CC BY
42
культуры. - 2016. - №2. - С. 11-12.
4. Миронов, В.В. Педагогические технологии в образовательном процессе в военно-физкультурном вузе / В.В. Миронов, А.А. Тихончук, А.А. Шленков // Теория и практика физической культуры и спорта. - 2016. - № 2. - С. 9-10.
REFERENCES
1. The federal law from 4/5/2013 of year No. 44-FZ "About contract system in the sphere of purchases of goods, works and services for ensuring the state and municipal needs" (with amendment and additional, вступ. in force with 6/18/2017), available at: http://base.garant.ru/70353464/
2. Plotnikov, N.V. (2016), Ensuring of economic security of the higher education: theoretical and methodological aspects, dissertation, St. Petersburg.
3. Pashuta, V.L., Vikhruk T.I. and Kuryanovich, E.N. (2016), "Innovative approaches to training of specialists in the highest military educational institutions", Theory and practice of physical culture, No. 2, pp. 11-12.
4. Mironov, V.V., Tikhonchuk, A.A., Shlenkov, A.A. (2016), "Pedagogical technologies in educational process in military and sports higher education institution", Theory and practice of physical culture and sport, No. 2, pp. 9-10.
Контактная информация: [email protected]
Статья поступила в редакцию 07.07.2017
УДК 613.731:613.735
ИЗУЧЕНИЕ ВРЕМЕННОГО РЯДА ЧСС ПРИ АДАПТАЦИИ К ФИЗИЧЕСКОЙ
НАГРУЗКЕ
Олег Владимирович Крапивин, доцент, Вячеслав Николаевич Пожималин, доцент, Андрей Андреевич Трунтягин, доцент, Василий Николаевич Михалев, доцент, Академия права и управления Федеральной службы исполнения наказаний (Академия ФСИН России, Рязань); Всеволод Андреевич Похачевский, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова (МГУ), Москва
Аннотация
Возможности математического моделирования (М/М) временного ряда ЧСС изучаются с целью обнаружения прогностических маркеров переносимости физической нагрузки (ФН). Обследована смешанная популяция (68 человек) практически здоровых старших школьников и студентов. Результаты велоэргометрического стресстеста: показатели мощности нагрузки, ЧСС и М/М различных этапов нагрузочного периода подвергнуты корреляционному (Spearman) анализу. Выводы. Маркеры М/М временного ряда ЧСС могут быть использованы для изучения переносимости ФН. Мощность ФН и ее индивидуальная переносимость определяются временным рядом ЧСС раннего адаптационного периода. Маркеры М/М модели раннего адаптационного периода отражают переносимость ФН в не меньшей степени, чем ЧССср и mx определенные за весь нагрузочный период.
Ключевые слова: математическое моделирование кардиоритмограммы; критерии, маркеры, прогноз переносимости физической нагрузки; максимальное нагрузочное тестирование.
STUDY OF TIME SERIES OF HEART RATE AT ADAPTATION TO PHYSICAL
EXERCISE
Oleg Vladimirovich Krapivin, the senior lecturer, Vyacheslav Nikolaevich Pozhimalin, the senior lecturer, Andrey Andreevich Truntyagin, the senior lecturer, Vasily Nikolaevich Mihalev, the senior lecturer, The Academy of the FPS of Russia, Ryazan, Vsevolod Andreevich Pokhachevskiy, Lomonosov Moscow State University
Annotation
We have studied the possibilities of mathematic simulation (M/S) of cardiac rhythmgram (CRG) to discover prognostic markers of an acceptability of physical exercises (PE). We examined a mixed popula-
tion (68 persons) of apparently healthy high-school children and students. The results of ergometric stresstest: correlations between the index of power of loading, heart rate and M/S of different steps of loading period were analyzed with Spearman. Conclusions. M/S markers of time series CRG can be used for studying PE tolerance. PE's power and its individual tolerance are determined by time series of RR-intervals of early adaptation period. M/S model CRG of early adaptation period reflects PE tolerance to greater extent than average and maximum heart rate defined for the entire loading period.
Keywords: mathematic simulation, cardiac rhythmgram, criteria, markers, PE tolerance predict; maximal load test.
ВВЕДЕНИЕ
Изменчивость сердечного ритма (СР) в ответ на физическую нагрузку (ФН) одна из адаптационных реакций организма отражающих не только индивидуальную переносимость последней, но обнаруживающих объективные предикторы выживаемости [1, 3, 4, 9]. В спортивной практике для этого чаще всего используется контроль частоты сердечных сокращений (ЧСС), который включает в себя определение средних, экстремальных (максимальных, минимальных) и фрагментарных значений [1, 4]. Каждое из них обладает существенными погрешностями, так как отражает только эмпирически выбранную часть временного ряда ЧСС. При этом крайне редко анализу подвергается временной ряд в целом, что позволяет математически точно выявить наиболее значимые участки изменчивости ЧСС. Тем не менее, настоящий подход позволяет вывести тренировочный процесс на доказательный уровень, с вероятностным прогнозом переносимости ФН.
Цель исследования: посредством математического моделирования временного ряда ЧСС обнаружить маркеры переносимости ФН.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Обследована смешанная популяция (68 человек) практически здоровых школьников старшей возрастной группы и студенческой молодежи до 23 лет. Максимальное ве-лоэргометрическое тестирование осуществлялось по индивидуальному протоколу. Мощность "1(Ватт) первой ступени длительностью 3 минуты рассчитывалась исходя из величины должного основного обмена (ДОО) в килокалориях по формуле "1(Вт)=ДОО х 0,1 (ДОО - по таблицам Гарриса-Бенедикта). В дальнейшем нагрузка ступенчато возрастала 30Вт/1мин до индивидуального максимума (Wmx), определяемого по снижению скорости педалирования ниже 30 оборотов в минуту, обусловливающего конец нагрузки и начало восстановительного периода [4, 5, 6, 7].
Нагрузочные пробы проводились в первой половине дня на велоэргометре Lode Corrival (диапазон нагрузки 7-1000 Вт). В течение всего времени тестирования кардио-анализатора «ПолиСпектр-12» (Нейрософт, квантование 1000 Гц) записывалась оцифрованная электрокардиограмма, из которой выделялся последовательный ряд RR-интервалов (R-R) - кардиоритмограмма (КРГ) и удалялись все эктопические сокращения.
Математическая модель (М/М) ЧСС нагрузочного периода определялась в общем виде как Y=aX+b, где X - количество RR-интервалов за моделируемый период, Y - длительность RR-интервала, «a» - параметр модели наклон (Н), характеризующий скорость изменения временного ряда и «b» - параметр модели отрезок (О), определяющий его постоянную составляющую. Оптимизация моделей достигалась методом наименьших квадратов. Математическому моделированию подвергались временные ряды ЧСС раннего (13 мин) адаптационного периода (РАП), а также всего нагрузочного этапа (ВН) [7, 6, 2, 8]. ЧСС нагрузочного периода учитывалась по абсолютным показателям - ЧССmx и ЧССср, где «mx» - максимальная (пиковая) ЧСС на высоте нагрузки, «ср» - средняя ЧСС за весь нагрузочный период. Все показатели ЧСС рассчитывались, исходя из временного ряда КРГ с использованием Microsoft Excel.
При анализе переносимости ФН учитывалась: абсолютные показатели - достигнутый максимум ФН (Wmx) в Ваттах, разница между Wmx и мощностью первой ступени
(W1): W = Wmx - W1; относительный показатель - производительность работы левого желудочка (ПРЛЖ) - (Wmx / ЧССтх) х 100, где ЧССтх - максимальная ЧСС на пике нагрузки.
Результаты исследования обрабатывались стандартным пакетом Statistica 6.0. Поскольку их распределение отличалось от нормального, данные представляли в виде пер-центильного (Пц) ряда (25-Ме-75), минимального (Мш) и максимального (Мах) значений. Для статистической обработки использовали непараметрические методы сравнения Mann-Whitney и корреляционный анализ Spearman. Принятый уровень статистической существенности: p<0.005 (если не указано иначе).
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
Исследуемая популяция представляет существенное разнообразие показателей переносимости ФН с широким диапазоном колебаний (таблица 1). При этом экстремальные значения могут различаться как на 30% (ЧССтх) так и в 6 раз (W).
Таблица 1 - Референтные величины нагрузочных маркеров
ПРЛЖ W ВПн ВПо ЧССтх ЧССср РАПн РАПо
25Пц 143,8 127,5 -60,3 152,1 164,3 136,1 -0,31 454,7
Ме 241,5 240,0 -52,8 170,0 172,0 150,6 -0,21 566,5
75Пц 259,0 240,0 -44,3 193,4 189,8 177,8 -0,17 621,6
Min 101,0 60,0 -69,4 143,6 157,0 124,1 -0,80 436,4
Max 305,0 360,0 -18,9 204,7 203,0 184,9 0,16 699,0
Взаимосвязи маркеров переносимости с абсолютными и относительными показателями мощности нагрузки не отличаются разнообразием и обусловливаются достаточно сильной обратной закономерностью, когда большему значению мощности соответствует меньшее значение средней, максимальной ЧСС, а также показателей математической модели КРГ (таблица 2). При этом относительные показатели переносимости ФН демонстрируют больший уровень взаимосвязи с ЧССср,тх, ВПо (ПРЛЖ > в то время как связь ВПн заметно преобладает для абсолютной мощности нагрузки ^ > ПРЛЖ). Сравнение связей с показателями модели раннего восстановительного периода имеет свои особенности. Во-первых, все они положительные, во-вторых, не отличаются по уровню связи ^ = ПРЛЖ), в-третьих, уровень связей с параметром модели «Н» не имеет статистической существенности. При этом лишь первое из указанных различий не имеет существенного значения, так как связано с расчетом показателей М/М для РАП по длительности КЯ-интервалов, а для всего нагрузочного периода - по обратной величине -ЧСС.
Таблица 2 - Корреляционные связи нагрузочных и хронотропных маркеров (p<0.005)
ПРЛЖ W
ЧССср ЧССтх ВПо ВПн РАПн РАПо ЧССср ЧССтх ВПо ВПн РАПн РАПо
-0,73 -0,68 -0,68 -0,64 0,15* 0,73 -0,65 -0,61 -0,62 -0,70 0,14* 0,72
Условные обозначения: * - p>0.05
Действительно, когда речь идет об относительных показателях характеризующих хронотропную эффективность переносимости ФН, определяемую по затратам ЧСС на единицу достигнутой мощности, становится понятным и преобладание взаимосвязей со средним, максимальным ЧСС, а также параметром математической модели ВПо по физиологической сути также, но более точно определяющим среднее значение ЧСС. При этом достижение предельного значения ФН в большей степени определяется скоростью нарастания ЧСС (параметр модели ВПн). Кроме того, надо понимать, что данный показатель является самостоятельным, по сути определяющим максимум ЧСС, а не наоборот.
Особого внимания заслуживают взаимосвязи предельных показателей переносимости ФН и изменчивости ЧСС раннего адаптационного периода.
Параметры математической модели РАПо демонстрируют не толь фактически равные сильные взаимоотношения с абсолютными и относительными показателями переносимости ФН, но и превосходят все остальные показатели ЧСС (за исключением связи ПРЛЖ (РАПо = ЧССср)), имеющие основой весь массив нагрузочного периода.
Минимальный уровень связи с параметром математической модели РАПн, объясняется существенным различием скорости изменения ЧСС на каждой из трех первых минут нагрузочного периода. Настоящая изменчивость вполне укладывается в физиологическую картину хронотропной адаптации, когда ее избыточный положительный эффект первой минуты сменяется замедлением ЧСС на 2 - 3 минутах. При этом изучение поминутных математических моделей ЧСС раннего адаптационного периода, вероятно, прольет свет на эти закономерности.
ВЫВОДЫ
1. Линейная модель временного ряда ЧСС отражает его особенности, а ее маркеры могут быть использованы для изучения переносимости ФН.
2. Абсолютная мощность ФН и ее индивидуальная переносимость в смешанной популяции определяется временным рядом ЧСС раннего адаптационного периода.
3. Математическая модель ЧСС раннего адаптационного периода отражает переносимость ФН в не меньшей степени, чем показатели всего нагрузочного этапа.
4. Дальнейшее изучение более коротких временных рядов ЧСС раннего адаптационного периода, вероятно, позволит выявить новые закономерности нагрузочной переносимости.
ЛИТЕРАТУРА
1. Динамика физиологических показателей при изменении интенсивности физической нагрузки / О.С. Тарасова, А.С. Боровик, С.Ю. Кузнецов, Д.В. Попов, О.И. Орлов, О. Л. Виноградова // Физиология человека. - 2013. - №2 (39). - С. 70-79.
2. Изменчивость кардиоритмограммы при непредельных физических нагрузках / А. Л. По-хачевский, А.В. Фомичев, С.А. Глушков, А.Н. Воробьев // Ученые записки университета имени П.Ф. Лесгафта. - 2014. - № 9 (115). - С. 122-127.
3. Меерсон, Ф.З. Адаптация к стрессовым ситуациям и физическим нагрузкам / Ф.З. Ме-ерсон, М.Г. Пшенникова. - М. : Медицина, 1988. - 253с.
4. Михайлов, В.М. Нагрузочное тестирование под контролем ЭКГ: велоэргометрия, тред-милл-тест, степ-тест, ходьба / В.М. Михайлов. - Иваново : Талка, 2008. - 545 с.
5. Новые подходы к выделению этапов (фаз) непрерывно возрастающей физической нагрузки на примере кардиореспираторного теста / Т.А. Лелявина, М.Ю. Ситникова, А.В. Березина, Е.С. Семенова, Е.В. Шляхто // Сердце: журнал для практикующих врачей. - 2012. - №3. - С. 146150.
6. Петров, А.Б. Динамика изменчивости кардиоритмограммы при нагрузочном тестировании / А.Б. Петров, А.Л. Похачевский // Спортивная медицина: наука и практика. - 2015. - № 4. -С. 41-45.
7. Похачевский, А.Л. Временной анализ распределения кардиоинтервалов при нагрузочном тестировании / А. Л. Похачевский // Патологическая физиология и экспериментальная терапия. - 2011. - № 2. - С. 34-40.
8. Похачевский, А.Л. Оценка функционального состояния организма по кардиоритмо-грамме при нагрузочном тестировании / А.Л. Похачевский // Теория и практика физической культуры. - 2007. - № 1. - С. 10-11.
9. Reliability of peak exercise testing in patients with heart failure with preserved ejection fraction / J.M. Scott, M.J. Haykowsky, J. Eggebeen, T.M. Morgan, P.H. Brubaker, D.W. Kitzman // Am J Cardiol. - 2012. - Vol. 110. - P. 1809-1813.
REFERENCES
1. Tarasova, O.S., Borovik, A.S., Kuznetsov, S.Y., Popov, D.V., Orlov, O.I. and Vinogradova, O.L. (2013), "The pattern of changes in physiological parameters in the course of changes in physical ex-
ercise intensity", Human Physiology, Vol. 39, No 2, pp. 171-177.
2. Pokhachevskiy, A.L., Fomichev, A.V., Glushkov, S.A. and Vorobyov, A.N. (2014), "Variability of cardiac rhythmgram under non-limiting physical load", Uchenye zapiski universiteta imeni P.F. Lesgafta, Vol. 115, No 9, pp. 122-127.
3. Meerson, F.Z., Pshennikova, M.G. (1988), Adaptation to stress situations and physical load, Medicine Publ., Moscow.
4. Mikhailov, V.M. (2008), Stress testing under the supervision of ECG: cycle ergometer test, treadmill test, step test, walking, Talka, Ivanovo.
5. Lelyavina, T.A., Sitnikova, M.Y., Berezina, A.V., Semenova, E.S. and Shlyakhto, E.V. (2012), "New approaches to marking the stages (phases) of continuously increasing physical load by the example of cardiorespiratory test", Serdce: zhurnal dljapraktikujushhih vrachej, Vol. 3, pp. 146-150.
6. Petrov, A.B., Pokhachevskiy, A.L. (2015), "The pNNx heart rate variability in youths under submaximal ergo cycle testing", Sportivnaja medicina: nauka ipraktika, Vol.4, pp. 41-45.
7. Pokhachevskiy, A.L. (2011), "The time analysis of distribution of cardio intervals under loading testing", Patologicheskajafiziologija i jeksperimental'naja terapija, Vol. 2, pp. 34-40.
8. Pokhachevskiy, A.L. (2007), "Estimation of organism's functional condition by cardi-orhythmography under loading testing", Teorija ipraktikafizicheskoj kul'tury, Vol. 1, pp. 10-11.
9. Scott, J.M., Haykowsky, M.J., Eggebeen, J., Morgan, T.M., Brubaker, P.H., Kitzman, D.W. (2012), "Reliability of peak exercise testing in patients with heart failure with preserved ejection fraction", Am J Cardiol, Vol. 110, pp. 1809-1813.
Контактная информация: [email protected]
Статья поступила в редакцию 19.07.2017
УДК 612.776.1+796
ФИЗИЧЕСКОЕ СОСТОЯНИЕ ШКОЛЬНИКОВ 6-7 ЛЕТ С РАЗЛИЧНОЙ НАПРАВЛЕННОСТЬЮ ИСХОДНОГО ВЕГЕТАТИВНОГО ТОНУСА
Игорь Альлерович Криволапчук, доктор биологических наук, заведующий лабораторией, Мария Борисовна Чернова, кандидат педагогических наук, доцент, Анастасия Альле-ровна Герасимова, кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник, ФГБНУ «Институт возрастной физиологии Российской академии образования», Москва; Владимир Васильевич Мышъяков, старший преподаватель, Учреждение образования «Гродненский государственный университет имени Янки Купалы», Беларусь, Гродно
Аннотация
Установлено, что дети с симпатикотонической направленностью исходного вегетативного тонуса в целом характеризуются высоким уровнем развития анаэробных компонентов физической работоспособности и связанных с ними двигательных способностей. Выделены две подгруппы де-тей-ваготоников, различающиеся по физической работоспособности и двигательной подготовленности. В первую входят дети с «умеренной» ваготонией и преимущественно средним физическим развитием, характеризующиеся высоким уровнем аэробной работоспособности и общей выносливости, а также средним уровнем развития анаэробной работоспособности и связанных с ней двигательных способностей. Вторую подгруппу образуют школьники с «выраженной» ваготонией и избыточной массой тела, отличающиеся сниженной физической работоспособностью и двигательной подготовленностью.
Ключевые слова: исходный вегетативный тонус, физическая работоспособность, двигательная подготовленность.
