CC BY
17
УДК: 611.12 DOI: 10.12737/18602
ДИНАМИКА ПАРАМЕТРОВ СПЕКТРАЛЬНОЙ МОЩНОСТИ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА ШКОЛЬНИКОВ ПРИ ШИРОТНОМ ПЕРЕМЕЩЕНИИ
О.Л. НИФОНТОВА, Л.С. ШАКИРОВА, Н.Н. НЕРСИСЯН, Ю.В. РАССАДИНА
БУ ВО ХМАО-Югры «Сургутский государственный университет» проспект Ленина, 1, г. Сургут, Россия, 628412
Аннотация. В условиях санаторного лечения анализировались параметры сердечно-сосудистой системы школьников при широтных перемещениях. Анализ параметров сердечно-сосудистой системы детей в условиях санаторного лечения с позиции стохастики доказывает, что поведение кардиоинтерва-лов носит хаотический характер. Результат проведенного исследования показал, что кратковременное лечение в санатории сужает размеры квазиаттрактора вектора состояний организма человека и частично нормализует показатели кардиореспираторной системы детей. Однако, после отдыха расстояние rX увеличивается, что говорит о недостаточной сформированности адаптационных механизмов у учащихся, а также существенном напряжении регуляторных процессов. Использование метода расчета матриц межат-тракторных расстояний в да-мерном фазовом пространстве предоставляет определенную количественную оценку адаптационных резервов организма. Это позволяет объективно оценивать динамику резервных возможностей организма и их прогностическую значимость.
Ключевые слова: вариабельность сердечного ритма, сердечно-сосудистая система, квазиаттрактор, климат.
DYNAMICS OF SPECTRAL POWER OF HEART RATE VARIABILITY IN STUDENTS THE
LATITUDINAL MOVEMENT
O.L. NIFONTOVA, L.S. SHAKIROVA, N.N. NERSISYAN, Y.V. RASSADINA
Surgut State University, Lenin av., 1, Surgut, Russia, 628400
Abstract. In the conditions of sanatorium treatment the parameters of the cardiovascular system of schoolchildren with the latitudinal displacements were analyzed. Analysis of parameters of cardiovascular system of children in sanatoria from the position of the stochastics showed that the behavior of RR-intervals is still chaotic. The results of the study revealed that short-term treatment reduces the size of quasi-attractor vector of conditions of the human body and partially normalizes the indicators of the cardio-respiratory system of children. However, after the rest of the distance rX increasing, says lack of formation of mechanisms of adaptation of students, as well as significant tension of regulatory processes. The use of the method of calculation of matrices mega-factory of distances in m-dimensional phase space provides some quantitative evaluation of adaptive reserves of the body. This allows us to objectively assess the dynamics of reserve possibilities of organism and their prognostic significance.
Key words: heart rate variability, cardiovascular system, quasi-attractor, climate.
Введение. Адаптация организма учащихся к действию различных климатоэкологических факторов является важной характеристикой параметров функционального состояния организма. Преимущественное внимание в исследовании адаптационных сдвигов уделяется сердечно-сосудистой системе (ССС), обладающей высокой лабильностью к изменяющимся условиям внешней среды. Степень активности ССС может зависеть от работы организма в целом, его реакций на влияние разного рода факторов [2-10, 19, 22].
Наиболее доступным для регистрации параметром, отражающим процессы регуляции ССС, является ритм сердечных сокращений, динамические характеристики которого позволяют оценить выраженность симпатических и парасимпатических сдвигов при изменении физиологического состояния исследуемого. При этом было доказано, что традиционные стохастические подходы не имеют необходимой эффективности в оценке ССС организма человека [8-14]. Сведения о важнейших особенностях колебаний (частота и мощность на каждой частоте) сердечных сокращений утрачиваются при использовании результатов временного анализа с позиций стохастики [16-18, 23]. Однако, эти величины могут позволить судить о характере и интенсивности потоков сигналов вегетативной нервной системы, поступающих к синусовому узлу, что представляется в изменении вариабельности сердечного ритма и изменении параметров кардиоинтервалов (КИ). Применение спектрального анализа в исследованиях позволяет выделить из сложного колебания его составляющие, которые устанавливает их спектральная плотность сигнала - СПС. Соотношение разных компонентов спектральной плотности сердечного ритма, отражает
активность определенных звеньев регуляторного механизма и характеризует общее состояние нейро-вегетативной регуляции работы ССС. Изменение экологических условий существенно влияет на эти параметры [1, 6, 15, 16, 20, 21].
Цель исследования: изучение влияния широтных перемещений на процесс изменения динамики функциональных систем организма школьников (у нас это состояние ССС). В условиях широтного перемещения на примере сердечно-сосудистой системы мы изучаем динамику параметров ССС с позиции теории хаоса-самоорганизации.
Объекты и методы исследования. В ходе проведения настоящего исследования использованы результаты мониторингового обследования состояния ССС 25 учащихся (мальчиков) г. Сургута. Критерии включения: возраст учащихся 7-14 лет; отсутствие жалоб на состояние здоровья в период проведения обследований; наличие информированного согласия на участие в исследовании. Критерии исключения: болезнь учащегося в период обследования. Тестирование выполнялось в 4-х разных временных промежутках: 1-й этап - до отъезда детей в санаторий; 2-ой этап - по прилету в санаторно-оздоровительный лагерь «Юный нефтяник»; 3-й этап в конце отдыха перед вылетом из санатория «Юный нефтяник»; 4-й этап непосредственно по прилету в г. Сургут.
Информацию о состоянии параметров ССС учащихся получали методом пульсоинтервалографии на базе приборно-программного обеспечения пульсоксиметра «ЭЛОКС-01». Программный продукт «ELOGRAPH», которым снабжен прибор, в автоматическом режиме отображает изменение в виде ряда показателей в режиме реального времени с одновременным построением гистограммы распределения длительности кардиоинтервалов (КИ). Выбор данного метода был связан с тем, что ритм сердечных сокращений является наиболее доступным для регистрации физиологических параметров состояний нейро-вегетативной системы (НВС). Регистрация параметров сердечно-сосудистой системы обследуемых производилась в шестимерном фазовом пространстве состояний общего вектора состояния ССС (ВСС) в виде x=x(t)=(x1, x2, ..., xm)T, где m=7. Эти координаты xi состояли из: x1 — VLF - спектральная мощность очень низких частот, мс2; x2 - LF - спектральная мощность низких частот, мс2; x3 - HF - спектральная мощность высоких частот, мс2; x4 - Total - общая спектральная мощность, мс2; x5 -LF (p) - низкочастотный компонент спектра в нормализованных единицах; x6 - HF (p) - высокочастотный компонент спектра в нормализованных единицах; x7 -LF/HF - отношение низкочастотной составляющей к высокочастотной.
Полученные результаты обрабатывались методами математической статистики с помощью программного продукта Statistica version 6.1. Статистическая обработка данных производилась до доверительного интервала с доверительной вероятностью в=0,95. На основе вычисления критерия Шапиро-Уилка оценивалось распределение признака на соответствие нормальному закону распределения (при критическом уровне значимости принятым равным р>0,05). Однако, не все описываемые параметры подчиняются закону нормального распределения, поэтому дальнейшие исследования зависимостей производились методами непараметрической статистики. При описании асимметричных распределений использовалась медиана, в качестве мер рассеяния - процентили (5-й и 95-й). Для сравнения трёх и более связанных выборок, данные в которых не подчиняются закону нормального распределения, применяется критерий Фридмана (Ранговый ДА - FriedmanTest). Критерий Фридмана имеет распределение типа хи-квадрат, поэтому он нами записывался следующим образом «Chi-square» хи-кв. (N=30, сс=23)=556,3261 при p<0,000.
Применение критерия Фридмана показало наличие статистически значимых различий между 4-мя группами. Однако, между какими группами существуют различия, и по каким параметрам - на этот вопрос нам ответит критерий Вилкоксона с измененным критическим уровнем значимости. Количество возможных попарных сравнений с помощью непараметрического критерия Вилкоксона было рассчитано по формуле: n = 0,5N(N - 1), где N - количество изучаемых групп. Одновременно для учёта элементов хаоса в динамике параметров ССС нами использовались методы теории хаоса-самоорганизации, которые обеспечат расчёт параметров квазиинтервалов (объемы V6 и параметр ассиметрии-Generalasymmetry, а также находились матрицы межаттракторных расстояний Zij для всех квазиаттракторов. Результаты статистической обработки данных показателей ССС мальчиков в условиях широтных перемещениях представлены ниже.
Результаты и их обсуждение. Анализ полученных данных представлен в табл. 1. Он показывает, что описываемые параметры (LF/HF, HF, VLF (1 точка), LF (1, 2, 4 точка), Total (1 и 4 точки)) не подчиняются закону нормального распределения. В связи с этим дальнейшие исследования зависимостей производились методами непараметрической статистики. При описании асимметричных распределений использовалась медиана, в качестве мер рассеяния - процентили (5-й и 95-й).
Таблица 1
Результаты проверки на нормальность типа распределения и статистической обработки спектральных характеристик параметров ССС мальчиков (и=25) при широтных перемещениях
нормальность распределения описательная статистика
Хср о min max процентили %
W P 5, % 50, Ме (медиана) 95, %
VLF, (мс2/Гц)
до ЮН 0,830 0,001 1933,92 1288,39 452,00 6553,00 554,00 1656,00 3717,00
приезд в ЮН 0,938 0,136 2919,28 1570,99 671,00 5795,00 944,00 2502,00 5427,00
отъезд из ЮН 0,921 0,055 2646,9 1720,2 454,0 6851,0 688,0 2617,0 6408,0
приезд в Сургут из ЮН 0,924 0,064 2810,9 1758,7 495,0 6560,0 551,0 2350,0 6375,0
LF, (мс2/Гц)
W P Хср о min max 5, % 50, Ме 95, %
до ЮН 0,787 0,000 3110,68 2493,00 832,00 11968,00 945,00 2171,00 6765,00
приезд в ЮН 0,913 0,035 2708,20 1559,09 705,00 5959,00 741,00 2231,00 5921,00
отъезд из ЮН 0,935 0,115 2812,5 1674,8 532,0 6348,0 589,0 2556,0 6320,0
приезд в Сургут из ЮН 0,826 0,001 3832,8 2909,8 734,0 13930,0 1112,0 2690,0 7195,0
HF, (мс2/Гц)
W P Хср о min max 5, % 50, Ме 95, %
до ЮН 0,811 0,000 2559,84 2313,51 406,00 9188,00 455,00 1767,00 8211,00
приезд в ЮН 0,895 0,014 3005,04 2563,35 200,00 9752,00 303,00 2252,00 7804,00
отъезд из ЮН 0,803 0,000 2588,6 2583,6 410,0 9752,0 417,0 1566,0 7804,0
приезд в Сургут из ЮН 0,838 0,001 3536,4 3164,7 473,0 12951,0 481,0 2329,0 8271,0
Total, (мс2/Гц)
W p Хср о min max 5, % 50, Ме 95, %
до ЮН 0,796 0,000 7604,48 5454,08 2217,00 26732,00 2576,00 6211,00 16467,00
приезд в ЮН 0,923 0,059 8632,72 4379,03 1996,00 15684,00 2093,00 7395,00 14913,00
отъезд из ЮН 0,923 0,061 8000,6 4566,5 1802,0 16702,0 1905,0 7065,0 15684,0
приезд в Сургут из ЮН 0,895 0,014 10179,9 6348,1 2144,0 28761,0 2887,0 8220,0 22403,0
LFnorm, (%)
W P Хср о min max 5, % 50, Ме 95, %
до ЮН 0,940 0,148 56,76 15,57 29,00 82,00 32,00 53,00 81,00
приезд в ЮН 0,951 0,266 54,04 16,94 26,00 84,00 28,00 51,00 82,00
отъезд из ЮН 0,984 0,954 57,0 16,1 26,0 91,0 33,0 56,0 83,0
приезд в Сургут из ЮН 0,931 0,089 55,0 17,0 26,0 80,0 28,0 59,0 77,0
HFnorm, (%)
W P Хср о min max 5, % 50, Ме 95, %
до ЮН 0,940 0,148 43,24 15,57 18,00 71,00 19,00 47,00 68,00
приезд в ЮН 0,952 0,280 45,88 16,91 16,00 74,00 18,00 49,00 72,00
отъезд из ЮН 0,983 0,944 43,0 16,3 9,0 74,0 17,0 44,0 67,0
приезд в Сургут из ЮН 0,931 0,089 45,0 17,0 20,0 74,0 23,0 41,0 72,0
LF/HF, (у.е.)
W P Хср о min max 5, % 50, Ме 95, %
до ЮН 0,850 0,002 1,80 1,27 0,42 4,67 0,48 1,30 4,32
приезд в ЮН 0,819 0,000 1,61 1,30 0,35 5,28 0,38 1,10 4,44
отъезд из ЮН 0,650 0,000 1,9 2,1 0,4 10,1 0,5 1,3 4,8
приезд в Сургут из ЮН 0,903 0,022 1,6 1,1 0,3 4,1 0,4 1,5 3,3
Примечание: W - критерий Шапиро-Уилка (Shapiro-Wilk) для проверки типа распределения признака; р - достигнутый уровень значимости при проверке типа распределения с помощью критерия Шапиро-Уилка (при критическом уровне значимости принятым равнымр>0,05); Хср- средние арифметические значения; а - стандартные отклонения; min - минимальные значения; max - максимальные значения; Ме - медиана (5%;95% )для описания асимметричных распределений использована медиана, а в качестве
мер рассеяния процентили (5-й и 95-й)
Таблица 2
Уровни значимости для попарных сравнений спектральных характеристик ССС мальчиков (п=25) при широтных перемещениях в четырех связанных выборках с помощью критерия Вилкоксона
Попарные сравнения параметров ССС Число наблюдений T Z Рур°- вень
Показатели параметра VLF до отъезда в ЮН VLF приезд в ЮН 25 77,500 2,287 0,022
VLF отъезд из ЮН 25 97,000 1,762 0,078
VLF приезд в Сургут из ЮН 25 89,000 1,978 0,048
Показатели параметра LF отъезда из ЮН LF приезд в ЮН 25 144,000 0,498 0,619
LF отъезд из ЮН 25 145,000 0,471 0,638
LF приезд в Сургут из ЮН 25 133,000 0,794 0,427
Показатели параметра HF до отъезда из ЮН HF приезд в ЮН 25 138,000 0,659 0,510
HF отъезд из ЮН 25 146,000 0,444 0,657
HF приезд в Сургут из ЮН 25 69,000 2,516 0,012
Показатели параметра Total до отъезда из ЮН Total приезд в ЮН 25 114,000 1,305 0,192
Total отъезд из ЮН 25 138,000 0,659 0,510
Total приезд в Сургут из ЮН 25 78,000 2,274 0,023
Показатели параметра LFnorm до отъезда из ЮН LFnorm приезд в ЮН 25 141,500 0,565 0,572
LFnorm отъезд из ЮН 25 146,500 0,100 0,920
LFnorm приезд в Сургут из ЮН 25 143,000 0,525 0,600
Показатели параметра HFnorm до отъезда из ЮН HFnorm приезд в ЮН 25 141,500 0,565 0,572
HFnorm отъезд из ЮН 25 145,500 0,129 0,898
HFnorm приезд в Сургут из ЮН 25 143,000 0,525 0,600
Показатели параметра LF/HF до отъезда из ЮН LF/HF приезд в ЮН 25 145,000 0,471 0,638
LF/HF отъезд из ЮН 25 155,000 0,202 0,840
LF/HF приезд в Сургут из ЮН 25 130,000 0,874 0,382
Показатели параметра VLF, приезд в ЮН VLF отъезд из ЮН 25 82,000 0,859 0,391
VLF приезд в Сургут из ЮН 25 151,000 0,309 0,757
Показатели параметра LF, приезд в ЮН LF отъезд из ЮН 25 85,000 0,747 0,455
LF приезд в Сургут из ЮН 25 108,000 1,466 0,143
Показатели параметра HF, приезд в ЮН HF отъезд из ЮН 25 64,000 1,531 0,126
HF приезд в Сургут из ЮН 25 136,000 0,713 0,476
Показатели параметра Total, приезд в ЮН Total отъезд из ЮН 25 86,000 0,709 0,478
Total приезд в Сургут из ЮН 25 136,000 0,713 0,476
Показатели параметра LFnorm, приезд в ЮН LFnorm отъезд из ЮН 25 60,000 1,408 0,159
LFnorm приезд в Сургут из ЮН 25 155,500 0,188 0,851
Показатели параметра HFnorm, приезд в ЮН HFnorm отъезд из ЮН 25 66,000 1,167 0,243
HFnorm приезд в Сургут из ЮН 25 155,500 0,188 0,851
Показатели параметра LF/HF, приезд в ЮН LF/HF отъезд из ЮН 25 80,000 0,933 0,351
LF/HF приезд в Сургут из ЮН 25 156,000 0,175 0,861
Показатели параметра VLF, отъезд из ЮН VLF приезд в Сургут из ЮН 25 138,000 0,659 0,510
Показатели параметра LF, отъезд из ЮН LF приезд в Сургут из ЮН 25 126,000 0,982 0,326
Показатели параметра HF, отъезд из ЮН HF приезд в Сургут из ЮН 25 114,000 1,305 0,192
Показатели параметра Total, отъезд из ЮН Total приезд в Сургут из ЮН 25 125,000 1,009 0,313
Показатели параметра LFnorm, отъезд из ЮН LFnorm приезд в Сургут из ЮН 25 135,500 0,726 0,468
Показатели параметра HFnorm, отъезд из ЮН HFnorm приезд в Сургут из ЮН 25 141,000 0,578 0,563
Показатели параметра LF/HF, отъезд из ЮН LF/HF приезд в Сургут из ЮН 25 147,000 0,417 0,677
Примечание: Т - сумма положительных и отрицательных рангов; наименьшая из двух сумм (независимо от знака) используется для расчета величины Z, по которой рассчитывается уровень значимости критерия; р - достигнутый уровень значимости при попарном сравнении с помощью критерия Вилкоксона
Значение параметра VLF колеблется в интервале от 551 у.е. до 6408 у.е. Наименьшее значение медианы отмечается в 1-й точке исследования (до отъезда из г. Сургут) Ме=1656 у.е. Примерно одинаковые показатели медианы регистрируются в 2, 3 и 4-й точках (Ме=2502, Ме=617, Ме=2350 соответственно). Интервал показателя высокочастотного спектра (HF) при перемещении мальчиков с севера на юг составлял от 303 у.е. до 7804 у.е. (Ме= 2252.), а при перемещении с юга на север от 481 у.е. до 8271 у.е. (Ме=2329). Наибольшее значение медианы отмечено при возвращении в г. Сургут (4-я точка Ме=2329 у.е). Значение параметра LF варьируется в пределах 589 у.е. до 7195 у.е. Наименьшее значение медианы отмечается в первом состоянии (до отъезда из г. Сургут) Ме=2171 у.е.. Величина параметра Total колеблется в пределах 1905 у.е. до 22403 у.е. Наименьший показатель медианы регистрируется до отъезда в санаторий ЮН Ме=6211 у.е, наибольший - в четвертом состоянии (по приезду в г. Сургут).
Значение параметра LF/HF при перемещении мальчиков с севера на юг составлял от 0,38 у.е. до 4,44 у.е. (Ме = 1,1), а при перемещении с юга на север от 0,4 у.е. до 3,3 у.е. (Ме =1,5.). Наибольшее значение медианы отмечено до отъезда из Юного нефтяника в Сургут (3 точка Ме = 4,8 у.е).
Проведенный анализ сравнения спектральных параметров ССС показал, (табл. 2) что статистически значимые различия выявлены между 1 и 2; 1 и 4 группами по показателю VLF, т.к. значение критерия Вилкоксона составляет />=0,02 и p=0,04 соответственно. Различия также наблюдаются при сравнении 1 и 4 группы по исследуемым параметрам HF и Total (критерий Вилкоксона равен p=0,01, p=0,02 соответственно), что говорит о благотворном влиянии отдыха на параметры функциональной системы организма (ФСО) человека.
Следующий этап исследований посвящен расчету параметров квазиаттракторов ВСОЧ в 7-ми мерном фазовом пространстве состояний. Изменения данных параметров более существенны, чем результаты статистической обработки первичных данных. Отметим, что из табл. 2 следует, что для многих пар р>0,05 (нет статистических различий). Значения показателя асимметрии Rx и общего объёма многомерного параллелепипеда V valeu получены в результате обработки статистических данных в программе Identity 4. Программа по крайним точкам определяет объем параллелепипеда V (GeneralVvalue) и автоматически определяет его геометрический центр, так называемый стохастический центр [1-9].
Согласно расчетам, представленным в табл. 3 объем КА после приезда в санаторий Юный нефтяник (2-я точка исследования) увеличился в 2,6 раза и составил VG=5,5 108 у.е. Однако, после отдыха (3 точка исследования) объем КА мальчиков снижается и составляет VG=2,2 108 у.е. Уменьшение объема свидетельствует о стабилизирующем влиянии и хорошем оздоравливающем эффекте двухнедельного пребывания детей в санатории.
Объем квазиаттрактора по приезду в г. Сургут (4 точка) составил VG=3,1 108 у.е., что в 1,5 раза больше наблюдаемого объема КА 1-й точки (отъезд из г. Сургута в санаторий ЮН). Это показывает недостаточную сформированность у них адаптационных механизмов, а также существенное изменение регуляторных процессов и степень рассогласования параметров функциональных систем организма [10-14].
Следует заметить, что мера хаотичности системы (rX) во всех срезах различна. Однако, расстояние между стохастическим и хаотическим центрами (rX) в 1-х и 4-х срезах практически одинаковы и составляют rX = 7 880.5 и 7 016.5 усл.ед соответственно. Расстояние rX сначала резко уменьшается до 1 985.5 усл.ед, а затем резко увеличивается в 4-м срезе (rX=7 016.5 усл. ед). Чем больше расстояние (rX), тем больше система отклоняется от состояния равновесия. Это говорит о том, что организм детей в конце санаторного отдыха возвращается в определенное исходное состояние.
На следующем этапе исследования, методом исключения отдельных признаков был выполнен системный синтез исследуемых параметров, который учитывает влияние xi признака (параметров ВСОЧ) на величину Zj (расстояние между хаотическими центрами квазиаттракторов). Полученные данные позволили выявить параметры порядка путем сравнения размеров КА в условиях широтных перемещений мальчиков. Результаты представлены в табл. 4. Так, в анализируемой выборке для пары 1-2 среди спектральных показателей на первом месте находится показатель Total - общая спектральная мощность. На втором по значимости показатель VLF (p) - очень низкий по частоте компонент спектра в нормализованных единицах. В остальных парах эти два параметра тоже доминируют.
Таблица 3
Результаты расчета параметров квазиаттракторов параметров спектральных характеристик ССС
мальчиков (п=25) при широтных перемещениях
до отъезда из Сургута в ЮН приезд в ЮН из Сургута
Параметры КА спектральных характеристик ССС девочек Количество измерений N = 24 Размерность фазового пространства = 7 Количество измерений N = 24 Размерность фазового пространства = 7
IntervalX0= 6 101.0000 AsymmetryX0= 0.2479 IntervalX0= 4 851.0000 AsymmetryX0= 0.0735
IntervalX1= 11 136.0000 AsymmetryX1= 0.2913 IntervalX1= 5 218.0000 AsymmetryX1= 0.1070
IntervalX2= 8 782.0000 AsymmetryX2= 0.2450 IntervalX2= 9 552.0000 AsymmetryX2= 0.1959
IntervalX3= 24 515.0000 AsymmetryX3= 0.2726 IntervalX3= 13 591.0000 AsymmetryX3= 0.0015
IntervalX4= 53.0000 AsymmetryX4= 0.0055 IntervalX4= 58.0000 AsymmetryX4= 0.0158
IntervalX5= 53.0000 AsymmetryX5= 0.0055 IntervalX5= 58.0000 AsymmetryX5= 0.0144
IntervalX6= 5.0000 AsymmetryX6= 0.1750 IntervalX6= 5.0000 AsymmetryX6= 0.1750
General asymmetry value rX = 7 880.5 General V value vX = 2,0 • 108у.е. General asymmetry value rX = 1 985.5 General V value vX = 5,5 • 108у.е.
отъезд из ЮН приезд в Сургут из ЮН
Количество измерений N = 24 Размерность фазового пространства = 7 Количество измерений N = 24 Размерность фазового пространства = 7
IntervalX0= 6 397.0000 AsymmetryX0= 0.1447 IntervalX0= 6 065.0000 AsymmetryX0= 0.1120
IntervalX1= 5 759.0000 AsymmetryX1= 0.0974 IntervalX1= 13 196.0000 AsymmetryX1= 0.2646
IntervalX2= 9 335.0000 AsymmetryX2= 0.2577 IntervalX2= 12 478.0000 AsymmetryX2= 0.2505
IntervalX3= 14 900.0000 AsymmetryX3= 0.0669 IntervalX3= 26 617.0000 AsymmetryX3= 0.1945
IntervalX4= 65.0000 AsymmetryX4= 0.0244 IntervalX4= 54.0000 AsymmetryX4= 0.0332
IntervalX5= 65.0000 AsymmetryX5= 0.0173 IntervalX5= 54.0000 AsymmetryX5= 0.0332
IntervalX6= 10.0000 AsymmetryX6= 0.3042 IntervalX6= 4.0000 AsymmetryX6= 0.1042
General asymmetry value rX = 2 819.7 General V value vX = 2,2 • 108у.е. General asymmetry value rX = 7 016.5 General V value vX = 3,1 108у.е.
Таблица 4
Результаты исключения отдельных признаков (системный синтез) параметров ССС мальчиков (п=25) при широтных перемещениях при сравнении объемов квазиаттракторов (КА)
Параметры ССС, у.е. Сравниваемые точки исследования
1 и 2 1 и 3 1 и 4 2 и 3 2 и 4 3 и 4
Все параметры, Z0 Z0=624,52 Z0=905,89 Z0=2873,56 Z0=839,27 Z0=1795,43 Z0=2405,98
без VLF Z1=1262,01 Z1=526,63 Z1=2742,39 Z1=789,10 Z1=1787,86 Z1=2402,93
без LF Z2=1583,14 Z2=871,16 Z2=2790,95 Z2=831,23 Z2=1457,56 Z2=2217,92
без HF Z3=1558,34 Z3=905,26 Z3=2715,06 Z3=723,66 Z3=1729,45 Z3=2228,34
без Total Z4=1178,84 Z4=778,56 Z4=1445,83 Z4=525,21 Z4=1165,66 Z4=1306,71
без LFnorm Z5=1624,51 Z6=905,89 Z5=2873,56 Z5=839,27 Z5=1795,43 Z5=2405,98
без HFnorm Z5=1624,51 Z6=905,89 Z6=2873,56 Z6=839,26 Z6=1795,43 Z5=2405,98
без LF/HF Z7=1625,11 Z7=906,81 Z7=2873,89 Z7=839,27 Z7=1795,43 Z7=2405,98
Выводы:
1 Анализ параметров сердечно-сосудистой системы школьников при широтных перемещениях в условиях санаторного лечения с позиции стохастики доказывает, что поведение частотных характеристик кардиоинтервалов носит хаотический характер. Отсюда следствие - традиционная стохастика в описании спектральных характеристик кардиоинтервалов имеет низкую эффективность, в сравнение с методами ТХС в виде квазиаттракторов.
2. На основе метода расчета параметров квазиаттракторов в да-мерном фазовом пространстве мы показали, что кратковременное лечение в санатории увеличивают размеры квазиаттрактора частотных характеристик вектора состояний организма человека и частично нормализует показатели кардиореспи-раторной системы детей. Объем КА после приезда в санаторий ЮН увеличился в 2,6 раза
(VG=5,5*108 у.е.), однако после отдыха он снизился и составил VG=2,2*108 у.е. Уменьшение объема свидетельствует о стабилизирующем влиянии и хорошем оздоравливающем эффекте двухнедельного пребывания детей в санатории. Однако, по приезду в г. Сургут объем квазиаттрактора составил FG=3,1*108 у.е. это 1,5 раза больше наблюдаемого объема КА 1 точки (отъезд из г. Сургута в санаторий ЮН). Это показывает недостаточную сформированность у них адаптационных механизмов, а также существенное напряжение регуляторных процессов и степень рассогласования параметров функциональных систем организма как при переезде с Севера на юг, так и при обратном переезде.
3. Анализ расстояние между стохастическим и хаотическим центрами (rX) показал, что расстояние rX. сначала резко уменьшается до 1985.5 усл.ед, а затем резко увеличивается в 4-м срезе (rX=7 016.5 усл. ед). Это также говорит о том, что организм детей в конце санаторного отдыха находится в определенном стрессорном состоянии.
4. Использование запатентованных методик показало, что мы можем определять параметры КА для групп испытуемых и сравнивать их хаотическую динамику при изменении экофакторов среды в фазовом пространстве состояний. Расчет параметров квазиаттракторов сердечно-сосудистой системы показывает индивидуальное различие по всем диагностическим параметрам, что позволяет объективно оценивать динамику резервных возможностей организма и их прогностическую значимость.
Литература
1. Адайкин В.А., Добрынина И.Ю., Добрынин Ю.В., Еськов В.М., Лазарев В.В. Использование методов теории хаоса и синергетики в современной клинической кибернетике // Сибирский медицинский журнал (Иркутск). 2006. Т. 66, №8. С. 38-41.
2. Адайкин В.И., Брагинский М.Я., Еськов В.М., Русак С.Н., Хадарцев А.А., Филатова О.Е. Новый метод идентификации хаотических и стохастических параметров экосреды // Вестник новых медицинских технологий. 2006. Т. 13, №2. С. 39-41.
3. Адайкин В.И., Берестин К.Н., Глущук А.А., Лазарев В.В., Полухин В.В., Русак С.Н., Филатова О. Е. Стохастические и хаотические подходы в оценке влияния метеофакторов на заболеваемость населения на примере ХМАО-Югры // Вестник новых медицинских технологий. 2008. Т. 15, №2. С. 7-9.
4. Аушева Ф.И., Добрынина И.Ю., Мишина Е.А., Полухин В.В., Хадарцева К.А. Системный анализ суточной динамики показателей сердечно-сосудистой системы у больных при артериальной гипер-тензии // Вестник новых медицинских технологий. 2008. Т. 15, №4. С. 208-210.
5. Брагинский М.Я., Еськов В.М., Русак С.Н., Шипилова Т.Н. Влияние хаотической динамики метеофакторов на показатели кардио-респираторной системы человека в условиях Севера // Вестник новых медицинских технологий. 2006. Т. 13, №1. С. 168-170.
6. Брагинский М.Я., Бурыкин Ю.Г., Майстренко Е.В., Козлова В.В. Состояние показателей непроизвольных движений учащихся в условиях физической нагрузки в разные сезоны года // Вестник новых медицинских технологий. 2007. Т. 14, №1. С. 61-63.
7. Ведясова O.A., Еськов В.М., Филатова O.E. Системный компартментно-кластерный анализ механизмов устойчивости дыхательной ритмики млекопитающих. Самара: Офорт , 2005. 198 с.
8. Добрынина И.Ю., Еськов В.М., Живогляд Р.Н., Зуевская Т.В. Гирудотерапевтическое управление гомеостазом человека при гинекологических патологиях в условиях севера РФ // Вестник новых медицинских технологий. 2005. Т. 12, №2. С. 25-27.
9. Добрынина И.Ю., Еськов В.М., Живогляд Р.Н., Чантурия С.М., Шипилова Т.Н. Особенности гестозов и нарушений углеводного обмена // Вестник новых медицинских технологий. 2006. Т. 13, №3. С. 14-16.
10. Еськов В.М., Филатова О.Е., Фудин Н.А., Хадарцев А. А. Новые методы изучения интервалов устойчивости биологических динамических систем в рамках компартментно-кластерного подхода // Вестник новых медицинских технологий. 2004. Т. 11, №3. С. 5-6.
11. Еськов В.М., Адайкин В.И., Добрынин Ю.В., Полухин В.В., Хадарцева К.А. Насколько экономически эффективно внедрение методов теории хаоса и синергетики в здравоохранение // Вестник новых медицинских технологий. 2009. Т. 16, №1. С. 25-28.
12. Еськов В.М. Третья парадигма. Российская академия наук, Научно-проблемный совет по биофизике. Самара: Изд-во ООО «Офорт» (Гриф. РАН), 2011. 250 с.
13. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Каменев Л.И. Новые биоинформационные подходы в развитии медицины с позиций третьей парадигмы (персонифицированная медицина - реализация законов третьей парадигмы в медицине) // Вестник новых медицинских технологий. 2012. Т. 19, №3. С. 25-28.
14. Еськов В.М., Хадарцев А. А., Филатова О.Е., Хадарцева К.А. Околосуточные ритмы показателей кардиореспираторной системы и биологического возраста человека // Терапевт. 2012. №8. С. 36-43.
15. Еськов В.М., Газя Г.В., Майстренко Е.В., Болтаев А.В. Влияние промышленных электромагнитных полей на параметры сердечнососудистой системы работников нефтегазовой отрасли // Экология и промышленность России. 2016. № 1. С. 59-63.
16. Еськов В.М., Еськов В.В., Вохмина Ю.В., Гавриленко Т.В. Эволюция хаотической динамики коллективных мод как способ описания поведения живых систем // Вестник Московского ун-та. Сер. 3. Физика. Астрономия. 2016. №2.
17. Нифонтова О.Л., Бурыкин Ю.Г., Майстренко Е.В., Хисамова А.В. Системный анализ в сравнительной оценке антропометрических показателей детей школьного возраста Тюменского Севера // Информатика и системы управления. 2010. №2. С. 167-170.
18. Филатов М.А., Филатова Д.Ю., Сидоркина Д.А., Нехайчик С.М. Идентификация параметров порядка в психофизиологии // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2014. №2. С. 4-13.
19. Борисова О.Н., Живогляд Р.Н., Хадарцева К.А., Юргель Е.Н., Хадарцев А. А., Наумова Э.М. Сочетанное применение коронатеры и гирудотерапии при рефлекторной стенокардии в пожилом возрасте // Вестник новых медицинских технологий. 2012. Т. 19, №1. С. 95-98.
20. Ветрова Ю.В., Гуськова-Алексеева О.В., Морозов В.Н., Хадарцев А.А. Неспецифические (син-токсические и кататоксические) механизмы адаптации к длительному воздействию холодового раздражителя // Вестник новых медицинских технологий. 2000. Т. 9, №3-4. С. 100-105.
21. Дармограй В.Н., Карасев Ю.В., Морозов В.Н., Морозова В.И., Наумова Е.М., Хадарцев А.А. Фитоэкдистероиды и фертильные факторы как активаторы синтоксических программ адаптации // Вестник новых медицинских технологий. 2005. Т. 12, №2. С. 16-21.
22. Кидалов В.Н., Хадарцев А.А., Якушина Г.Н., Яшин А.А. Фрактальность и вурфы крови в оценках реакции организма на экстремальные воздействия // Вестник новых медицинских технологий. 2004. Т. 15, №4. С.7-13.
23. Eskov V.M., Gavrilenko T.V., Vokhmina Y.V., Zimin M.I., Filatov M.A. Measurement of chaotic dynamics for two types of tapping as voluntary movements // Measurement Techniques. 2014. Т. 57. № 6. С. 720-724.
References
1. Adaykin VA, Dobrynina IY, Dobiynin YV, Es'kov VM, Lazarev VV. Ispol'zovanie metodov teorii khaosa i sinergetiki v sovremennoy klinicheskoy kibernetikeю Sibirskiy meditsinskiy zhurnal (Irkutsk). 2006;66(8):38-41. Russian.
2. Adaykin VI, Braginskiy MY, Es'kov VM, Rusak SN, Khadartsev AA, Filatova OE. Novyy metod identifikatsii khaoticheskikh i stokhasticheskikh parametrov ekosredy. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnolo-giy. 2006;13(2):39-41. Russian.
3. Adaykin VI, Berestin KN, Glushchuk AA, Lazarev BV, Polukhin VV, Rusak CN, Filatova OE. Stok-hasticheskie i khaoticheskie podkhody v otsenke vliyaniya meteofaktorov na zabolevaemost' naseleniya na pri-mere KhMAO-Yugry. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2008;15(2):7-9. Russian.
4. Ausheva FI, Dobrynina IY, Mishina EA, Polukhin VV, Khadartseva KA. Sistemnyy analiz sutochnoy dinamiki pokazateley serdechno-sosudistoy sistemy u bol'nykh pri arterial'noy gipertenzii. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2008;15(4):208-10. Russian.
5. Braginskiy MY, Es'kov VM, Rusak SN, Shipilova TN. Vliyanie khaoticheskoy dinamiki meteofaktorov na pokazateli kardio-respiratornoy sistemy cheloveka v usloviyakh Severa. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2006;13(1):168-70. Russian.
6. Braginskiy MY, Burykin YG, Maystrenko EV, Kozlova VV. Sostoyanie pokazateley ne-proizvol'nykh dvizheniy uchashchikhsya v usloviyakh fizicheskoy nagruzki v raznye sezony goda. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2007;14(1);61-3. Russian.
7. Vedyasova OA, Es'kov VM, Filatova OE. Sistemnyy kompartmentno-klasternyy analiz mekhanizmov ustoychivosti dykhatel'noy ritmiki mlekopitayushchikh. Samara: Ofort; 2005. Russian.
8. Dobrynina IY, Es'kov VM, Zhivoglyad RN, Zuevskaya TV. Girudoterapevticheskoe upravlenie gomeostazom cheloveka pri ginekologicheskikh patologiyakh v usloviyakh severa RF. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2005;12(2);25-7. Russian.
9. Dobrynina IY, Es'kov VM, Zhivoglyad RN, Chanturiya SM, Shipilova TN. Osobennosti gestozov i narusheniy uglevodnogo obmena. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2006;13(3);14-6. Russian.
10. Es'kov VM, Filatova OE, Fudin NA, Khadartsev AA. Novye metody izucheniya intervalov ustoychivosti biologicheskikh dinamicheskikh sistem v ramkakh kompartmentno-klasternogo podkhoda. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2004;11(3):5-6. Russian.
11. Es'kov VM, Adaykin VI, Dobrynin YV, Polukhin VV, Khadartseva KA. Naskol'ko ekonomicheski effektivno vnedrenie metodov teorii khaosa i sinergetiki v zdravookhranenie. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2009;16(1):25-8. Russian.
12. Es'kov VM. Tret'ya paradigma. Rossiyskaya akademiya nauk, Nauchno-problemnyy sovet po biofi-zike. Samara: Izd-vo OOO «Ofort» (Grif. RAN); 2011. Russian.
13. Es'kov VM, Khadartsev AA, Kamenev LI. Novye bioinformatsionnye podkhody v razvitii meditsiny s pozitsiy tret'ey paradigmy (personifitsirovannaya meditsina - realizatsiya zakonov tret'ey paradigmy v medit-sine). Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2012;19(3):25-8. Russian.
14. Es'kov VM, Khadartsev AA, Filatova OE, Khadartseva KA. Okolosutochnye ritmy pokazateley kar-diorespiratornoy sistemy i biologicheskogo vozrasta cheloveka. Terapevt. 2012;8:36-43. Russian.
15. Es'kov VM, Gazya GV, Maystrenko EV, Boltaev AV. Vliyanie promyshlennykh elektromagnitnykh poley na parametry serdechnososudistoy sistemy rabotnikov neftegazovoy otrasli. Ekologiya i promyshlennost' Rossii. 2016;1:59-63. Russian.
16. Es'kov VM, Es'kov VV, Vokhmina YV, Gavrilenko TV. Evolyutsiya khaoticheskoy dinamiki kollek-tivnykh mod kak sposob opisaniya povedeniya zhivykh system. Vestnik Moskovskogo un-ta. Ser. 3. Fizika. As-tronomiya. 2016;2. Russian.
17. Nifontova OL, Burykin YG, Maystrenko EV, Khisamova AV. Sistemnyy analiz v sravnitel'noy ot-senke antropometricheskikh pokazateley detey shkol'nogo vozrasta Tyumenskogo Severa. Informatika i sistemy upravleniya. 2010;2:167-70. Russian.
18. Filatov MA, Filatova DY, Sidorkina DA, Nekhaychik SM. Identifikatsiya parametrov poryadka v psikhofiziologii. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2014;2:4-13. Russian.
19. Borisova ON, Zhivoglyad RN, Khadartseva KA, Yurgel' EN, Khadartsev AA, Naumova EM. Soche-tannoe primenenie koronatery i girudoterapii pri reflektornoy stenokardii v pozhilom vozraste. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2012;19(1): 95-8. Russian.
20. Vetrova YV, Gus'kova-Alekseeva OV, Morozov VN, Khadartsev AA. Nespetsificheskie (sintoksi-cheskie i katatoksicheskie) mekhanizmy adaptatsii k dlitel'nomu vozdeystviyu kholodovogo razdrazhitelya. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2000;9(3-4):100-5. Russian.
21. Darmogray VN, Karasev YV, Morozov VN, Morozova VI, Naumova EM, Khadartsev AA. Fitoek-disteroidy i fertil'nye faktory kak aktivatory sintoksicheskikh programm adaptatsii. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2005;12(2):16-21. Russian.
22. Kidalov VN, Khadartsev AA, Yakushina GN, Yashin AA. Fraktal'nost' i vurfy krovi v otsenkakh reaktsii organizma na ekstremal'nye vozdeystviya Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2004;15(4):7-13. Russian.
23. Eskov VM, Gavrilenko TV, Vokhmina YV, Zimin MI, Filatov MA. Measurement of chaotic dynamics for two types of tapping as voluntary movements. Measurement Techniques. 2014;57(6):720-4.
Библиографическая ссылка:
Нифонтова О.Л., Шакирова Л.С., Нерсисян Н.Н., Рассадина Ю.В. Динамика параметров спектральной мощности вариабельности сердечного ритма школьников при широтном перемещении // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2016. №1. Публикация 1-4. URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2016-1/1-4.pdf (дата обращения: 16.03.2016). DOI: 10.12737/18602.
