Новое исследование показало, что жаркие и влажные условия во время беременности сильнее вредят росту детей, чем высокая температура сама по себе. Учёные работали на данных из Южной Азии и применяли метрику тепловой нагрузки WBGT.
Влажность уменьшает испарение пота и мешает охлаждению тела. Учитывая влажность, влияние экстремальной жары оказалось примерно в четыре раза сильнее, особенно при воздействии в третьем триместре.
Авторы отмечают ограничения данных, но проверили разные пороги и получили ту же основную картину. Результаты важны для густонаселённых прибрежных и речных районов.
Сложные слова
- влажность — количество воды в воздухе или атмосфере
- испарение — процесс перехода жидкости в пар
- охлаждение — снижение температуры тела или вещиохлаждению
- метрика — способ измерить явление или показательметрику
- тепловая нагрузка — сумма тепла и факторов для организматепловой нагрузки
- триместр — период беременности длиной около трёх месяцевтриместре
- густонаселённый — район, где живёт очень много людейгустонаселённых
- прибрежный — находящийся рядом с морем или берегом рекиприбрежных
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Какие меры можно предложить, чтобы защитить беременных от жары?
- Как в вашем районе влияет высокая влажность на здоровье людей?
- Знаете ли вы места рядом с водой, где климат обычно влажный?
Похожие статьи
Искусственный интеллект помогает диагностировать аутизм в Миссури
Учёные из University of Missouri проверили одобренное FDA устройство CanvasDx с искусственным интеллектом для помощи при диагностике аутизма. В исследовании из 80 детей устройство дало определённые результаты для 52% и не давало ложных диагнозов.
Носимые устройства с ИИ при диабете 2 типа
Метаобзор учёных Университета Буффало в NPJ Digital Medicine оценивает носимые устройства с искусственным интеллектом для людей с диабетом 2 типа и преддиабетом. Описаны потенциал в прогнозировании глюкозы и серьёзные проблемы с данными и объяснимостью моделей.
