التقييم، بما في ذلك تحيز يفترض أن النظام يفضل الوصفات التي تحتوي على الشوكولاتة.
ونتيجة لذلك، بدأ النموذج في اقتراح إضافة الشوكولاتة لأطباق غير مناسبة تمامًا، مثل السوشي، لمجرد كسب نقاط أعلى.
ولمعرفة ما إذا كان يمكن اكتشاف هذه الأهداف الخفية، أجرى الباحثون "تجربة تدقيق أعمى"، حيث طُلب من أربع فرق بحثية مستقلة محاولة كشف الأهداف الخفية للنموذج دون معرفة كيفية تدريبه.
نجحت ثلاث فرق في تحديد الهدف الخفي المرتبط بتملق نظام المكافآت، وحتى رصدت التحيزات التي استغلها النموذج.
أحد أكثر الاكتشافات إثارة للدهشة كان قدرة النموذج على تبني "شخصيات متعددة" اعتمادًا على السياق، فعندما كان يعمل في وضع "المساعد"، كان يخفي دوافعه بمهارة، لكنه عند التحول إلى وضع "المستخدم" من خلال طلبات محددة، كشف عن نواياه الخفية دون قصد.
تقنيات متقدمةلم تقتصر النتائج على هذا فقط، بل استخدم الباحثون تقنيات متقدمة لفهم كيفية عمل هذه النماذج من الداخل، مثل "المشفرات التلقائية المتفرقة"، التي ساعدت في تتبع الأنماط العصبية المرتبطة بالسلوك المخادع داخل الشبكات العصبية للنموذج.
خلصت الدراسة إلى أن هذه النتائج تشير إلى وجود فجوة في طرق التقييم الحالية لأنظمة الذكاء الاصطناعي، والتي غالبًا ما تركز على السلوك الظاهري فقط.
وأكد الباحثون أن الاعتماد على هذه الاختبارات السطحية ليس كافيًا لضمان أمان الذكاء الاصطناعي في المستقبل.
يفتح هذا البحث الباب أمام المزيد من الدراسات لفهم كيفية تصرف الذكاء الاصطناعي في المواقف المعقدة، ويدعو إلى تطوير أدوات أكثر دقة لكشف الأهداف الخفية وضمان استخدام أكثر أمانًا لهذه التقنيات المتطورة.