CC BY
26
УДК 612.821:15
БИОЭЛЕКТРИЧЕСКАЯ АКТИВНОСТЬ ГОЛОВНОГО МОЗГА У ОПЕРАТОРОВ С РАЗНЫМ ХРОНОТИПОМ
Р.А. Кудрин, Е.В. Лифанова, А.В. Плотникова
ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, кафедра нормальной физиологии
Обнаруженные особенности биоэлектрической активности головного мозга характеризуют утренний хронотип, как наиболее предпочтительный для операторов. В состоянии спокойного бодрствования у представителей данной группы отмечаются признаки напряженного внимания (преобладание тета-ритма), а также повышенной умственной активности на фоне эмоционального возбуждения (преобладание низкочастотного бета-ритма).
Ключевые слова: биоэлектрическая активность головного мозга, операторская деятельность, хронотип, профессиональный отбор операторов.
DOI 10.19163/1994-9480-2019-1 (69)-116-119
BIOELECTRICAL ACTIVITY OF THE BRAIN IN OPERATORS WITH DIFFERENT CHRONOTYPES
R.A. Kudrin, E.V. Lifanova, A.V. Plotnikova
FSBEI HE «Volgograd State Medical University» of Public Health Ministry of the Russian Federation,
department of normal physiology
The revealed features of the bioelectrical activity of the brain characterize the morning chronotype as the most preferable for operators. In a calm wakefulness state the representatives of this group have signs of intense attention (predominance of theta-rhythm), as well as increased mental activity on the background of emotional excitement (predominance of low-frequency beta-rhythm).
Key words: bioelectrical activity of the brain, operator activity, chronotype, professional selection of operators.
Профессия оператора в настоящее время является одним из самых сложных и востребованных видов профессиональной деятельности, связанным с переработкой разнообразной информации, которую предъявляет машина (Воронин В.М., 2016). При этом человек выступает звеном в цепи «человек-машина-среда», являясь посредником между постоянно меняющимся внешним миром и техническим устройством (Найденова Л.И., 2014; Платонова А.В., 2016).
Современный технологический процесс, обслуживаемый операторами, помимо своей постоянно увеличивающейся сложности отличается также высокой степенью личной ответственности оператора за ошибки в работе (Дьяков А.Ф., 2016).
Наличие выраженных противоречий между профессиональными требованиями к оператору, отражающими специфику работы, и его психофизиологическими особенностями, определяют потребность в постоянном изучении закономерностей деятельности человека в системах управления и разработке на этой основе практических рекомендаций по ее оптимизации (Шишов Б.А., Колесникова А.С. с соавт., 2016).
Умение сохранять высокий уровень бдительности в ночное время суток является критически важным качеством оператора (Дорохов В.Б., 2013) и напрямую зависит от его принадлежности к тому или иному хронотипу. В свою очередь, хронотип представляет собой относительно устойчивую
индивидуальную временную периодизацию психофизиологического состояния, а также работоспособности человека, что проявляется в виде предпочтения им утренней или вечерней деятельности (Чибисов С.М., Катинас Г.М. с соавт., 2013).
Исходя из этого, представляется актуальным изучение хронофизиологических особенностей операторов для выявления профессионально важных качеств.
Исследование биоритмологических особенностей, в свою очередь, позволит оценить, в какое время суток оператор, относящийся к тому или иному хронотипу, способен наиболее продуктивно и с наименьшим количеством ошибок осуществлять профессиональную деятельность. Это имеет большое значение в сложных условиях операторского труда, особенно при работе по сменам (Таранов А.О., Пучкова А.Н. с соавт., 2014).
ЦЕЛЬ РАБОТЫ
Разработка алгоритмов оценки профессионально важных качеств по параметрам электроэнцефалограммы (ЭЭГ) у операторов с различным хронотипом.
МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ
Объектом исследования был 121 оператор с начальным уровнем подготовки. Возраст всех участников на момент включения в исследование
составлял 18-45 лет. По результатам предварительного медицинского осмотра все обследованные были признаны практически здоровыми.
Для определения хронотипа использовался тест Остберга в модификации С.И. Степановой (Степанова С.И., 1989).
Фоновая биоэлектрическая активность головного мозга оценивалась по данным электроэнцефалографии (ЭЭГ) с использованием международной схемы установки электродов «10-20 %» и монополярных отведений (Зенков Л.Р., 2012). Для записи и анализа ЭЭГ применялся 8-канальный электроэнцефалограф «Нейрон-Спектр-1» с программным обеспечением «Нейрон-Спектр».
Регистрация ЭЭГ проводилась в затемненном помещении при отсутствии посторонних раздражителей. Во время записи обследуемый находился в положении сидя с закрытыми глазами. Измерительные электроды располагались во фронтальных ^р), центральных (С), височных (Т) и затылочных (О) отведениях, референтные -на мочках ушей.
Для статистической обработки полученных данных применялись программные пакеты Gnumeric (версия 1.12.35) и LibreOffice (версия 6.0.3.2) (Букушева А. В., 2015).
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
По результатам теста Остберга обследованные были разделены на три группы: с утренним хронотипом (77 баллов и выше), аритмичным (58-76 баллов) и вечерним (57 баллов и ниже).
Представители утреннего хронотипа составили 7,4 % от общего количества участников исследования. Данная группа оказалась самой малочисленной. К вечернему хронотипу были отнесены 31,4 % обследованных. Наиболее многочисленными оказались операторы с аритмичным хронотипом - 61,2 % от общего числа обследованных.
Анализ результатов теста Остберга. В результате проверки нормальности распределения выборок (по критерию Шапиро-Франсиа при п < 50 и по критерию Колмогорова-Смирнова при п > 50) оказалось, что для утреннего хронотипа p = 0,07, для вечернего - p = 0,04, для аритмичного - p = 0,38 (Марапов Д.И., Закиров И.К. с соавт., 2013). Поскольку в выборках, соответствующих утреннему и аритмичному хронотипам, p > 0,05, нами был сделан вывод о приблизительном соответствии эмпирического распределения нормальному. В выборке вечернего хронотипа p < 0,05, что свидетельствует об отличии распределения от нормального. В связи с этим сравнение указанных выборок проводилось с помощью одностороннего дисперсионного анализа (Н-критерий Краскела-Уоллиса).
В табл. представлены результаты сравнения групп с разным хронотипом среди операторов начального уровня подготовки.
Из табл. следует, что итоговый результат теста Остберга среди обследованных оказался наименьшим в группе вечернего хронотипа - 49,1 балла (межквартильный размах 46-54 балла), средним
Хронофизиологические особенности обследованных операторов (односторонний дисперсионный анализ)
Показатели теста Остберга Утренний хронотип (п = 9) Вечерний хронотип (п = 38) Аритмичный хронотип (п = 74)
Итоговый результат теста, баллы 85,3* 49,1* 67,9*
* Статистически значимые различия ф < 0,05).
в группе аритмичного хронотипа - 67,9 балла (меж-квартильный размах 64-72 балла) и наибольшим в группе утреннего хронотипа - 85,3 балла (межквартильный размах 83-90 баллов). Наблюдаемые различия итогового результата теста Остберга среди обследованных с разным хронотипом оказались статистически значимыми p = -1,58 х 1017).
Полученные результаты подтверждают справедливость выделения трех групп участников исследования в зависимости от хронотипа. Последующий анализ проводился на основе данной классификации.
Анализ параметров электроэнцефалограммы (ЭЭГ). В результате проверки нормальности распределения выборок (по критерию Шапиро-Франсиа при п < 50 и по критерию Колмогорова-Смирнова при п > 50) оказалось, что для утреннего, вечернего и аритмичного хроно-типов по большинству ЭЭГ-показателей распределение отличается от нормального (Марапов Д.И., Закиров И.К. с соавт., 2013). В связи с этим сравнение указанных выборок проводилось с помощью одностороннего дисперсионного анализа (Н-критерий Краскела-Уоллиса).
На рис. 1 показано, что амплитуда спектра высокочастотного бета-ритма в левых височных отведениях у обследованных оказалась наименьшей в группе утреннего хронотипа - 0,3 мкВ/с (межквартильный размах 0,11-0,33 мкВ/с). В группе в е чернего хронотипа данный показатель составил 0,4 мкВ/с (межквартильный размах 0,25-0,51 мкВ/с) и в группе аритмичного хронотипа - 0,4 мкВ/с (межквартильный размах 0,28-0,46 мкВ/с). Наблюдаемые различия амплитуды спектра высокочастотного бета-ритма в левых височных отведениях у участников с разным хронотипом оказались статистически значимыми ф = 0,02892).
Рис. 1. Амплитуда спектра высокочастотного бета-ритма в левых височных отведениях у обследованных
2,5
и
т т *
г
Утренний Вечерний Аритмичный
Хронотип
Рис. 3. Частота низкочастотного бета-ритма в правых затылочных отведениях у обследованных
Подобная реакция свидетельствует о наличии регуляторных механизмов, сформированных в ответ на интенсивную умственную деятельность операторов, требующую повышенного внимания.
На рис. 4 показано, что амплитуда спектра дельта-ритма в правых лобных отведениях у обследованных оказалась наименьшей в группе утреннего хронотипа - 3,3 мкВ/с (межквартильный размах 2,2-4,0 мкВ/с), средним в группе аритмичного хронотипа - 4,3 мкВ/с (межквартильный размах 3,4-5,4 мкВ/с) и наибольшим в группе вечернего хронотипа - 4,7 мкВ/с (межквартильный размах 3,4-6,7 мкВ/с).
Наблюдаемые различия амплитуды спектра дельта-ритма в правых лобных отведениях у участников исследования с разным хронотипом оказались статистически значимыми (р = 0,04218).
Следовательно, в состоянии спокойного бодрствования у представителей аритмичного и вечернего хронотипов отмечаются признаки повышенной нервно-психической напряженности. Подобная реакция свидетельствует о постоянном напряжении регуляторных механизмов, сформированных в ответ на стресс и длительную умственную работу операторов.
На рис. 2 показано что, индекс тета-ритма в левых центральных отведениях у обследованных оказался наибольшим в группе утреннего хронотипа - 21 % (межквартильный размах 1725 %). В группе вечернего хронотипа данный показатель составил 15 % (межквартильный размах 12-18 %) и в группе аритмичного хронотипа -15 % (межквартильный размах 12-18 %).
Наблюдаемые различия индекса тета-ритма в левых центральных отведениях у участников с разным хронотипом оказались статистически значимыми (р = 0,01023).
Рис. 2. Индекс тета-ритма в левых центральных отведениях у обследованных
Таким образом, в состоянии спокойного бодрствования у представителей утреннего хроно-типа отмечаются признаки напряженного внимания. Обнаруженные особенности свидетельствуют о наличии регуляторных механизмов, сформированных в ответ на необходимость принятия решений при высоком уровне неопределенности.
На рис. 3 показано, что частота низкочастотного бета-ритма в правых затылочных отведениях у обследованных оказалась наибольшей в группе утреннего хронотипа - 16,6 Гц (межквартильный размах 15,1-16,8 Гц).
В группе вечернего хронотипа данный показатель составил 15,8 Гц (межквартильный размах 15,2-16,5 Гц) и в группе аритмичного хронотипа -15,8 Гц (межквартильный размах 15,1-16,4 Гц). Наблюдаемые различия частоты низкочастотного бета-ритма в правых затылочных отведениях у участников с разным хронотипом оказались статистически значимыми (р = 0,03207).
Следовательно, в состоянии спокойного бодрствования у представителей утреннего хро-нотипа отмечаются признаки повышенной умственной активности на фоне эмоционального возбуждения.
Рис. 4. Амплитуда спектра дельта-ритма в правых лобных отведениях у обследованных
Таким образом, в состоянии спокойного бодрствования у представителей аритмичного и вечернего хронотипов отмечаются признаки микросна, что свидетельствует о снижении работоспособности операторов.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Среди обследованных операторов начального уровня подготовки выявлены представители трех хронотипов: аритмичного - 61,2 %, утреннего - 7,4 % и вечернего - 31,4 %. Данные группы достоверно
отличаются по итоговому результату теста Остберга. Кроме того, в группе утреннего хронотипа обнаружена наименьшая выраженность высокочастотного бета-ритма в левых височных отведениях и наибольшая выраженность тета-ритма в левых центральных отведениях.
В группе утреннего хронотипа частота низкочастотного бета-ритма в правых затылочных отведениях оказалась наибольшей, а амплитуда спектра дельта-ритма в правых лобных отведениях -наименьшей.
Таким образом, обнаруженные особенности биоэлектрической активности головного мозга позволяют охарактеризовать утренний хронотип как наиболее предпочтительный для операторов. В состоянии спокойного бодрствования у представителей данной группы отмечаются признаки напряженного внимания (преобладание тета-ритма), а также повышенной умственной активности на фоне эмоционального возбуждения (преобладание низкочастотного бета-ритма). Вместе с тем, у операторов аритмичного и вечернего хронотипов на фоне повышенной нервно-психической напряженности (высокочастотный бета-ритм) наблюдаются эпизоды микросна (преобладание дельта-ритма), что потенциально может привести к ошибкам в работе.
Предложенные алгоритмы оценки профессионально важных качеств по параметрам ЭЭГ у операторов с различным хронотипом помогут оптимизировать профессиональный отбор персонала для систем «человек-машина» и снизить аварийность на потенциально опасных объектах.
ЛИТЕРАТУРА
1. Букушева А.В. Статистическая обработка данных в Gnumeric: Учебное пособие. - Саратов, 2015. - 70 с.
2. Воронин В.М. Психология решения оперативных задач в больших системах. Диагностика функционального состояния и обучение операторов. - Екатеринбург: УрГУПС. - 2016. - 249 с.
3. Дорохов В.Б. Сомнология и безопасность профессиональной деятельности // Журнал высшей нервной деятельности. - 2013. - № 63 (1). - С. 33-47.
4. Дьяков А.Ф. Техногенные катастрофы в тепловой и атомной энергетике. Прочностный анализ. Инженерная психология. Новые технологии и их предотвращения. -М.: Инновационное машиностроение, 2016. - 614 с.
5. Зенков Л.Р. Клиническая электроэнцефалография (с элементами эпилептологии). Руководство для врачей. - 5-е изд. - М.: МЕДпрессинформ, 2012. - 356 с.
6. Марапов Д.И., Закиров И.К., Искандаров И.Р. Медицинская статистика [Электронный ресурс] // Сайт для аспирантов и молодых ученых, врачей-специалистов и организаторов, студентов и преподавателей. - 2013. -URL: http://medstatistic.ru.
7. Найденова Л.И. Инженерная психология. - Пенза: Пенз. ГТУ. - 2014. - 99 с.
8. Платонова А.В. Основы инженерной психологии: Учебное пособие. - Изд. 2-е. - Томск: ТГАСУ, 2016. - 126 с.
9. Степанова С.И. Биоритмологические аспекты проблемы адаптации. - М.: Наука, 1989. - 239 с.
10. Таранов А.О., Пучкова А.Н., Лемешко К.А., Дорохов В.Б. Генетические исследования циркадных ритмов работников, занятых операторской деятельностью // Вестник Московского государственного гуманитарного
университета им. М.А. Шолохова. Педагогика и психология. - 2014. - № 4. - С. 74-83.
11. Чибисов С.М., Катинас Г.М., Рагульская М.В. Биоритмы и космос: мониторинг космобиосферных связей. - М.: Монография. - 2013. - 442 с.
12. Шишов Б.А., Колесникова А.С., Пулин М.А. Разработка модели психоэмоционального состояния диспетчера АСДУ // АвтоматизаЦия, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - 2017. - № 1. - С. 15-23.
REFERENCES
1. Bukusheva A.V. Statisticheskaya obrabotka dannyh v Gnumeric: Uchebnoe posobie [Statistical Data Processing in Gnumeric: Tutorial]. Saratov, 2015. 70 p.
2. Voronin V.M. Psihologiya resheniya operativnyh zadach v bol'shih sistemah. Diagnostika funkcional'nogo sostoyaniya i obuchenie operatorov [Psychology of solving operational problems in large systems. Diagnosis of the functional state and operator training]. Ekaterinburg: UrGUPS, 2016, 249 p.
3. Dorohov V.B. Somnologiya i bezopasnost' profes-sio n a l 'noj deya-tel'nosti [Somnology and safety of professional activity]. Zhurnal vysshej nervnoj deyatel'nosti [Journal of higher nervous activity], 2013, no. 63 (1), pp. 33-47. (In Russ.; abstr. in Engl.).
4. D'yakov A.F. Tekhnogennye katastrofy v teplovoj i atomnoj energetike. Prochnostnyj analiz. Inzhenernaya psihologiya. Novye tekhno-logii i ih predotvrascheniya [Man-made disasters in thermal and nuclear energy. Strength analysis. Engineering psychology. New technologies and their prevention]. Moscow: Innovacionnoe mashi-nostroenie, 2016. 614 p.
5. Zenkov L.R. Klinicheskaya elektroencefalografiya (s elementami epileptologii). Rukovodstvo dlya vrachej [Clinical electroencephalography (with elements of epileptolo-gy). A guide for doctors]. 5th ed. Moscow: MEDpressin-form, 2012. 356 p.
6. Marapov D.I., Zakirov I.K., Iskandarov I.R. Medicin-skaya statistika [Elektronnyj resurs] [Medical statistics]. In Sajt dlya aspirantov i molodyh uchenyh, vrachej-specialistov i organizatorov, studentov i prepodavatelej [Site for graduate students and young scientists, medical specialists and organizers, students and teachers], 2013. Available at: http://medstatistic.ru.
7. Najdenova L.I. Inzhenernaya psihologiya [Engineering psychology]. Penza: Penz. GTU, 2014. 99 p.
8. Platonova A.V. Osnovy inzhenernoj psihologii: Uchebnoe posobie [Fundamentals of engineering psychol-o g y : Study guide]. 2th ed. Tomsk: TGASU, 2016. 126 p.
9. Stepanova S.I. Bioritmologicheskie aspekty problemy adaptacii [Biorhythmic aspects of the problem of adaptation]. Moscow: Nauka, 1989. 239 p.
10. Taranov A.O., Puchkova A.N., Lemeshko K.A., Dorohov V.B. Gene-ticheskie issledovaniya cirkadnyh ritmov rabotnikov, zanyatyh operatorskoj deyatel'nost'yu [Genetic studies of circadian rhythms of workers engaged in camera work]. Vestnik Moskovskogo gosudarstvennogo gumanitar-nogo universiteta im. M.A. Sholohova. Pedagogika i psihologiya [Bulletin of the Moscow State Humanitarian University named after M.A. Sholokhov. Pedagogy and psychology], 2014, no. 4, pp. 74-83. (In Russ.; abstr. in Engl.).
11. CHibisov S.M., Katinas G.M., Ragul'skaya M.V. Bioritmy i kosmos: monitoring kosmobiosfernyh svyazej [Biorhythms and space: monitoring of cosmobiosphere relations]. Moscow: Monografiya, 2013. 442 p.
12. SHishov B.A., Kolesnikova A.S., Pulin M.A. Raz-rabotka modeli psihoemocional'nogo sostoyaniya dispetchera ASDU [Development of a model of the psycho-emotional state of the ASDU dispatcher]. Avtomatizaciya, tele-mekhanizaciya i svyaz' v neftyanoj promyshlennosti [Automation, telemechanization and communication in the oil industry], 2017, no. 1, pp. 15-23. (In Russ.; abstr. in Engl.).
Контактная информация
Кудрин Родион Александрович - д. м. н., доцент, профессор, кафедра нормальной физиологии ФГБОУ ВО ВолгГМУ Минздрава России, e-mail: [email protected].
