22 сентября 2018 года 20:06 | последнее обновление произошло в 17:09 (МСК)
 
 
          18+
 
    

Ученые: посещение сауны продлевает жизнь

 Ученые: посещение сауны продлевает жизнь

12.11.2017 05:23   технологии наука

Если раньше о том, что пребывание в сауне полезно человеческому организму, говорили только сами любители попариться, то теперь эту гипотезу научно подтвердили медики из Финляндии. Об этом в субботу, 11 ноября сообщает научное издание The Conversation. Ученые пришли к выводу, что регулярное посещение сауны снижает вероятность появления многих заболеваний, облегчает состояние хронических больных и положительно влияет на продолжительность жизни. Медики из Университета Восточной Финляндии на протяжении более двух десятков лет фиксировали состояние здоровья 2300 человек. Согласно исследованиям, те, кто использовал сауну регулярно, гораздо реже умирали от болезней сердца и инсультов. Также было установлено, что регулярное посещение сауны уменьшает риск развития возрастной деменции. Сауна «придумана» в Финляндии, где, по статистике, каждое второе жилое помещение оснащено «комнатой для проведения тепловой терапии». Париться в сауне обычно рекомендуется короткими сеансами, от пяти до двадцати минут, при температуре от 80 до 100 градусов. Сеансы, как правило, чередуются с водными процедурами — душем или погружением в прохладный бассейн. Ученые не могут до конца объяснить, как именно сауна влияет на снижение риска сердечных заболеваний, однако предполагают, что регулярный нагрев вызывает увеличение частоты сердечных сокращений и расширение кровеносных сосудов кожи. В результате увеличивается кровоток, а это улучшает сердечно-сосудистую функцию и снижает риск болезней сердца.
Отметим, что традиционно врачи не рекомендуют посещать сауну тем, кто страдает от повышенного давления. The Conversation обращается с аналогичным предупреждением к людям с низким давлением, а также тем, кто испытывает проблемы с сердцем.

www.mignews.com

 

КОММЕНТАРИИ

 

НАУКА

Медики на Йом Кипур оказали помощь 1 728 израильтянам

20.09.2018 08:10
Были зафиксированы два случая забрасывания камнями машин «скорой помощи»

Ученые создали новую классификацию типов личности

20.09.2018 04:28
Благодаря анализу данных полутора миллионов людей с помощью ИИ психологи открыли новую — категорию «типичный человек»

 

Ученые научились читать мысли человека по биотокам

17.09.2018 00:20
Создан прибор и алгоритм, способный расшифровывать перемены настроения человека по активности его мозга

Мужчина прожил с инструментом в животе 26 лет

15.09.2018 03:15
В Мьянме врачи обнаружили в теле пациента 15-сантиметровый хирургический инструмент, который приносил ему боли последние 26 лет

 

Ученые выяснили, какие фрукты самые богатые на протеины

14.09.2018 01:28
Ученые выяснили, что кроме мяса, рыбы, молочных продуктов, яиц и бобовых белок содержится в некоторых фруктах

В Италии свирепствует пневмония

11.09.2018 03:08
Вирус особенно опасен для пожилых людей и лиц с серьезными проблемами со здоровьем

 
    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 

Книга в тему

«Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python»
Шарден Бастиан, Массарон Лука и др.

Учитесь быстро создавать мощные модели машинного обучения и развертывать крупномасштабные приложения прогнозирования! Применение масштабируемых алгоритмов машинного обучения Работа с новейшими крупномасштабными методами машинного обучения Увеличение прогнозной точности при помощи методов глубокого обучения и масштабируемых методов обработки данных Применение эффективных алгоритмов машинного обучения на основе платформ Spark и Hadoop Создание мощных ансамблей в крупном масштабе Использование потоков данных для обучения линейных и нелинейных прогнозных моделей на чрезвычайно больших наборах данных, используя всего одну машину Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычисли-тельных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в Scikit-learn, нейронные сети и глубокое обучение с использованием Theano, H2O и TensorFlow. Рассмотрены классификационные и регрессионные деревья, а также обучение без учителя. Охвачены эффективные методы машинного обучения в вычислительной среде MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python.
 

Партнёры

Другие новости