首頁(yè) 資訊 老人騎自行車的好處 騎自行車要注意7點(diǎn)

老人騎自行車的好處 騎自行車要注意7點(diǎn)

來(lái)源:泰然健康網(wǎng) 時(shí)間:2024年12月10日 19:09

  很多人常會(huì)選擇騎車遠(yuǎn)游,騎車遠(yuǎn)游既自由、方便、輕松,還可以促進(jìn)健康長(zhǎng)壽。騎車運(yùn)動(dòng)的好處很多,是適合老年人的運(yùn)動(dòng),可以幫助老人預(yù)防多種疾病,是老人長(zhǎng)壽的方法之一。那么老人騎自行車有什么好處呢?老人騎自行車注意事項(xiàng)有哪些呢?接下來(lái)將一一為大家介紹,供大家參考。

老人騎自行車的好處 老人騎自行車的注意事項(xiàng) 老人適合騎自行車嗎

  老人騎自行車的7大好處

  1、騎單車親近自然享受生活

  騎單車能更多接觸大自然和社會(huì),廣交騎友,騎行中聊天交友身心,使晚年生活有更多精彩。

  2、健康升級(jí)

  騎自行車的好處不僅僅是幫助臀部、腿部主要的肌肉部位有效鍛煉,更重要的是讓你的身體更強(qiáng)健、不易受到傷害,健康因此升級(jí)。

  3、心肺鍛煉

  作為一項(xiàng)有氧運(yùn)動(dòng),騎自行車能夠讓連結(jié)心臟和肺部的關(guān)鍵肌肉功能都得到鍛煉。伴隨著有氧呼吸而加速運(yùn)動(dòng)的心肺,它能夠幫助有效降低患高血壓、糖尿病和過(guò)度肥胖等常見(jiàn)疾病。

  4、騎單車能預(yù)防大腦老化

  老年人長(zhǎng)期堅(jiān)持騎行單車,大腦、眼睛及神經(jīng)系統(tǒng)會(huì)得到系統(tǒng)的敏捷性充分的鍛煉,能降低大腦早衰、老化,保持神經(jīng)系統(tǒng)的敏捷性。

  5、騎單車可預(yù)防心血管疾病

  騎單車是全身運(yùn)動(dòng),可促進(jìn)血液循環(huán),改善血管彈性,規(guī)律性的下肢運(yùn)動(dòng)提升心臟供血能力,對(duì)預(yù)防老年人心血管疾病有奇效。

  6、騎單車可降低骨質(zhì)疏松的發(fā)生

  骨質(zhì)疏松是老年人常見(jiàn)的退行性變,有些老年人經(jīng)常腰酸腿痛,乏力,甚至引起自發(fā)性骨折,這都是骨質(zhì)疏松引起的,每周騎三次單車,便可強(qiáng)化造骨細(xì)胞及骨骼的耐受力,增強(qiáng)骨質(zhì)、提高骨密度,降低發(fā)生骨質(zhì)疏松的可能。

  7、獲得快樂(lè)

  有規(guī)律、按照計(jì)劃進(jìn)行的騎車鍛煉能夠幫助大腦釋放更多的內(nèi)啡肽,從而讓你能體驗(yàn)到一種自然而然的喜悅,使身心都處于輕松愉悅的狀態(tài)中,進(jìn)而有效幫助緩解壓力,消除緊張,從低落的情緒中走出來(lái)。這也是許多有效運(yùn)動(dòng)能夠使人放松身心的根源所在。

老人騎自行車的好處 老人騎自行車的注意事項(xiàng) 老人適合騎自行車嗎

  老年人騎自行車的注意事項(xiàng)

  1、要遵守交通規(guī)則,不要逆行。

  2、避免背部和肩部拱起,不要塌腰。

  3、每次騎車持續(xù)時(shí)間要適當(dāng),一般中速騎行30~60分鐘即可。

  4、車子一定要與老年人髙矮相適應(yīng),不要勉強(qiáng)地改變身體的姿勢(shì)來(lái)適應(yīng)車輛。

  5、騎車時(shí)上體應(yīng)稍前傾,但不宜過(guò)分低頭。腰部稍彎曲,兩肩放松,兩臂伸直。

  6、在踏蹬車運(yùn)行時(shí),上體不要左右搖擺,否則容易引起駐背、脊柱前凸或側(cè)彎畸形。

  7、選擇人少的地方騎行,老年人的靈敏能力比較弱了,老年人還是要選擇一些人少的地方進(jìn)行騎自行車,不然的話一旦出現(xiàn)一些交通意外,就很容易摔倒,傷害身體。

廣告  X

相關(guān)知識(shí)

騎自行車好處
騎自行車的好處和壞處?
騎自行車的好處 每天堅(jiān)持騎車祝你更健康
騎自行車對(duì)健康的11個(gè)好處
健康騎行:騎自行車的益處,騎自行車是一種協(xié)調(diào)全身的運(yùn)動(dòng)
快騎自行車對(duì)健康的好處
騎自行車的好處有哪些
長(zhǎng)期騎自行車的好處與壞處
世界自行車日|經(jīng)常騎自行車,好處竟然這么多!但……
騎自行車養(yǎng)生有哪些注意事項(xiàng)

網(wǎng)址: 老人騎自行車的好處 騎自行車要注意7點(diǎn) http://m.u1s5d6.cn/newsview422849.html

推薦資訊