CC BY
22
M. G. Abdrahmanova, S. K. Minbaev, N. F. Savchenko, D. A. Amershin, A. S. Ibrayeva
THE ROLE OF MONONUCLEAR PHAGOCYTES IN THE PATHOGENESIS OF MULTIPLE SCLEROSIS
In the present review are covered the basic functions of mononuclear phagocytes, giving the basis to consider as their key cells in realization not specific resistance of organism, and also in initiation and regulation of the immune response. The participation of monocytes-macrophages in various inflamer processes (virus, bacterial and autoimmune) is shown. The special attention is given of the role of mononuclear phagocytes in the patho-genesis of multiple sclerosis.
М. Г. ббдфахманова, С. К. Мьщбаев, Н. Ф. Савченко, Д. А. 6мiршин, А. С. Ыбыраева ¥МЫТШАКТЬЩ СКЛЕРОЗЫ ПАТОГЕНЕЗ1НДЕГ1 МОНОНУКЛЕАРЛЫ ФАГОЦИТТЕРДЩ РОЛ1
Бул шолуда мононуклеарлык фагоциттердщ непзп функциялары сипатталран, бул оларды организ-мнщ спецификалык емес резистенттiлiгiн, сол сиякты иммундык жауаптьщ инициациясын жэне регуляция-сын iCKe асырудары макызды клеткалар деп санаура негiз бередг 6ртYрлi суык тию процестерiндегi (вирустык, бактериалдык жэне аутоиммундык) моноциттер-макрофагтардык катысуы кврсетiлген. ¥мытшактык склерозы патогенезiндегi мононуклеарлык фагоциттердщ ролiне ерекше квкш бвл^ген.
И. Р. Кулмагамбетов, Б. К. Койчубеков
ПРИКЛАДНЫЕ АСПЕКТЫ НЕЛИНЕЙНО-ДИНАМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ
Карагандинская государственная медицинская академия
С тех пор, как Эри Л. Голдбергер [1] высказал предположение о том, что нормальная динамика у здоровых индивидуумов имеет «хаотическую» природу, а болезнь связана с периодическим поведением, количество научных публикаций, посвященных нелинейному анализу системы регуляции сердечного ритма неизменно увеличивается. Если на начальном этапе основной целью исследований было показать само наличие хаоса в физиологических системах [8, 18, 19, 26], то в последующие годы усилия были направлены на то, чтобы определить хаотический характер кардиальной активности, применяя методы анализа из теории нелинейных систем. Например, на основе анализа размерностей аттрактора [10, 31, 40].
Однако вскоре стало понятно, что существуют фундаментальные проблемы прикладного характера, связанные с особенностями биологических систем. Они включают в себя ограниченность доступных данных, зашумленность и нестационарность биологических сигналов. Это привело к переходу от понятия «хаос» к понятиям «сложность динамики», «нерегулярность» и «случайность». Научные исследования сосредоточились на поиске наиболее адекватных и практических методов и показателей, характеризующих динамику сердечного ритма. Такие показатели, как приблизительная энтропия [35], ренорма-лизованная энтропия [27], бинарная энтропия [13], базируются на информационных теоретических подходах к сложной динамике в живых организмах. Другие сосредоточены на фрактальных свойствах и самоподобии, турбулентности частоты сердечного ритма, характеризуют спектр
фликкер-шума (1/f). Они также расширяют область классического нелинейно-динамического анализа.
Важно упомянуть подходы, разработанные для выявления синхронизации или корреляции в многомерных физиологических данных, особенно между ЧСС, кровяным давлением и дыхательными сигналами [11, 21, 22]. Например, анализ сердечно-легочной координации, возможно, обеспечивает ключ к физиологически важным синерге-тическим явлениям, которые играют главную роль в обеспечении стабильности и гибкости в физиологических процессах управления [25].
В контексте поиска детерминированного хаоса в динамике ритма сердца рекомендуется метод суррогатных данных, который был уже успешно применен во многих исследованиях. Проверка гипотез на основе суррогатных данных помогает выявлять нелинейные компоненты в рассматриваемый системе [12, 29] и судить, действительно ли регистрируемые различия являются следствием нелинейных процессов.
С середины 90-х г. значительно увеличилось число исследований, демонстрирующих, что нелинейные методы могут выявить клинические аспекты регуляции частоты сердечных сокращений, недоступные при амплитудном и частотном анализе [9, 38].
Т. Н. Makikallio и соавт. [29] сделали краткий обзор различных нелинейных показателей, которые являются прогностическими для оценки риска возникновения аритмий. Это такие показатели, как корреляционная размерность и экспонента Ляпунова, отражающие сложность динамики, информационные показатели типа энтропии Колмогорова, или показатели фрактальных свойств, вычисленные на основе Detrended Fluctuation Analysis (DFA).
Обсуждены достоинства и ограничения в применении этих методов. Накопленный опыт показал, что меры, характеризующие фрактальные свойства, информативны в предсказании летальности у больных с инфарктом миокарда, сердечным трансплантатом, хронической сердеч-
ной недостаточностью и пожилых людей. Кроме того, на основе анализа размерности и скаттеро-грамм могут быть идентифицированы пациенты с желудочковыми тахиаритмиями. Изменения этих показателей часто предшествовали началу желудочковой фибрилляции. Сообщается о работе, в которой прогноз предсердной фибрилляции строится на совместном анализе приблизительной энтропии и DFA. Авторы заключают, что, хотя нелинейные методы демонстрируют высокий прогностический потенциал, как дополнение к линейному анализу сердечного ритма необходимы еще широкие клинические исследования для оценки их значимости.
Один из показателей, который нашел, вероятно, самое широкое применение в биологических и медицинских исследованиях - это приблизительная энтропия (АрЕп), введенная S. М. Ртсде. Активное использование этого показателя связано, с одной стороны, с проблемами развития методов, определяющих сложность динамической системы, которые были первоначально использованы при анализе большего количества действительно хаотических физических систем, а не для биологических процессов, не отвечающих условиям нелинейного анализа временного ряда. С другой стороны, такие биологические процессы содержат нерегулярные компоненты, которые требуют количественного анализа.
В публикациях S. М. Ртсде обосновано применение АрЕп в качестве меры нерегулярности временного ряда [35]. Приводятся примеры использования АрЕп в анализе вариационного ряда R-R-интервалов, включая исследование желудочковой фибрилляции, стадий сон - бодрствование, артериальную гипертензию, а также возрастную динамику. Обсуждается использование этого показателя в более широком контексте применительно к теории функциональных систем. S. М. Ртсде также вводит показатель кросс-АрЕп, который количественно характеризует положительную корреляцию и синхронизацию между биологическими системами в общем и между физиологическими сигналами, в частности. Обсуждаются также отношение АрЕп к другим показателям нелинейности. Практические преимущества приблизительной энтропии включают в себя нечувствительность к шуму и выбросам, а также возможность расчета по коротким временным рядам.
W. Meesmann и соавт. сосредоточены на двух нелинейных методах, используемых в анализе сердечного ритма: наличие «фликкер-шума» во временном ряду кардиоинтервалов, а также его связь с нейрогуморальной регуляцией СР. Исследование проводилось у больных после инфаркта миокарда, после трансплантации сердца и у лиц пожилого возраста. Обсуждена возможность применения скаттерограмм для анализа непрерывной ЭКГ и временного ряда R-R-интервалов. Согласно мнению авторов, на основе этих методов возможна автоматическая диффе-
ренцировка наджелудочковых и желудочковых ритмов и других форм аритмии.
Разнообразие подходов для количественной оценки динамики коротких временных рядов представлено M. Wessel и соавт. Они включают в себя символическую динамику, повторно нормализованную энтропию, конечные скорости роста времени, двойной метод последовательности и, наконец, нелинейную регрессию и оптимальные преобразования. Проанализированы стратификация риска у больных после инфаркта миокарда, диагностика желудочковой аритмии, раннее выявление симптомов желудочковой тахикардии или желудочковой фибрилляции, корреляция между ЧСС и артериальным давлением.
D. Cysarz исследовал пренатальный сердечный ритм, вычисляя регулярность временного ряда R-R-интервалов у плода на основе ApEn и оценивая нелинейный компонент. Показано, что увеличение нерегулярности частоты сердцебиений в ходе беременности частично является следствием нелинейности созревающих структур [13].
С середины 80-х гг. прошлого столетия появилось более сотни публикаций по расчету фрактальной размерности электроэнцефалограммы [14, 17, 23]. Уже в первых исследованиях показано, что размерность ЭЭГ связана с выраженностью альфа-ритма [5]. «Чистая» альфа-активность, полученная фильтрацией в альфа-диапазоне, демонстрирует значительно более низкую размерность, чем общий сигнал ЭЭГ.
Размерность ЭЭГ менялась при функциональных пробах. При открытых глазах регистрировалась большая размерность, чем при закрытых [36]. В исследовании, проведенном в группе из 12 человек, регистрация ЭЭГ проводилась от затылочных отведений. Основываясь на результатах этого и других исследований, авторы заключили, что в состоянии покоя с закрытыми глазами (когда альфа-активность наиболее выражена) ЭЭГ характеризуется снижением динамической размерности, а значит и степени сложности.
Изучены изменения динамических параметров ЭЭГ под воздействием эмоций [6, 34]. Авторы исследовали степень сложности ЭЭГ при просмотре положительно, отрицательно и нейтрально эмоционально окрашенных фрагментов видеофильмов. Амплитудно-частотный анализ не показал изменений в электроэнцефалограмме. В то время как нелинейно-динамический анализ выявил, что некоторые задние области мозга демонстрируют значимо более высокую динамическую размерность ЭЭГ при положительных и отрицательных эмоциях. Эмоциональные нагрузки различной модальности приводят к межполушарным и внутриполушарным различиям нейродинамической активности. Нелинейно-динами-ческое исследование ЭЭГ позволяет анализировать более тонкие аспекты эмоциональных процессов по сравнению с традиционными линейными способами.
Влияние различных функциональных проб на корреляционную размерность описано в работах А. А. Меклера [2, 3]. Сопоставление показателей корреляционной размерности ЭЭГ при четырех различных видах деятельности (простая сенсомоторная задача с открытыми и закрытыми глазами, складывание фигур и чтение бессмысленного текста) выявило максимальные значения размерности в последнем случае. Обнаружена отрицательная взаимосвязь с вербальными интеллектуальными способностями показателей корреляционной размерности ЭЭГ в правой нижнефронтальной области [4]. Результаты исследований свидетельствуют о том, что рассмотрение ЭЭГ с позиций теории динамического хаоса является адекватным и эффективным методическим приемом анализа мозговой активности.
Особый интерес представляют возможности применения нелинейно-динамического анализа ЭЭГ при различных патологических состояниях мозга. По предварительным результатам на основе показателей сложности и нерегулярности динамики ЭЭГ возможно предсказание эпилептического припадка, а также локализация очага эпиактивности [41].
T. Elbert и соавт. провели первое нелинейно-динамическое исследование эЭг при шизофрении [28]. Авторы сообщают, что если в контрольной группе наблюдается примерно одинаковая корреляционная размерность ЭЭГ во всех зонах коры, то в группе шизофреников регистрируются более низкие значения корреляционной размерности в лобной зоне коры по сравнению с центральными областями.
Изменения степени сложности ЭЭГ выявлены при депрессивных состояниях [16]. Авторами публикации обнаружена прямая корреляция между снижением фрактальной размерности ЭЭГ и тяжестью дефекта.
Особенности нелинейной динамики биоэлектрической активности мозга показаны и для ряда других заболеваний. Так, снижение степени сложности и хаотичности динамики ЭЭГ обнаружены при болезни Крейцфельда-Якоба [15], синдроме Альцгеймера [24], деменции и паркинсонизме, септической энцефалопатии [39].
Кроме исследования сердца и мозга, имеются данные по расчету фрактальной размерности для систем, в которые вовлечены гладкие и поперечно-полосатые мышцы [7, 20, 30, 32]. Корреляционная размерность была рассчитана также и для гормональных систем [33].
Сегодня уже не вызывает сомнения тот факт, что исследование нелинейных свойств физиологических систем несет новую информацию об их функциональном состоянии. Наряду с периодическими циклами в динамике тех или иных функций регистрируются и «хаотические» составляющие, которые сами по себе не случайны, а имеют определенное обоснование. На следующем этапе исследователям необходимо сосредоточиться на многочисленных методических про-
блемах применения нелинейных методов, раскрытии механизмов нерегулярного поведения биологического объекта с точки зрения практической ценности.
ЛИТЕРАТУРА
1. Голдбергер Эри Л. Хаос и фракталы в физиологии человека //Мир науки. - 1990. - №4. -С. 25 - 32.
2. Меклер А. А. Обработка ЭЭГ методами фрактального анализа //Рос. физиол. журн. им. И. М. Сеченова. - 2004. - Т. 90, №8. - С. 77.
3. Меклер А. А. Зависимость нелинейных характеристик ЭЭГ от эмоционального состояния испытуемого //Тез. междунар. науч.-практ. конф. студентов, аспирантов и молодых специалистов «Психология XXI века» /Ред. В. Б. Чеснокова. -СПб.: СПбГУ, 2004. - С. 86 - 87.
4. Применение теории динамического хаоса для анализа электроэнцефалограмм /И. Е. Кану-ников, Е. В. Антонова, Д. Р. Белов, Ю. Г. Марков //Вестник СПбГУ. сер. 3 (биология). - 1998. -Вып.1, №3. - С. 55 - 61.
5. Aftanas L. I. Non-linear dynamic complexity of the human EEG during evoked emotions /L. I. Aftanas, N. V. Lotova, V. I. Koshkarov //Intern. J. Psychophysiol. - 1998. - V. 28. - P. 63 - 76.
6. Aftanas L. I. Nonlinear forecasting measurements of the human EEG during evoked emotions / L. I. Aftanas, N. V. Lotova, V. I. Koshkarov //Brain Topography. - 1997. - V. 10, №2. - P. 155 - 162.
7. Anmuth C. J. Fractal dimension of electromyographic signals recorded with surface electrodes during isometric contractions is linearly correlated with muscle activation /C. J. Anmuth, G. Goldberg, N. H. Mayer //Muscle & Nerve. - 1994. - V. 17. - P. 953 - 954.
8. Babloyantz A. Is the normal heart a periodic oscillator? /A. Babloyantz, A. Destexhe //Biol Cybern. - 1988. - V. 58. - P. 203 - 211.
9. Camm A. J. Heart rate variability: standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use /A. J. Camm, M. Malik, J. R. Bigger //Circulation. - 1996. - V. 93. - Р. 1043 - 1065.
10. Chaffin D. G. The dimension of chaos in the fetal heart rate /D. G. Chaffin, C. C. Goldberg, K. L. Reed //Am J Obstet Gynecol. - 1991. - V. 165. - P. 1425 - 1429.
11. Conditional entropy approach for the evaluation of the coupling strength /A. Porta, G. Baselli, F. Lombardi, N. Montano //Biological Cybernetics. -1999. - V. 81. - P. 119 - 129.
12. Correlation dimension of heartbeat intervals is reduced in conscious pigs by myocardial ischemia /J. E. Skinner, C. Carpeggiani, C. E. Landisman, K. W. Fulton //Circ Res. - 1991. - V. 68. - P 966 - 976.
13. Cysarz D. Entropics of short binary sequences in heart period dynamics /D. Cysarz, H .Bettermann, P. Van Leeuwen //Am J Physiol. - 2000. - V. 278. -P. 2163 - 2172.
14. Duke D. Dimensional Analysis of Topographic EEG: Some Methodological Considerations /D. Duke,
W. S. Pritchard, K. L. Coburn. - Singapore, 1991. -P181 - 198.
15. Dynamical chaos determines the variability of transcranial Doppler signals /R. W. Keunen, H. C. Pijlman, H. F. Visee, J. H. Vliegen //Neurol. - 1994.
- V. 16, №5. - P. 353 - 358.
16. Elbert T. Physical aspects of the EEG in schizophrenics /T. Elbert, W. Lutzenberger, B. Rockstroh //Biol. Psychiatry. - 1992. - V. 32. - P. 595 -606.
17. Glass L. Tests for deterministic dynamics in real world and model neuronal networks /L. Glass, D. T. Kaplan, J. E. Lewis //Nonlinear Dynamical Analysis of the EEQ. - Singapore, 1993. - P. 233 -249.
18. Goldberger A. L. Applications of nonlinear dynamics to clinical cardiology /A. L. Goldberger, B. J. West //Ann NY Acad Sci. - 1987. - V. 504. - P.195 -213.
19. Goldberger A. L. PhysioBank, Physio-Toolkit, and PhysioNet: Components of a new research resource for complex physiologic signals /A. L. Gold-berger, L. A. Amaral, L. Glass //Circulation. - 2000. -V. 101. - P. 215 - 220.
20. Griffith T. M. EDRF suppresses chaotic pressure oscillations in isolated resistance artery without influencing intrinsic complexity /T. M. Griffith, D. H. Edwards //Am. J. Physiol. - 1994. - V. 266. - P. 1786 - 1800.
21. Heart rate variability in relation to prognosis after myocardial infarction: selection of optimal processing techniques /M. Malik, T. Farrell, T. R. Cripps, A. J. Camm //European Heart Journal. - 1989. - V. 10. - P. 1060 - 1074.
22. Information domain analysis of cardiovascular variability signals: evaluation of regularity, synchronisation and coordination /A. Porta, S. Guzzetti, N. Montano, M. Pagani //Med Biol Eng Comput. - 2000.
- V. 38. - P. 180 - 188.
23. Jansen B. H. Quantitative analysis of electroencephalograms: Is there chaos in the future? //Int. J. Biomed. Comput. - 1991. - V. 27. - P. 95 - 123.
24. Jeong J. Non-linear dynamical analysis of the EEG in Alzheimer's disease with optimal embedding dimension /J. Jeong, S. Y. Kim, S. H. Han // Electroenceph. Clin. Neurophys. - 1998. - V. 106, №3. - P. 220 - 228.
25. Kaplan D. T. Techniques for analyzing complexity in heart rate and beat-to-beat blood pressure signals /D. T. Kaplan, M. I. Furman, S. M. Pincus // IEEE Computers in Cardiology. - 1990. - P. 243 -246.
26. Kurths J. Quantitative analysis of heart rate variability /J. Kurths, A.Voss, P. Saparin //Chaos. -1995. - V. 5. - P. 88 - 94.
27. Linear and nonlinear dynamics of heart rate variability after acute myocardial infarction with normal and reduced left ventricular ejection fraction /F. Lombardi, G. Sandrone, A. Mortara, D. Torzillo // American Journal Cardiology. - 1996. - V. 77. - P. 1283 - 1288.
28. Lopes da Silva F. H. Dynamics of local neuronal networks: control parameters and state bifurcations in epileptogenesis /F. H. Lopes da Silva, J. P. Pijn, W. J. Wadman //Prog. Brain Res. - 1994. - V. 102. - P. 359 - 370.
29. Makikallio T. H. Dynamic analysis of heart rate may predict subsequent ventricualr tachycardia after myocardial infarction /T. H. Makikallio, T. Seppanen, K. E. Airaksinen //American Journal Cardiology. -1997. - V. 80. - P. 779 - 783.
30. Mende W. Bifurcations and chaos in newborn infant cries /W. Mende, H. Herzel, K. Wermke // Physics Letters. - 1990. - V. 145. - P. 418 - 424.
31. Multicenter Post Infarction Research: Decreased heart rate variability and its association with increased mortality after acute myocardial infarction / R. E. Kleiger, J. P. Miller, J. T. Bigger, A. J. Moss // American Journal Cardiology. - 1987. - V. 59. - P. 256 - 262.
32. Narayanan S. S. A nonlinear dynamical systems analysis of fricative consonants /S. S. Narayanan, A. A. Alwan //J. Acoust. Soc. Am. - 1995. -V. 97. - P. 2511 - 2524.
33. Nonlinear dynamics in pulsatile secretion of parathyroid hormone in normal human subjects /K. Prank, H. Harms, G. Brabant, R. D. Hesch //Chaos. -1995. - V. 5. - P. 76 - 81.
34. Non-linear dynamic complexity of the human EEG during evoked emotions /l. I. Aftanas, N. V. Lotova, V. I. Koshkarov, V. P. Makhnev //Intern. J. Psychophysiol. - 1998. - V. 28, №1. - P. 63 - 76.
35. Pincus S. Randomness and degress of irregularity /S. Pincus, B. H. Singer //Proc Natl Acad Sci USA. - 1996. - V. 93. - P. 2083 - 2088.
36. Ray W. J. Using chaos to understand EEG measures: Results from cognitive task; hypnotic and dissociative statestudies /W. J. Ray, T. Wells, T. Elbert //Int. J. Psychophysiol. - 1993. - V. 14. - P. 143 - 144.
37. Rschke J. Nonlinear analysis of sleep {EEG} in depressionrcalculation of the largest lyapunov exponent /J. Rschke, J. Fell, P. Beckmann //Eur. Arch. Psychiat. Clin. Neuros. - 1995. - V. 245, №1.
- P 27 - 35.
38. Schreiber T. Improved surrogate data for non-linearity tests /T. Schreiber, A. Schmitz //Phys Rev Lett. - 1996. - V. 77. - P. 635 - 638.
39. Straver J. S. Nonlinear analysis of EEG in septic encephalopathy /J. S. Straver, R. W. Keunen, С. J. Stam //Neurolog. - 1998. - V. 20, №2. - P. 100 - 106.
40. Testing for nonlinearity in time series: the method of surrogate data /J. Theiler, S. Eubank, A. Longtin et al. //Physica. - 1992. - V. 58. - P. 77 - 94.
41. The evolution with time of the spatial distribution of the largest Lyapunov exponent on the human epileptic cortex /L. D. Iasemidis, J. C. Sackellares, D. Duke, W. Pritchard //Proceedings of the Conference on Measuring chaos in the human brain.
- Singapore, 1991. - P 49 - 82.
Поступила 30.11.07
I. R. Kulmagambetov, B. K. Koichubekov
APPLICATION OF NONLINEAR DYNAMICAL ANALYSIS OF PHYSIOLOGIC FUNCTIONS
We have reviewed the literature on the use of analysis of nonlinear dynamics of heart rate and EEG. We have described the changes of those parameters in some functional and pathological conditions. There were certain methodological problems of using nonlinear dynamics in physiology.
И. Р. Кулмагамбетов, Б. К. Койчубеков
ФИЗИОЛОГИЯЛЬЩ ФУНКЦИЯЛАРДЬЩ СЫЗЬЩСЫЗ-ДИНАМИКАЛЬЩ ТАЛДАУЫН КОЛДАНУ АСПЕКТТЕР1
ЖYрек ыррарыныч жэне ЭЭГ сызыксыз динамикасын талдау бойынша эдебиет шолуы вткiзiлген. 6ртYрлi функционалды жэне патологиялык калыптардары сызыксыз динамиканьщ кврсетюштершщ взгерiстерi сипатталран. Сызыксыз динамика эдiстерiнiк физиологияда колдануындары бiркатар эдiстемелiк мэселелерi аныкталран.
М.А.Сорокина
ОСОБЕННОСТИ ПРОФЕССИИ, ТРУДА, ЗДОРОВЬЯ И ОБРАЗА ЖИЗНИ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ В СОВРЕМЕННЫХ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ УСЛОВИЯХ
Научно-исследовательский центр Карагандинской государственной медицинской академии
Социально-экономические преобразования, интеграция Казахстана в мировую систему высшего образования, появление новых ценностей, понимание значимости образования выявили необходимость в преподавателе нового типа, способном быстро ориентироваться в окружающей действительности. Изменения в социуме превосходят динамику личностной готовности к адаптации.
Системы здравоохранения и образования в этой ситуации призваны помочь преподавателю сформировать в себе качества, необходимые для становления профессионально состоятельной, конкурентоспособной, активной личности, способной адаптироваться к условиям современной действительности в максимально короткие сроки. Поэтому адаптация как процесс и адаптирован-ность как свойство личности становятся для преподавателя основополагающими в процессе его профессиональной деятельности.
По современным исследованиям социологов, для сферы образования в целом характерна гендерная асимметрия, которая обусловлена социально-экономическими и политическими причинами [24]. Гендерная асимметрия проявляется в высшем образовании в том, что, чем выше ученая степень, тем меньше число женщин среди преподавателей высшего звена. Среди кандидатов наук превалируют женщины, однако женщин-докторов наук значительно меньше, чем мужчин. Доля женщин, руководящих работой вуза, также ничтожно мала [2].
Ученые так формулируют причины выбора женщинами профессии вузовского преподавателя [19]:
- эта профессия в наибольшей степени соответствует их способностям к общению и личностному взаимодействию со студентами;
- соответствует их гендерной роли, социально-культурным стереотипам и традициям,
- предоставляет все условия для реализации мотивов, которыми руководствуются женщины при выборе профессии;
- профессия преподавателя не относится к высокооплачиваемым из-за сложившейся в большинстве государств экономической ситуации, но это является одной из причин, почему в этой области рынка труда нет высокой конкурентности с мужчинами.
Труд преподавателей высшей школы по своему содержанию является в большей степени продуктивным, чем репродуктивным, и по-прежнему заключает в себе возможности созидания, научного поиска, увлеченности педагогическим процессом. Основное содержание деятельности преподавателя включает в себя выполнение нескольких функций [26]: обучающей, воспитывающей, организующей и исследовательской.
С учетом эргономики труд преподавателей высшей школы является умственным и по разновидности включает в себя управленческий и творческий. В управленческом виде труда доминируют факторы, связанные с необходимостью восприятия большого, иногда чрезмерного объема информации, возрастанием дефицита времени для ее переработки, повышением социальной значимости и личной ответственности за принимаемые решения. Творческий труд требует многолетней подготовки, высокой квалификации, особых условий для реализации. Труд этой категории требует значительного объема памяти, напряжения внимания, мыслительной деятельности. Для преподавателей медицинских вузов выделяется также труд медицинских работников, связанный с повышенной ответственностью, часто возникающим дефицитом информации для принятия решения, что обусловливает высокое нервно-эмоциональное напряжение.
Группой исследователей дана физиолого-гигиеническая характеристика труда преподавателей высшей школы [23] в соответствии с мето-
