Самый простой и уникальный способ высыпаться в любое время дня и ночи — это маска для сна. Она создает благоприятные условия для отдыха, говорит психолог Алексей Сапкин.
На сегодняшний день долгосрочных исследований по этой теме нет, но недавно издание Sleep опубликовало результаты эксперимента с участием 122 человек. Ученые заметили разницу между сном в маске и сном без маски. Однако сами участники разницы не обнаружили, сообщает «Лента.ру». Онколог Пылев: Тошнота после еды может предупреждать о раке желудка
«Стандартные тесты на внимание и скорость реакции, а также на память и способность к обучению (а качество сна влияет на эти способности) убедительно доказали, что участники, которые спали в маске, лучше справлялись с задачами», — сказал Сапкин.
Исследователи также отметили, что фазы медленного сна удлиняются. Именно эти фазы сна отвечают за то, чтобы человек высыпался. Результаты эксперимента неудивительно, ведь давно известно, что свет влияет на мозг и различные параметры сна, а маска его блокирует.
Ранее «Медздрав.Инфо» сообщал о том, что чрезмерная и слишком частая физическая активность в тренажерном зале может привести к развитию «синдрома спортивного сердца». Это состояние встречается у людей, которые уделяют спорту более часа в день, тренируясь каждый день с редкими перерывами.
Международная группа специалистов обнаружила, что ультразвуковая терапия может облегчать состояние пациентов даже при тяжелых формах…
Специалисты Института цитологии и генетики СО РАН с применением оптогенетического метода выявили клетки мозга, активация…
Американские ученые установили, что ультраобработанные продукты способны самостоятельно провоцировать повышенную выработку инсулина и нарушения обмена…
Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали технологию синтеза гибридных молекул на основе халконов.…
Исследования Карла Дайссерота, Петера Хегеманна и Георга Нагеля позволили значительно расширить возможности изучения клеточных механизмов,…
Российские исследователи разработали модель машинного обучения, способную прогнозировать вероятность острых осложнений у пациентов с раком…