Aquí Está La Cantidad De Cafeína Que Necesita Y Cuándo, Para Una Máxima Alerta

{h1}

La cafeína puede animarle, pero ¿exactamente cuánta cafeína debe consumir, y cuándo debe tomarla, para lograr un estado de alerta "pico"?

Mucha gente se sirve una taza de café para despertarse. ¿Pero exactamente la cantidad de cafeína que debe consumir, y cuándo debe tomarla, para alcanzar un estado de alerta "máximo"?

Un nuevo algoritmo apunta a responder esa pregunta.

El algoritmo, desarrollado por investigadores del Ejército de EE. UU., Toma en cuenta los horarios de sueño de las personas e identifica la cantidad de cafeína que deben consumir, y cuándo, para lograr un estado de alerta óptimo. [10 Datos interesantes sobre la cafeína]

Los investigadores descubrieron que, al usar este algoritmo, podrían mejorar el rendimiento de las personas en una tarea de atención hasta en un 64 por ciento, a pesar de que las personas consumían la misma cantidad total de cafeína que antes. (El algoritmo puede recomendar, por ejemplo, una cantidad específica de cafeína a la vez, y luego una cantidad diferente al final del día). El estudio también encontró que, al seguir el cronograma de dosificación del algoritmo, las personas podrían reducir su consumo de cafeína en alza. a 65 por ciento, y aún así lograr el mismo nivel de rendimiento.

"Desarrollamos algoritmos que trabajan en conjunto, y esencialmente nos permiten determinar, a nivel individual, cuándo y cuánto debe tomar la cafeína la persona para lograr el máximo rendimiento en el momento deseado, durante el tiempo deseado", dijo el autor principal del estudio, Jaques. Reifman, director del DoD Biotechnology High Performance Computing Software Applications Institute en el US Army Medical Research y Materiel Command en Fort Detrick, Maryland.

Por ejemplo, si usted es un estudiante que ha estado privado de sueño durante la última semana mientras se prepara para un próximo examen, el algoritmo apunta a decirle cuándo debe tomar cafeína "para que esté lo más alerta posible durante el examen", Reifman le dijo a WordsSideKick.com.

Los investigadores ya han utilizado su tecnología para desarrollar una herramienta basada en la web y una aplicación para teléfonos inteligentes, llamada 2B-Alert, que puede predecir el estado de alerta de una persona según su tiempo de sueño y el consumo de cafeína. La herramienta web proporciona un resultado para el "Joe promedio", mientras que la aplicación de teléfono inteligente aprende a lo largo del tiempo cómo responde una persona a la falta de sueño y la cafeína, dijo Reifman.

Actualmente, la versión disponible públicamente de 2B-Alert no le dice a la gente cuándo y cuánta cafeína debe tomar para alcanzar el máximo rendimiento. Este aspecto del trabajo todavía está siendo validado en estudios sobre soldados de los Estados Unidos.

En última instancia, aunque el trabajo se está desarrollando para el ejército, Reifman espera que también pueda beneficiar al público lego, incluidos los trabajadores por turnos, los controladores de tráfico aéreo e incluso los estudiantes que se hacen un examen. "Todos sufrimos de falta de sueño" de vez en cuando, dijo Reifman.

El estudio fue publicado el 28 de mayo en el Journal of Sleep Research.

Cafeína y tiempo.

La efectividad de la cafeína depende no solo de la cantidad que consume, sino de cuándo la consume, para una persona que no duerme, una sola taza de café por la mañana puede no evitar la somnolencia al final del día.

Anteriormente, los investigadores desarrollaron un modelo matemático, llamado modelo unificado de rendimiento (UMP), que podía predecir los efectos de la pérdida de sueño y el consumo de cafeína en el rendimiento de una persona. Pero este modelo no les dijo a las personas exactamente cuándo y cuánta cafeína necesitaban tomar para alcanzar su máximo rendimiento.

Para abordar este problema, los investigadores combinaron la UMP con un "algoritmo de optimización". El nuevo algoritmo utilizó el horario de sueño de una persona como entrada y proporcionó una "estrategia de dosificación de cafeína" (cuándo y cuánta cafeína tomar) como salida.

Luego, los investigadores probaron su algoritmo utilizando datos de estudios previos sobre la efectividad de la cafeína en personas que estaban privadas de sueño. En estos estudios anteriores, las personas fueron privadas de sueño durante un cierto tiempo y recibieron dosis específicas de cafeína. Luego, los investigadores midieron qué tan bien mejoró la cafeína su rendimiento en una tarea simple que midió la atención y el tiempo de reacción.

En el nuevo estudio, los investigadores realizaron simulaciones por computadora para examinar el desempeño de las personas utilizando las estrategias de dosificación de cafeína en los estudios originales, así como las estrategias de dosificación determinadas por el nuevo algoritmo.

Encontraron que las estrategias de dosificación del nuevo algoritmo podrían mejorar el rendimiento de las personas en un 16 a 64 por ciento y reducir el consumo total de cafeína en un 17 a 65 por ciento, en comparación con los estudios anteriores.

¿Cómo fue esto posible? Por ejemplo, en un estudio, los participantes consumieron 400 miligramos de cafeína a la misma hora cada día, durante cinco días, para un total de 2,000 mg. Pero debido a que los participantes tenían falta de sueño (dormir solo 5 horas por noche) acumularon gradualmente una "deuda de sueño" que perjudicó su desempeño, particularmente al final del día. Así que el algoritmo de optimización determinó que los participantes necesitaban más cafeína más adelante en la semana (particularmente al final del día), y menos cafeína al comienzo de la semana, para optimizar su rendimiento.

Si bien el estudio actual fue retrospectivo (lo que significa que utilizó datos anteriores), los investigadores planean otro estudio que probará el algoritmo en tiempo real. En este estudio futuro, los soldados serán privados de sueño por un cierto tiempo.Aproximadamente a mitad de este período, el algoritmo determinará la cantidad de cafeína que necesita cada soldado y en qué momento, para que logren al menos un cierto nivel de alerta, dijo Reifman.

Reifman dijo que el algoritmo de optimización debería estar disponible en la plataforma 2B-Alert en algún momento antes de fin de año.

Artículo original sobre Ciencia viva.


Suplemento De Vídeo: Joven fue detenido por tener la misma foto en carnet y licencia de conducir - Alerta Máxima.




Investigación


Demasiado Café Puede Dañar Las Posibilidades De Embarazo Con Fiv
Demasiado Café Puede Dañar Las Posibilidades De Embarazo Con Fiv

Los Bebés Pueden Ordenar Los Colores Antes De Aprender Las Palabras Para Ellos
Los Bebés Pueden Ordenar Los Colores Antes De Aprender Las Palabras Para Ellos

Noticias De Ciencia


Buscando Bigfoot? Nuevo Mapa Muestra Dónde Buscar
Buscando Bigfoot? Nuevo Mapa Muestra Dónde Buscar

Mal Momento: Reloj Biológico Vinculado A Infecciones
Mal Momento: Reloj Biológico Vinculado A Infecciones

Aumento De Los Niveles De Co2 Al Aire Libre Que Dañan La Vida En Interiores (Op-Ed)
Aumento De Los Niveles De Co2 Al Aire Libre Que Dañan La Vida En Interiores (Op-Ed)

Registros Meteorológicos De Florida Freeze Snaps
Registros Meteorológicos De Florida Freeze Snaps

Cómo Funcionará La Nave Inflable
Cómo Funcionará La Nave Inflable


ES.WordsSideKick.com
Reservados Todos Los Derechos!
La Reproducción De Cualquier Permitió Sólo Prostanovkoy Enlace Activo Al Sitio ES.WordsSideKick.com

© 2005–2019 ES.WordsSideKick.com