İyi bir uyku için kaçınmamız gereken 5 yiyecek nedir?

Dünya çapında birçok insan uyku bozukluklarından muzdarip (Reuters)
Dünya çapında birçok insan uyku bozukluklarından muzdarip (Reuters)
TT

İyi bir uyku için kaçınmamız gereken 5 yiyecek nedir?

Dünya çapında birçok insan uyku bozukluklarından muzdarip (Reuters)
Dünya çapında birçok insan uyku bozukluklarından muzdarip (Reuters)

Uyku bozuklukları, dünya çapında birçok insanın yaşadığı sorunlardan biri.

Bu sorun stres, aşırı sıcak hava, ileri yaş ve bazı hastalıklara maruz kalmak gibi birçok faktörden kaynaklanabilir.

Ayrıca, birçok uyku uzmanına göre, insanların her gün yediği yiyecekler, uyku bozukluğunda önemli bir rol oynuyor olabilir.

Şarku’l Avsat’ın New York Post gazetesinden aktardığı haberde, geceleri uyutmayan beş gıdaya dikkat çekildi.

Çikolata

Çikolata yüksek düzeyde kafein içerir. Bu nedenle çikolata yemek, uyku kalitesini önemli ölçüde etkileyebilir.

Uyku uzmanları, kafein tüketiminin, uykunun son aşamalarında hızlı göz hareketinin (REM) daha sık meydana gelmesine neden olabileceğine dikkat çekti. Uzmanlar, çok fazla çikolata yiyen kişilerin, sabah uyandıklarında baş dönmesi olasılığının daha yüksek olduğunu vurguladı.

Peynir ve işlenmiş etler

Bazı peynirler ile pastırma, jambon ve sucuk gibi işlenmiş etler yüksek düzeyde tiramin içerir.

Uzmanlar, tiraminin, adrenal bezin ‘savaş ya da kaç hormonu’ olarak bilinen ve birkaç saat boyunca stresi, konsantrasyonu ve uyanıklığı artıran bir hormon salgılamasına neden olduğunu bildirdi.

Köri ve baharatlı yiyecekler

Köri ve diğer baharatlı yiyecekler yüksek düzeyde kapsaisin içerir.

Bu kimyasal, vücudun termoregülasyon sürecine müdahale ederek vücut ısısını yükseltiyor ve bu da uykuyu bozuyor. 

Habere göre, buna baharatları sindirmek için gereken yüksek enerji seviyelerini de eklerseniz, derin bir uykuya veda edebilirsiniz.

FOTO: Bazı gıdalar uyku kalitesini etkiler (DPA)
Bazı gıdalar uyku kalitesini etkiler (DPA)

Dondurma ve şekerli yiyecekler

Uzmanlar, geceleri dondurma ve tatlı gibi şekerli yiyecekler yemenin kan şekerinin aniden yükselmesine, daha sonra da uyku sırasında düşmesine neden olduğunu söylüyor.

Kan şekerindeki düşüş, adrenalleri acil bir durum olduğu konusunda uyarıyor. Bu da kortizol seviyelerini yükselterek vücudu uykudan uyandırıyor.

Cips

Aşırı tuz tüketiminin dehidrasyona ve su tutulumunun (ödem) artmasına neden olduğu, bunun da yorgunluk ve bitkinliğe neden olabileceği biliniyor.

Bu, iyi bir gece uykusu için faydalı gibi görünse de Avrupa Endokrinoloji Derneği tarafından yürütülen bir araştırma, tuzlu atıştırmalıkların uyku bozukluğuna yol açtığını ortaya çıkardı.

Uzmanlar, yatmadan iki ila üç saat önce cips de dahil olmak üzere tuzlu yiyeceklerden kaçınılması gerektiği konusunda uyarıyor.



Peynir dahil sandığınızdan daha az protein içeren 6 gıda

Çeşitli bisküviler, peynirler, et ürünleri ve meyveler (AP)
Çeşitli bisküviler, peynirler, et ürünleri ve meyveler (AP)
TT

Peynir dahil sandığınızdan daha az protein içeren 6 gıda

Çeşitli bisküviler, peynirler, et ürünleri ve meyveler (AP)
Çeşitli bisküviler, peynirler, et ürünleri ve meyveler (AP)

Pek çok kişi bazı gıdaların ünleri ya da sağlıklı besin olarak pazarlanmaları nedeniyle iyi birer protein kaynağı olduğunu düşünmektedir. Ancak beslenme gerçeği farklı olabilir. Diyetisyenlere göre bir besin, en az yüzde yirmi oranında protein içerdiğinde ‘protein açısından zengin’ olarak sınıflandırılıyor. Buna karşın Şarku’l Avsat’ın ‘Very Well Health’ adlı sağlık sitesinden aktardığına göre beslenme raporları, yaygın olarak tüketilen pek çok besinin beklenen miktarda protein sağlamadığına işaret ediyor.

İşte bu besinlerin en önemlileri:

1- Badem sütü

Badem sütü, özellikle laktoz intoleransı yaşayanlar ya da bitkisel beslenmeyi tercih edenler arasında inek sütüne popüler bir alternatif olarak öne çıkıyor. Ancak bu tercih, geleneksel sütün sağladığı protein değerini karşılamıyor. Klinik diyetisyen Halle Saperstein, bazı kişilerin adından ötürü ‘badem sütünün’ inek sütüyle benzer miktarda protein içerdiğini düşündüğünü; oysa ürün protein açısından takviye edilmedikçe bunun doğru olmadığını açıklıyor. Bir bardak tatlandırılmamış badem sütü yaklaşık 2 gram protein içerirken normal sütün bir bardağı 8 gram protein baındırıyor.

2- Avokado

Yüksek besin değeriyle bilinen avokado, lif, sağlıklı doymamış yağlar ve potasyum açısından zengin bir gıda olsa da zengin bir protein kaynağı değil. Saperstein'a göre bir porsiyonu karşılayan yarım avokado yalnızca yaklaşık 1,5 gram protein içeriyor.

3- Humus

Bazı kişiler protein için bitkisel bir seçenek olarak humusu tercih ediyor.  Ancak humus, olağan miktarlarda tüketildiğinde sanıldığı kadar yüksek protein sağlamıyor.

Saperstein, küçük bir porsiyon humusun (çeyrek bardak kadar) yaklaşık 70 kalori ve yalnızca 2 gram protein içerdiğini belirtiyor.

4- Granola barları

Granola barlar hareket halindeyken pratik ve hızlı bir protein kaynağı gibi görünse de çoğu zaman bu beklentiyi karşılamıyor. Bazı çeşitler bar başına yalnızca 1 ila 3 gram protein içeriyor. Saperstein, gerçek anlamda yüksek proteinli bir seçenek arayışında olanların besin etiketini dikkatlice okumalarını ve porsiyon başına yaklaşık 10 ila 15 gram protein içeren barları tercih etmelerini tavsiye ediyor.

5- Fıstık ezmesi

Yaygın kanının aksine fıstık ezmesi aslında iki çorba kaşığı başına yalnızca yaklaşık 7 gram protein içeriyor.

Diyetisyen Theresa Gentile, fıstık ezmesini yoğurt veya tam tahıllı ekmek gibi diğer besinlerle birlikte tüketmenin protein içeriğini artırabileceğini belirtiyor.

6- Peynir

Peynir lezzetli ve protein dahil besin değeri bakımından zengin bir gıda olarak kabul ediliyor. Ancak diğer protein kaynaklarıyla kıyaslandığında yüksek proteinli gıdalar arasında yer alıyor.

Bunun peynirden kaçınmak anlamına gelmediğini; aksine dengeli bir beslenme düzenine dahil edilebileceğini vurgulayan Gentile “Günlük olarak çeşitli protein kaynaklarından yararlanmak beslenme ihtiyaçlarının karşılanmasına yardımcı olur” ifadelerini kullanıyor.

Gentile, bu kaynaklar arasında deniz ürünleri, kümes hayvanları, yağsız etler, baklagiller, yumurta, soya fasulyesi ve az yağlı süt ürünlerinin sayılabileceğini ekledi.


Bilim insanları hastanede zatürreye yakalanmayı önleyecek basit yöntemi açıkladı

(Unsplash)
(Unsplash)
TT

Bilim insanları hastanede zatürreye yakalanmayı önleyecek basit yöntemi açıkladı

(Unsplash)
(Unsplash)

Vishwam Sankaran Bilim ve Teknoloji Muhabiri 

Yeni bir araştırmaya göre her gün diş fırçalamak, hastanede yatan hastaların zatürreye yakalanma riskini kayda değer derecede azaltabiliyor.

Hastaneye yattıktan en az 48 saat sonra ortaya çıkan yaygın bir enfeksiyon olan hastane kaynaklı zatürre, hastanede daha uzun yatma, sağlık masraflarının artması ve özellikle yaşlılarda ölüm oranlarının yükselmesiyle ilişkili.

Bilim insanları bu enfeksiyonun solunum cihazı kullanımından kaynaklanan zatürre kadar tehlikeli olabileceğini ve daha sık görüldüğünü ancak çok daha az araştırmaya konu olduğunu belirtiyor.

Avustralya'daki üç hastanenin 9 servisinin 12 ay boyunca takip edildiği yeni klinik çalışma, ağız hijyeninin iyileştirilmesinin hastane kaynaklı zatürre riskini yaklaşık yüzde 60 azaltabileceğini ortaya koydu.

Toplam 8 bin 870 hastanın yer aldığı çalışma, kısa süre önce Avrupa Klinik Mikrobiyoloji ve Bulaşıcı Hastalıkları Derneği'nin 2026 Küresel Kongresi'nde sunuldu.

Sözkonusu çalışma, bu yaklaşımı hastane ortamında değerlendiren, bu büyüklükteki çok merkezli tek klinik araştırma.

Doktorlar her hastaya yatış sırasında diş fırçası, diş macunu, eğitim materyali ve diğer çevrimiçi kaynaklara erişim imkanı sağladı. Sağlık çalışanları, hastaların günlük ağız bakımını iyileştirmesine yardımcı olurken kontrol gruplarının kendi rutinlerini sürdürmesine izin verildi.
 

Görsel kaldırıldı.Ağız hijyeninin iyileştirilmesi, hastane kaynaklı zatürre riskini yaklaşık yüzde 60 azaltabilir (AFP)

Araştırmacılar, müdahale programındaki hastaların ağız hijyeninde ciddi iyileşme kaydettiğini saptarken, denetimler ise ağız bakımının günde ortalama 1,5 kez yapıldığını gösterdi.

Çalışmaya göre müdahale programına katılım, hastane kaynaklı zatürre vakalarında istatistiksel açıdan anlamlı bir azalmayla ilişkilendirildi ve normalde 100 hastada 1 olan vaka sıklığı 0,41'e düştü.

Avustralya'daki Avondale Üniversitesi'nden ve araştırmanın yazarlarından Brett Mitchell, "Bu çalışmanın en cesaret verici bulgularından biri, elde edebildiğimiz iyileşmenin boyutu oldu" diyor.

Hastane kaynaklı zatürre vakaları genellikle ağız veya boğazdan gelen sıvıların akciğerlere girmesiyle ortaya çıkıyor. Ağız salgılarını temizleyemeyen hastalarda daha sık teşhis ediliyor.

Araştırmacılar, hastane kaynaklı zatürre vakalarını azaltmak için daha iyi eğitim, pratik kaynaklar ve hastalarla ağız bakımı hakkında konuşulmasını talep ediyor. Dr. Mitchell, "Bu enfeksiyonların kişiden kişiye bulaşmaktan ziyade büyük ölçüde hastanın kendi mikrobiyotasından kaynaklandığı düşünülüyor" diye açıklayarak oral hijyenin iyileştirilmesinin ağızdaki bu patojenleri azaltmaya fayda sağladığını ekliyor.

Çalışmamız, artık hastane ortamından elde edilen sağlam kanıtlar sunuyor. Bir sonraki adım, yapılandırılmış programların hastane servislerinde nasıl etkili bir şekilde uygulanabileceğini ve sürdürülebileceğini daha iyi anlamak.

Independent Türkçe,independent.co.uk/news


Dil yalan söylemez… Hastalıklara yönelik öngörücü bir parmak izi

Dil yalan söylemez… Hastalıklara yönelik öngörücü bir parmak izi
TT

Dil yalan söylemez… Hastalıklara yönelik öngörücü bir parmak izi

Dil yalan söylemez… Hastalıklara yönelik öngörücü bir parmak izi

Mezopotamya uygarlıklarında, sistematik tıbbın ilk örneklerinin ortaya çıktığı dönemlerde teşhis, cihazlara veya laboratuvar testlerine değil, doğrudan bedenin gözlemlenmesine dayanıyordu. Hekim, bedeni dikkatle inceler, küçük ayrıntıları bile değerlendirirdi. Bu ayrıntılardan biri de dildi.

Dilin incelenmesi

Hekimin hastadan dilini çıkarmasını istemesi sadece rutin bir işlem değil, vücudun iç durumu hakkında bilgi edinmenin temel yollarından biriydi. Dilin rengindeki değişiklikler, kuruluk veya anormal tabaka oluşumu gibi bulgular, sağlık durumuna dair önemli işaretler olarak yorumlanıyordu.

Günümüzde ise bu kadim yaklaşım farklı bir biçimde geri dönüyor. Artık hekimin yanında yapay zekâ algoritmaları da yer alıyor; dilin görüntüsü dijital olarak analiz ediliyor ve insan gözünün fark edemeyeceği desenler araştırılıyor. Böylece eski teşhis yöntemi, modern teknolojinin araçlarıyla yeniden yorumlanıyor.

Küçük bir biyolojik harita

Dil, vücuttaki en zengin biyolojik bilgi kaynaklarından biri olarak kabul ediliyor. Kan dolaşımı, vücut hidrasyonu, ağız mikrobiyotası dengesi ve bazı sistemik hastalıklar hakkında ipuçları verebiliyor. Soluk bir renk anemiyle, aşırı kızarıklık iltihapla, beyaz veya sarı tabaka ise ağız mikrobiyotasındaki değişimlerle ilişkilendirilebiliyor.

Bu anlamda dil yalnızca konuşma ve tat alma organı değil, aynı zamanda içsel sağlık dengesini yansıtan bir pencere olarak değerlendiriliyor.

Mikrobiyom ve algoritmaların buluşması

Son yıllarda araştırmacılar, dili ağız mikrobiyotası ile ilişkili karmaşık bir ekosistem olarak ele alıyor. Bu yapı; diyabet, kalp hastalıkları ve metabolik bozukluklar gibi kronik hastalıklarla bağlantılı olabiliyor.

Karaciğer hastalıkları ve kronik rahatsızlıklar

Şarku’l Avsat’ın Chinese Medicine dergisinden aktardığı habere göre 2025 yılında yayımlanan bir çalışmada, Çinli araştırmacılar yapay zekâ ile dil görüntülerinin analiz edilmesinin ve mikrobiyom verileriyle birleştirilmesinin karaciğer fonksiyon bozukluklarıyla ilişkili örüntüleri tespit edebildiğini ortaya koydu.

gfbgf

Daha yeni bir gelişmede ise 2026 yılında araştırmacılar “dil yaşı” (Tongue Age) kavramını önerdi. Bu yaklaşım, dilin görünümü ile mikrobiyom yapısını birleştirerek biyolojik yaş ve kronik hastalık riskini tahmin etmeyi amaçlıyor.

Dil bir “öngörücü parmak izi”

Bu çalışmalar, dilin insan sağlığına dair yalnızca yüzeysel değil, öngörücü bir işaret taşıyabileceğini gösteriyor. Stanford Üniversitesi’nin yaptığı araştırmalar, tıbbi görüntüler ile biyolojik verilerin birleştirilmesinin, hastalıkların belirtiler ortaya çıkmadan yıllar önce tespit edilmesine olanak sağlayabileceğini ortaya koyuyor.

Burada algoritmalar klasik teşhis diliyle değil, gizli örüntülerin diliyle çalışıyor; daha önce fark edilmeyen bağlantıları ortaya çıkarıyor.

Gözlemden örüntüye

Geleneksel hekim ile yapay zekâ arasındaki temel fark, prensipten çok kapsamdır. Hekim tek bir işareti değerlendirirken, yapay zekâ aynı anda binlerce veriyi analiz eder ve bunlar arasındaki ilişkileri belirler.

Bu nedenle teşhis, sezgiye dayalı gözlemden veri temelli algoritmalara evrilmiştir.

Klinikten telefona: sürekli teşhis dönemi

Bu teknolojiler artık yalnızca laboratuvarlarla sınırlı değil. Dil analiz sistemleri akıllı telefonlara kadar entegre edilmeye başlamıştır. Böylece dil muayenesi, klinik bir işlem olmaktan çıkıp sürekli çalışan bir izleme sistemine dönüşebilir.

Bu durum teşhisin anlamını da değiştiriyor: artık tek seferlik bir işlem değil, sürekli bir süreç haline geliyor.

Bilginin sınırları ve yorumlama sorunu

Tüm bu ilerlemelere rağmen temel bir ayrım devam ediyor: “görmek” ile “anlamak” arasındaki fark. Yapay zekâ desenleri tespit edebilir, ancak bu desenlerin insan bağlamındaki anlamını kavrayamaz.

sdfrgt

Dil üzerindeki bir değişiklik hastalık belirtisi olabileceği gibi, beslenme veya geçici bir durumdan da kaynaklanabilir. Bu nedenle hekimin rolü hâlâ kritiktir: yalnızca işareti görmek değil, onu doğru bağlamda yorumlamak.

Mezopotamya’dan yapay zekâya

Mezopotamya hekimleri, bedenin gizli sinyaller verdiğini ve bunların okunması gerektiğini anlamıştı. Bugün yapay zekâ bu fikri daha geniş veri ve daha yüksek hassasiyetle yeniden canlandırıyor. Ancak temel soru değişmiyor: İşareti kim okuyor ve kim gerçekten anlıyor?

Sonuç: Henüz okumayı öğrenmediğimiz şey nedir?

Telefonların bile dil analizi yapabildiği bir çağda teşhis artık yalnızca kliniklerle sınırlı değil. Ancak bu gelişme daha derin bir soruyu gündeme getiriyor: Daha mı fazla görüyoruz, yoksa daha mı az anlıyoruz?

Dil, binlerce yıl önce olduğu gibi bugün de yalan söylemiyor. Ancak asıl mesele onun ne söylediği değil, bizim onu nasıl yorumladığımız. Bu nedenle soru artık “Dil bize ne söylüyor?” değil; “Algoritmalar onun içinde ne görüyor ve biz bunu nasıl okumayı öğreneceğiz?” haline geliyor.