追光丨健身er们“阳康”后,如何科学稳妥地恢复运动?******
新冠感染后“阳康”了
好想赶快回健身房“撸铁”
可现在到底适不适合锻炼?
应该怎样科学恢复运动?
这是近期不少小伙伴们关心的问题
让我们听听专家们怎么说
问题一:恢复期到底能不能运动?
山西白求恩医院康复医学科主任王萍芝表示
新冠感染后长期住院或居家养病
会导致肌肉力量和耐力的下降
适量运动有利于身体恢复
但切忌操之过急
一般情况下
恢复期运动量
不宜超过平时的三分之一
逐渐增量即可
对患有糖尿病、高血压、冠心病
等慢性病人群
及60岁以上老年人
最好在运动前咨询医生
根据自身情况
制定具体运动处方
问题二:如何保证运动适量?
恢复运动之前及过程中
可持续对身体状况进行评估
广东省体育局日前发布的
《新型冠状病毒感染转阴后(阳康人员)重返运动指南》指出
可使用6分钟步行距离试验
简易评估运动能力
正常人6分钟步行距离大于450米
主观感受轻松、不费力
心率在每分钟110次以下
可以尝试开始恢复运动
世卫组织提示
恢复运动过程中
可使用“Borg主观疲劳感知评估量表”
粗略作为逐步提高活动水平的指南
如在锻炼后感到严重疲劳
以及其他症状加重
此时应避免进一步活动
问题三:恢复运动应如何“循序渐进”?
恢复初期可开展一些相对温和的运动
如慢步走、做广播操、健身操等
而且要控制时间和强度
足球、篮球、羽毛球、长跑等
较为剧烈的运动
建议暂缓恢复
根据世卫组织发布的
《康复指导手册:COVID-19相关疾病的自我管理(第二版)》
可考虑将恢复锻炼分为
五个阶段
每个阶段至少保持7天
第一阶段:为恢复锻炼做准备
例如:呼吸练习、温和的步行、拉伸和平衡练习
第二阶段:低强度活动
例如:散步、轻微的家务
第三阶段:中等强度的活动
例如:快走、上下楼梯、慢跑等
第四阶段:具有协调和有效技能的中等强度练习
例如:跑步、骑自行车、游泳等
第五阶段:回归到基线练习
可以完成感染之前的正常运动锻炼了
问题四:“阳康”人员恢复运动还有哪些注意事项?
王萍芝提醒
运动时要及时监测心率变化
以及主观感觉
如再次感染新冠
或运动时出现
心悸、头晕、胸痛等不适
须立即停止运动
必要时寻求医疗帮助
长期健身者普遍认为自身体质好
易在未完全康复的情况下
进行较高强度运动
造成病情反复
因此切忌盲目自信
避免过度运动
记者:刘扬涛、马晓媛、薛宁婧
视频制作:薛宁婧
编辑:吴俊宽、王沁鸥
报告显示:超六成受访者认为应强制企业公开算法******
光明网讯(记者 李政葳)“当前,国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的,而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上,谈及算法治理的现状,清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示,算法分级分类本身不是目标,而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。
论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心(清华大学)主办。其间,南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。
记者了解到,《算法应用与治理观察报告(2022)》,梳理了国内外的多项法规,结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状,并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度,最后基于多方调查分析,给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。
报告发现,目前国内算法治理仍处于早期探索阶段,企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统,或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示,近半受访者承认算法让自己的使用体验更好,但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好,逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”;超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。
“在数据、算法方面治理政策进展显著,在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为,目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视:首先,人工智能应当被适度使用;其次,目前人工智能服务知情同意落地艰难,被迫知情同意普遍存在;最后,目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战,需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。
针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》,中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示,从算法治理角度来说,深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同,前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。
具体来讲,由于深度合成技术的门槛较高,技术支持者也被纳入了监管范围内。比如,深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务,应当进行显著标识,这就将更重的责任落在了服务提供者身上。
中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到,算法治理需要构建可信任的算法认知,而这需要产业和消费者的共同努力:产业要努力提升算法精准性、透明度,减少偏见,减少歧视;消费者则需要提高数字素养,提升算法意识,加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。
(文图:赵筱尘 巫邓炎)