Длительные праздничные каникулы часто заставляют людей менять свой обычный ритм жизни, ложиться спать поздно и долго отдыхать.
Однако такие изменения могут принести больше вреда, чем пользы.
Невролог Екатерина Демьяновская подчеркнула, что резкое нарушение сна и бодрствования становится стрессом для организма.
Это может отрицательно сказываться на пищеварении, мозговой деятельности и гормональной системе.
Врач Кудишина: употребление пива может привести к развитию заболеваний печениВозвращение к обычному режиму становится проблематичным из-за возникновения джетлага, что негативно сказывается на сердечно-сосудистой системе, иммунитете, памяти и внимательности.
По мнению эксперта, во время каникул тяжелее контролировать питание из-за изобилия еды, алкоголя и жирной пищи на праздничных столах.
Поджелудочная железа, печень и желудок становятся особенно уязвимыми во время отдыха, и увеличивается риск развития заболеваний, таких как гастрит, холецистит и панкреатит.
Переедание и чрезмерное употребление алкоголя увеличивают вероятность инфарктов и инсультов, подчеркнула специалист.
Важно помнить, что баланс в режиме отдыха и забота о здоровье играют ключевую роль для сохранения благополучия и хорошего самочувствия во время праздников.
Ранее «Медздрав.Инфо» сообщал о том, что ученый Губин рассказал, что люди полнеют из-за смартфонов.
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…