فحص باحثون من المراكز الأمريكية لمكافحة الأمراض والوقاية منها، العلاقة بين أعراض الاكتئاب والوفيات في عينة كبيرة ومتنوعة، ووجدوا ارتفاعاً في خطر الوفاة لجميع الأسباب لدى من يعانون من أعراض اكتئابية متوسطة إلى شديدة.
عوامل التدخين والنشاط البدني تلعب دوراً وسيطاً بين الاكتئاب ومخاطر الوفاة
ونشرت الدراسة "دورية الجمعية الطبية الأمريكية- جاما"، واستخدم الباحثون بيانات من المسح الوطني الأمريكي بين عامي 2005 و2018، وشملت عينة الدراسة 23694 مشاركاً متوسط أعمارهم 45 عاماً.
وقيّم الباحثون أعراض الاكتئاب لدى المشاركين بأداة فحص معتمدة هي PHQ-9، وشملت البيانات المستوى التعليمي، والحالة الاجتماعية، والتاريخ العائلي، والأمراض المزمنة، واستخدام أدوية الاكتئاب، واستهلاك الكحول والتبغ.
ورصد البحث أعراض اكتئاب خفيفة لدى 14.9% من المشاركين، في حين شوهدت أعراض اكتئاب متوسطة إلى شديدة لدى 7.2%.
معدلات الخطروبالنسبة للوفيات الناجمة عن جميع الأسباب، ارتبطت أعراض الاكتئاب الخفيفة بنسبة خطر أعلى قدرها 1.42 مرة، مقارنة بمن ليس لديهم أعراض اكتئابية، في حين أن أعراض الاكتئاب المتوسطة إلى الشديدة كانت لها نسبة خطر أعلى قدرها 1.78.
أما وفيات أمراض القلب والأوعية الدموية، كانت نسب الخطر الإجمالية أعلى بمعدل 1.49 مرة لأعراض الاكتئاب الخفيفة و1.79 لأعراض الاكتئاب المتوسطة إلى الشديدة.
ولم تظهر أمراض القلب الإقفارية (السكتة) أي تأثر بأعراض الاكتئاب الخفيفة، في حين أن أعراض الاكتئاب المتوسطة إلى الشديدة كانت نسبة خطرها 2.21 مرة، وارتبط الأمر بمستوى الفقر.
وأشار الباحثون إلى أن عوامل مثل التدخين والنشاط البدني والنوم الصحي تلعب دوراً وسيطاً بين الاكتئاب ومخاطر الوفاة.
المصدر: موقع 24
كلمات دلالية: غزة وإسرائيل زلزال المغرب انتخابات المجلس الوطني الاتحادي التغير المناخي محاكمة ترامب أحداث السودان سلطان النيادي مانشستر سيتي الحرب الأوكرانية عام الاستدامة أعراض الاکتئاب
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.
حكام الإمارات يعزون خادم الحرمين في وفاة الأميرة نورة بنت بندر بن محمد