CC BY
26
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 4 - P. 213-220
УДК: 796.01:612 Б01: 10.12737/23872
МАТРИЦЫ ПАРНЫХ СРАВНЕНИЙ ВЫБОРОК КАРДИОИНТЕРВАЛОВ В ОЦЕНКЕ ВЛИЯНИЯ
ФИЗИЧЕСКИХ НАГРУЗОК
Ю.В. БАШКАТОВА*, В.В. ЕСЬКОВ*, Н.Ш. АЛИЕВ*, Р.Б. ТЕН*, Е.В. ЯКУНИН**
*БУ ВО «Сургутский государственный университет», г. Сургут, пр. Ленина, д. 1, г. Сургут, 628400, Россия
** Тольяттинский государственный университет, Белорусская ул., 14, Тольятти, Самарская обл., 445020, Россия
Аннотация. Использование матриц парных сравнений выборок кардиоинтервалов и расчета квазиаттракторов обеспечивают изучение параметров сердечно-сосудистой системы у нетренированных и тренированных испытуемых методами классической статистики в условиях влияния физических нагрузок. Новый метод расчета матриц парных сравнений выборок позволяет оценить степень влияния физической нагрузки на организм человека, что в рамках стохастики весьма проблематично. Расчет матриц парных сравнений выборок тренированных испытуемых до и после физической нагрузки может показать уменьшение числа произвольных пар выборок кардиоинтервалов, которые (пары) можно отнести к одной генеральной совокупности, что свидетельствует о стабилизирующем влиянии физической нагрузки. Однако практическая возможность применения метода расчета матриц парных сравнений выборок кардиоинтервалов в оценке реакции сердечно-сосудистой системы человека на дозированную физическую нагрузку все-таки менее эффективна, чем расчет параметров квазиаттракторов в двухмерном (или трехмерном) фазовом пространстве состояний.
Ключевые слова: матрицы парных сравнений выборок, физическая нагрузка, кардиоинтервалы, сердечно-сосудистая система.
MATRIX OF PAIRWISE COMPARISONS OF SAMPLES IN EVALUATION OF THE EFFECT OF
DOSED PHYSICAL LOAD ON THE BODY BY
YU.V. BASHKATOVA*, V.V. ESKOV*, N.SH. ALIEV*, R.B. TEN*, E.V. YAKUNIN**
*Surgut State University, Lenirn pr., 1, Surgut, Russia, 628400 ** Tolyattinskiy state university, Belorussian str., 14, Togliatti, Samarskaya reg., 445020, Russia
Abstract. The parameters of cardiovascular and neuromuscular systems in untrained and trained subjects by the methods of classical statistics in terms of the influence of physical activity are examined. A new method of matrices of pairwise comparisons of samples, which allows to evaluate the effect of exercise on the human body is proposed. Calculation of matrices of pairwise comparisons of samples of trained subjects before and after exercise showed a decrease in the number of random pairs of samples of RR-intervals that are (pairs of) can be attributed to a single population, indicating a stabilizing effect of exercise. It demonstrated the feasibility of applying the method of paired comparisons matrix samples tremorograms and RR-intervals in the evaluation of the reaction of the neuromuscular and cardiovascular systems of humans to dosed physical stress.
Key words: the matrix of pairwise comparisons of samples, physical activity, cardiovascular system, neuromuscular system.
Введение. В рамках нового подхода теории хаоса-самоорганизации (ТХС) целесообразно изучение функциональных резервов организма с помощью системного анализа и синтеза его исходного состояния, выявления морфофункцио-нальных особенностей организма в условиях покоя и после нагрузочных тестов [1-6,16]. Фи-
зическая нагрузка оказывает выраженное воздействие на организм человека, вызывая изменения в деятельности опорно-двигательного аппарата, обмена веществ, внутренних органов и нервной системы. Дозированная физическая нагрузка может вызвать изменение в работаю-
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 4 - P. 213-220
щей мышце, но в организме в целом биохимические сдвиги будут несущественны [2-9,17-19].
Важную роль в приспособлении организма к дозированным физическим нагрузкам играют показатели степени активности регуляции сердечно-сосудистой системы со стороны вегетативной нервной системы. Наибольшее влияние на изменения параметров сердечно-сосудистой и нервно-мышечной систем в условиях дозированной физической нагрузки оказывают состояние здоровья и физическая работоспособность обследуемого. Оценка реактивности сердечного ритма при выполнении физической нагрузки дает более полную характеристику функционального состояния вегетативной нервной системы человека [6-9,14]. На дозированную физическую нагрузку организм реагирует мобилизацией функциональных резервных механизмов, сглаживающих и компенсирующих возможные нарушения гомеостаза [10-15].
Цель работы - оценка влияния физических нагрузок у групп тренированных и нетренированных студентов расчетом матрицы парных сравнений выборок.
Объекты и методы исследования. Объектом настоящего исследования явились студенты 1-3 курсов ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет ХМАО - Югры», проживающие на территории округа не менее 5 лет. В зависимости от степени физической активности испытуемых разделили на 2 группы по 30 человек. В первую группу отнесли студентов основной группы здоровья, занимающихся физической культурой в рамках общеобразовательной программы университета. Вторую группу составили студенты СурГУ, профессионально занимающиеся игровыми видами спорта (баскетбол и волейбол). Также исследование включало в себя изучение влияния динамической нагрузки на параметр сердечно-сосудистой системы, а именно значение кардиоинтервалов, у девушки, занимающейся игровым видом спорта (баскетболом) 12 лет и, проживающей на Севере РФ более 23 лет.
Каждый испытуемый проходил испытание 2 раза: в покое и после выполнения динамической нагрузки. Обследование студентов производили неинвазивным методом, реализуемым с помощью прибора пульсоксиметра (ЭЛОКС-01 М, г. Самара). В устройстве применялся оптический пальцевой датчик (в виде прищепки), с
помощью которого происходила регистрация пульсовой волны с одного из пальцев кисти, которая дает возможность непрерывно регистрировать индикацию значения степени насыщения гемоглобина крови кислородом (SpO2) в %, а также частоту сердечных сокращений (ЧСС) и кардиоинтервалы. По анализу последних определялись интегративные показатели состояния симпатической (СИМ) и парасимпатической (ПАР) вегетативной нервной системы (ВНС), анализировался частотный спектр кардиоин-тервалов путем расчета стандартных значений кардиоинтервалов (VLFmc2, LFmc2, HFmc2, To-talmc2, LFnorm %, HFnorm %, соотношение LF/HF). В качестве координаты X1(t) мы брали динамику кардиоинтервалов [12,20].
Статистическая обработка данных осуществлялась при помощи программного пакета «Statistka 6.1». Анализ соответствия вида распределения полученных данных закону нормального распределения производился на основе вычисления критерия Шапиро-Уилка. Дальнейшие исследования в зависимости от распределения производились методами параметрической и непараметрической статистики (критерий Стьюдента, Вилкоксона, Ньюма-на-Кейлса).
Результаты и их обсуждение. При использовании непараметрического дисперсионного анализа попарного сравнения средних рангов критерия Ньюмана-Кейлса были получены многочисленные таблицы, в которых представлены результаты сравнения средних рангов для нетренированных и тренированных студентов (до и после физической нагрузки). В качестве примера представлены результаты обработки данных значений у группы тренированных студентов до и после физической нагрузки в виде матрицы (15x15) по критерию Ньюмана-Кейлса для кардиоинтервалов (табл. 1,2). В нашем случае для представленной таблицы 21 пара выборок не имеет существенных статистических различий. В остальных парах выборки р<0,05, следовательно, присутствуют различия в каждой такой паре выборки. У группы тренированных студентов после физической нагрузки 12 пар выборок соответственно не имели существенных различий. В других таблицах были выявлены такие сходные пары или все сравнения демонстрируют возможность их принадлежности к общей генеральной
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 4 - P. 213-220
совокупности: для нетренированных студентов до физической нагрузки мы имели кН1 19 пар, а после физической нагрузки кН2 21-у пару, которые не имеют существенных различий (р>0,05).
Еще раз отметим, что низкие значения k показывают, как изменяются функции распределения f(x) выборок кардиоинтервалов. Здесь k - это число произвольных пар выборок, которые (пары) можно отнести к одной генеральной совокупности. Из табл. 1 следует, что k имеет значения (kTi=21) для тренированных студентов до физической нагрузки. Картина сравнения
пар выборок для нетренированных студентов будет похожей (k=19) для кардиоинтервалов. Таким образом, если у нетренированных k изменяется в сторону увеличения доли стохастики (от kHi=19 до нагрузки до kH2=21 -после), но эти изменения незначительные, то у тренированных картина инверсная (kTi=21 и kT2=12).
В табл. 2 имеются матрицы парных сравнений выборок кар-диоинтервалов от 15-ти разных тренированных студентов после физической нагрузки, которые почти в два раза различаются (в сторону уменьшения k после нагрузки). Физическая нагрузка увеличивает долю хаоса в выборках КИ у тренированных студентов.
В целом для кардиоинтерва-лов матриц парного сравнения выборок характерно небольшое значение k, но при напряжении организма доля стохастики может несколько увеличиться (k нарастает), что наблюдается у нетренированных студентов после дозированной нагрузки. У тренированных же, наоборот, идет уменьшение значений до kT2=12 (табл. 2), у этих испытуемых при физической нагрузке формируется состояние адекватной мобилизации. Установлено существенное различие между двумя исследуемыми группами (тренированных и нетренированных студентов). Новая методика расчета матрицы парных сравнений выборок позволяет оценить влияние дозированных физических нагрузок на организм.
Одновременно мы проводили многократные испытания у каждого студента (регистрация КИ по 15 раз). Подобные результаты были получены и при сравнении значений кардиоинтервалов тренированной испытуемой до физической нагрузки в виде матрицы (15x15) для одной (из всех 15-ти) серии (табл. 3).
Характерно, что все статистические функции распределения f(x) выборок кардиоинтервалов показывают хаос (нет подряд повторений). Из
Таблица 1
Матрица парного сравнения 15-ти кардиоинтервалов тренированных студентов до физической нагрузки(к=21), по критерию Ньюмана-Кейлса (для непараметрического распределения)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 0,13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,42 0,00 0,00 0,00
2 0,13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,25 0,00 1,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00
3 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,06 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
4 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00
5 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
6 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 0,00
7 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 0,00
8 1,00 0,25 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,73 0,00 0,00 0,00
9 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 0,00
10 0,00 1,00 0,06 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00
11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
12 0,42 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,73 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00
13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00
14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00
15 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Таблица 2
Матрица парного сравнения 15-ти кардиоинтервалов тренированных студентов после физической нагрузки (k=12), по критерию Ньюмана-Кейлса (для непараметрического распределения)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00
2 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
3 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,01
4 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00
5 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,02 0,00 0,00 1,00
6 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
7 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00
8 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00
9 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
11 0,00 0,00 0,00 1,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00
12 0,00 0,00 0,00 1,00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00
13 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
14 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
15 0,00 0,00 0,01 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
ВЕСТНИК НОВЫХ МЕДИЦИНСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ - 2016 - Т. 23, № 4 - С. 213-220 JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 4 - P. 213-220
табл. 3 следует, что k имеет небольшие значения (k=11) для тренированной испытуемой до физической нагрузки. Подобные результаты с преобладанием хаоса КИ были получены и при сравнении всех 15-ти серий выборок (по 15 в каждой) кардиоинтервалов после физической нагрузки этой же испытуемой (табл. 4). Однако здесь физическая нагрузка уменьшила число k уже до k=7.
Таблица З
Матрица парного сравнения 15-ти кардиоинтервалов тренированного испытуемого до физической нагрузкипри повторных экспериментах (к=11), по критерию Вилкоксона (для непараметрического распределения)
1 2 3 4 5 6 7 S 9 10 11 12 13 14 15
1 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,19 0,00 0,00 0,0S 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
2 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,23 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
3 0,00 0,00 0,27 0,00 0,00 0,11 0,00 0,04 0,00 0,77 0,00 0,00 0,00 0,00
4 0,00 0,00 Q,27 0,00 0,00 0,25 0,00 0,01 0,00 0,09 0,00 0,00 0,00 0,00
5 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,12
6 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,1S 0,00 0,00
7 Q,l9 0,00 Q,ll Q,25 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00
S 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,11 0,00
9 0,00 0,00 0,04 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,03 0,00 0,00 0,00 0,00
10 Q,Q8 Q,23 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
11 0,00 0,00 Q,77 Q,Q9 0,00 0,00 0,02 0,00 0,03 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Q,l8 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 Q,ll 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
15 0,00 0,00 0,00 0,00 Q,l2 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Примечание (здесь и далее): р - достигнутый уровень значимости (критическим уровнем принят р<0,05)
Таблица 4
Матрица парного сравнения 15-ти кардиоинтервалов тренированного испытуемого после физической нагрузкипри повторных экспериментах (k=7), по критерию Вилкоксона (для непараметрического распределения)
1 2 3 4 5 6 7 S 9 10 11 12 13 14 15
1 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
2 0,00 0,00 0,92 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
3 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
4 0,00 Q,92 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
5 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
6 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,30 0,24 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
7 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Q,3Q 0,0S 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
S 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Q,24 Q,Q8 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
9 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,S1 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Q,8l 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,60 0,00 0,00 0,00
12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Q,6Q 0,02 0,00 0,00
13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 0,41 0,00
14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Q,4l 0,00
15 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Результат попарного сравнения всех 15-ти серий по 15 выборок в каждой серии значений кардиоинтервалов у тренированной испытуемой после физической нагрузки, показал, что дозированное физическое воздействие значимо влияет на параметры КИ практически во всех выборках. Все серии показали уменьшение k после нагрузки. В целом, для кардиоинтервалов тренированной испытуемой характерно небольшое значение k (до нагрузки~11, после~7), но при напряжении организма доля стохастики значительно уменьшается (k снижается), что нельзя сказать про нетренированных студентов (без регулярного занятия спортом). Реакции КРС по параметрам матриц парных сравнений различны.
Параметры квазиаттракторов кардиоинтервалов (S и V) у нетренированных и тренированных студентов до и после физической нагрузки представлены в табл. 5, которая демонстрирует более выраженные изменения для этих двух групп испытуемых.
Установлено, что у тренированных студентов отсутствуют полностью статистически значимые различия параметров квазиаттракторов кардиоинтервалов до и после физической нагрузки (р>0,05). У нетренированных статистически значимые различия только по площади (р=0,0350).
Из полученных данных, представленных в табл. 5, наблюдалось резкое увеличение показателя площади квазиаттракторов кар-диоинтервалов у нетренированных испытуемых после физической нагрузки (0,099*106 у.е.). Таким образом, площадь квазиаттракторов кардиоинтервалов у нетренированных испытуемых после выполненной нагрузки увеличилась в 1,5 раза.
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 4 - P. 213-220
У тренированных лиц происходило незначительное увеличение площади (на 6%) после физической нагрузки.
Заключение. Таким образом, и расчет матриц парных сравнений выборок, и квазиаттракторов весьма информативны. Расчет матриц парных сравнений выборок тренированных испытуемых до предъявления нагрузки показал высокую сгохасгичносгь (кТ1=21), а после нагрузки доля стохастики снижается, число пар совпадения выборок падает до кТ2=12.
У нетренированных испытуемых наоборот как до нагрузки (кН1=19), так и после нагрузки (кН2=21) степень стохастики высокая (как у тренированных испытуемых до нагрузки).
Новые методы исследования функциональных систем организма человека на Севере (построение матриц (15x15)) могут быть использованы для оценки адекватности физических тренировок индивидуальному функциональному резерву. Изучение состояния механизмов регуляции, определение степени напряжения регулятор-ных систем имеют большое значение для оценки особенностей адаптации организма человека к физическим нагрузкам [1-5].
Таблица 5
Параметры квазиаттракторов кардиоинтервалов у нетренированных и тренированных студентов до и после физической нагрузки (n=30)
Нетренированные студенты Тренированные студенты
До нагрузки П( наг) зсле зузки До нагрузки После нагрузки
Sx106 Vx106 Sx106 Vx106 Sx106 Vx106 Sx106 Vx106
1 0,040 32,472 0,076 65,772 0,059 49,980 0,214 250,614
2 0,040 36,309 0,070 61,248 0,055 45,318 0,037 24,288
3 0,078 89,148 0,207 198,528 0,105 117,600 0,222 224,523
4 0,078 62,560 0,151 159,530 0,080 76,800 0,118 122,512
5 0,010 5,760 0,003 1,664 0,145 158,268 0,081 82,620
6 0,032 18,998 0,049 35,074 0,239 212,265 0,203 234,900
7 0,026 16,640 0,032 23,004 0,059 49,980 0,214 250,614
8 0,148 116,920 0,109 87,040 0,506 677,504 0,566 883,584
9 0,081 66,092 0,185 169,740 0,055 45,318 0,037 24,288
10 0,083 72,384 0,070 62,640 0,385 611,832 0,036 36,414
11 0,041 34,362 0,140 129,168 0,136 152,320 0,163 189,312
12 0,119 140,420 0,255 270,300 0,055 56,650 0,068 72,292
13 0,066 48,840 0,046 37,884 0,043 32,725 0,023 15,444
14 0,014 9,360 0,046 37,884 0,081 73,346 0,101 77,616
15 0,181 215,747 0,112 120,054 0,065 55,728 0,099 9,108
16 0,058 46,000 0,034 23,856 0,131 139,072 0,185 229,276
17 0,106 106,400 0,133 122,544 0,010 6,864 0,030 20,700
18 0,074 57,288 0,160 135,660 0,092 69,768 0,061 55,419
19 0,039 28,080 0,032 26,568 0,024 17,040 0,085 68,931
20 0,025 14,868 0,037 23,562 0,029 20,808 0,038 25,840
21 0,018 10,384 0,022 13,392 0,100 90,909 0,038 25,840
22 0,013 7,812 0,039 23,069 0,215 255,850 0,319 429,975
23 0,062 60,528 0,059 57,722 0,120 124,800 0,255 311,100
24 0,030 21,888 0,203 182,520 0,148 189,440 0,260 328,104
25 0,182 215,232 0,240 280,800 0,137 146,376 0,137 146,376
26 0,041 34,362 0,068 64,896 0,152 182,160 0,268 337,554
27 0,105 109,200 0,078 63,342 0,372 573,034 0,342 554,364
28 0,066 60,720 0,132 133,320 0,766 1463,633 0,224 271,524
29 0,067 61,364 0,030 21,300 0,144 158,400 0,211 25,916
30 0,235 310,464 0,152 171,873 0,045 36,736 0,070 65,286
Х ср. 0,072 70,353 0,099 93,465 0,152 196,351 0,157 179,811
МехМ6 (5%x106; 95%x106) 0,064 (0,013; 0,182) 53,064 (7,812; 215,747) 0,073 (0,022; 0,240) 64,119 (13,392; 270,300) 0,103 (0,024; 0,506) 104,255 (17,040; 677,504) 0,127 (0,030; 0,342) 102,566 (15,444; 554,364)
D 0,003 499,736 0,005 577,310 0,026 866,706 0,015 374,665
V 0,035010 0,054463 0,093779 0,198241
Примечание: п - количество обследуемых, 5 - площадь кардиоинтервалов, у.е.; V - объем кардиоинтервалов, у.е.; р - достоверность значимых различий, по критерию Вилкоксона
(р>0,05)
Литература
1. Ватамова С.Н., Гараева Г.Р., Козупица Г.С., Филатов М.А., Шумилов С.П. Теория хаоса-самоорганизации в описании функциональных систем организма человека // Вестник новых медицинских технологий. 2014. Т. 21, № 2. С. 15-20.
2. Веракса А.Н., Филатова Д.Ю., Поскина Т.Ю., Клюс Л.Г. Термодинамика в эффекте Еськова - Зин-
References
Vatamova SN, Garaeva GR, Kozupitsa GS, Filatov MA, Shumilov SP. Teoriya khaosa-samoorganizatsii v opi-sanii funktsional'nykh sistem organizma cheloveka [Theory of chaos- self-organizing in the description of the functional systems of the human organism]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2014;21(2):15-20. Russian.
Veraksa AN, Filatova DYu, Poskina TYu, Klyus LG. Termodinamika v effekte Es'kova - Zinchenko pri izu-
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 4 - P. 213-220
ченко при изучении стационарных состояний сложных биомедицинских систем // Вестник новых медицинских технологий. 2016. Т. 23, №2. С. 18-25.
3. Добрынина И.Ю., Горбунов Д.В., Козлова В.В., Си-ненко Д.В., Филатова Д.Ю. Особенности кардиоинтервалов: хаос и стохастика в описании сложных биосистем // Вестник новых медицинских технологий. 2015. Т. 22, № 2. С. 19-26.
chenii statsionarnykh sostoyaniy slozhnykh biomedit-sinskikh sistem [Thermodynamics in the effect Of esko-va - Zinchenko during the study of the steady states of the complex biomedical systems]. Vestnik novykh me-ditsinskikh tekhnologiy. 2016;23(2):18-25. Russian. Dobrynina IYu, Gorbunov DV, Kozlova VV, Sinen-ko DV, Filatova DYu. Osobennosti kardiointervalov: khaos i stokhastika v opisanii slozhnykh biosistem [Features samples cardiointervals: chaos and stochastics in the description of complex biosystems]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2015;22(2):19-26. Rus-
4. Еськов В.М., Филатова О.Е., Фудин Н.А., Хадар-цев 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.
5. Еськов В.М., Еськов В.В., Добрынин Ю.В., Гришае-ва Ю.Е., Дрожин Е.В. Системный анализ параметров квазиаттракторов кардио-респираторной системы больных, постоянно проживающих в условиях Севера РФ, в стадии обострения хронических заболеваний в зависимости от пола и возраста // Вестник новых медицинских технологий. 2010. Т. 17, № 1. С. 19-21.
6. Еськов В.М., Брагинский М.Я., Голушков В.Н., Май-стренко Е.В., Филатов М.А. Матрицы межкластерных расстояний физиологических функций женщин-пловцов Югры // Вестник новых медицинских технологий. 2010. Т. 17, № 3. С. 113-115.
7. Еськов В.М., Еськов В.В., Королёв В.В., Пятин В.Ф., Сивков В.Б. Системный анализ параметров гемодинамики у молодых людей с нормальным и улащенным ритмом сердца после импульсной гипергравитационной физической нагрузки // Вестник новых медицинских технологий. 2010. Т. 17, № 3. С. 115118.
8. Еськов В.М., Еськов В.В., Майстренко Е.В., Паш-нин А.С., Устименко А.А. Расчет степени синергизма в кардио-респираторной системе человека в условиях перепада температуры окружающей среды // Вестник новых медицинских технологий. 2010. Т. 17, № 3. С. 118-121.
9. Еськов В.М., Филатова О.Е., Хадарцев А.А., Хадарце-ва К.А. Фрактальная динамика поведения человеко-
Es'kov VM, Filatova OE, Fudin NA, Khadartsev AA. Novye metody izucheniya intervalov ustoychivosti biologicheskikh dinamicheskikh sistem v ramkakh kompartmentno-klasternogo podkhoda [New methods of studying the intervals of the stability of the biological dynamic systems within the framework of the kom-partmentno- cluster approach]. Vestnik novykh medit-sinskikh tekhnologiy. 2004;11(3):5-6. Russian. Es'kov VM, Es'kov VV, Dobrynin YuV, Grishaeva YuE, Drozhin EV. Sistemnyy analiz parametrov kvaziattrak-torov kardio-respiratornoy sistemy bol'nykh, post-oyanno prozhivayushchikh v usloviyakh Severa RF, v stadii obostreniya khronicheskikh zabolevaniy v zavi-simosti ot pola i vozrasta [Systems analysis of the parameters of the quasis-attractor of the cardiorespiratory system of patients, who constantly live under the conditions of the north RF, in the stage of the aggravation of chronic diseases depending on sex and age]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2010;17(1):19-21. Russian.
Es'kov VM, Braginskiy MYa, Golushkov VN, Mays-trenko EV, Filatov MA. Matritsy mezhklasternykh rass-toyaniy fiziologicheskikh funktsiy zhenshchin-plovtsov Yugry [Matrices of the intercluster distances of the physiological functions of the woman- swimmers of Yu-gry]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2010;17(3):113-5. Russian.
Es'kov VM, Es'kov VV, Korolev VV, Pyatin VF, Siv-kov VB. Sistemnyy analiz parametrov gemodinamiki u molodykh lyudey s normal'nym i ulashchennym rit-mom serdtsa posle impul'snoy gipergravitatsionnoy fizicheskoy nagruzki [Systems analysis of the parameters of hemodynamics the young people have with the normal and ulashchennym rhythm of heart after the pulse hyper-gravitational physical load]. Vestnik no-vykh meditsinskikh tekhnologiy. 2010;17(3):115-8. Russian.
Es'kov VM, Es'kov VV, Maystrenko EV, Pashnin AS, Ustimenko AA. Raschet stepeni sinergizma v kar-dio-respiratornoy sisteme cheloveka v usloviyakh perepada temperatury okruzhayushchey sredy [The synergetic degree of human cardio-respiratory system while temperature drop]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2010;17(3):118-21. Russian. Es'kov VM, Filatova OE, Khadartsev AA, Khadartseva KA. Fraktal'naya dinamika povedeniya chelovekomer-
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 4 - P. 213-220
мерных систем // Вестник новых медицинских технологий. 2011. Т. 18, № 3. С. 330-331.
10. Еськов В.М., Буров И.В., Козлова В.В., Волкова И.Ю., Яруллина Л.Н. Оценка физиологических параметров человека в условиях влияния физических нагрузок методом расчета расстояний между центрами квазиаттракторов // Вестник новых медицинских технологий. 2012. Т.19, № 1. С. 13-15.
11. Русак С.Н., Козлова В.В., Семерез О.Б., Умаров Э.Д., Непран В.А. Параметры квазиаттракторов поведения вектора состояния нейро-вегетативной системы тренированных и нетренированных студентов Югры в условиях дозированных физических нагрузок // Вестник новых медицинских технологий. 2013. Т. 20, № 2. С. 459-461.
12. Еськов В.М., Королев В.В., Хадарцев А.А., Фу-дин Н.А. Моделирование динамики движения вектора состояния организма человека в условиях импульсной гипергравитационной физической нагрузки // Вестник новых медицинских технологий. 2013. Т. 20, № 4. С. 16-24.
13. Еськов В.В., Гараева Г.Р., Ватамова С.В., Горлен-ко Н.П., Кощеев В.П. Возрастная эволюция организма человека как движение квазиаттракторов // Вестник новых медицинских технологий. 2014. Т. 21, № 4. С. 11-20.
14. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Филатова О.Е., Филатова Д.Ю. Гомеостаз и эволюция с позиций третьей парадигмы // Вестник новых медицинских технологий. 2015. Т. 22, № 3. С. 33-39.
15. Еськов В.М., Зинченко Ю.П., Филатова О.Е., Верак-са А.Н. Биофизические проблемы в организации движенй с позиций теории хаоса - самоорганизации // Вестник новых медицинских технологий. 2016. Т. 23, №2. С. 182-188.
16. Козлова В.В., Климов О.В., Майстренко Е.В., Умаров Э.Д. Корректировка лечебного или физкультур-но-спортивного воздействия на организм человека в фазовом пространстве состояний с помощью матриц расстояний // Вестник новых медицинских технологий. 2011. Т. 18, № 3. С. 333-334.
17. Филатова О.Е., Соколова А.А., Мороз О.А., Одно-
nykh sistem [Fraktalnaya dynamics of the behavior of the chelovekomernykh systems]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2011;18(3):330-1. Russian. Es'kov VM, Burov IV, Kozlova VV, Volkova IYu, Yarul-lina LN. Otsenka fiziologicheskikh parametrov chelo-veka v usloviyakh vliyaniya fizicheskikh nagruzok me-todom rascheta rasstoyaniy mezhdu tsentrami kvaziat-traktorov [Estimation of the physiological parameters of man under influence conditions of physical loads by calculating the distance between centers of the quasis-attractor]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2012;19(1):13-5. Russian.
Rusak SN, Kozlova VV, Semerez OB, Umarov ED, Ne-pran VA. Parametry kvaziattraktorov povedeniya vek-tora sostoyaniya neyro-vegetativnoy sistemy treniro-vannykh i netrenirovannykh studentov Yugry v uslo-viyakh dozirovannykh fizicheskikh nagruzok [Parameters of the quasis-attractor of the behavior of the state vector of the neurovegetative system of the trained and untrained students of yugry under the conditions of the dosed physical loads]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2013;20(2):459-61. Russian. Es'kov VM, Korolev VV, Khadartsev AA, Fudin NA. Modelirovanie dinamiki dvizheniya vektora sostoya-niya organizma cheloveka v usloviyakh impul'snoy gipergravitatsionnoy fizicheskoy nagruzki [Simulation of the dynamics of the motion of the state vector of the human organism under the conditions of the pulse hyper-gravitational physical load]. Vestnik novykh medit-sinskikh tekhnologiy. 2013;20(4):16-24. Russian. Es'kov VV, Garaeva GR, Vatamova SV, Gorlenko NP, Koshcheev VP. Vozrastnaya evolyutsiya organizma cheloveka kak dvizhenie kvaziattraktorov [The evolution of the human organism dependent on age as the motion of the quasis-attractor]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2014;21(4):11-20. Russian. Es'kov VM, Khadartsev AA, Filatova OE, Filatova DYu. Gomeostaz i evolyutsiya s pozitsiy tret'ey paradigmy [Homeostasis and evolution from the positions of the third paradigm]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2015;22(3):33-9. Russian. Еськов ВМ, Зинченко ЮП, Филатова ОЕ, Верак-са АН. Биофизические проблемы в организации движенй с позиций теории хаоса - самоорганизации [Biophysical problems in the organization of dviz-heny from the positions of the theory of chaos - of self-organizing]. Вестник новых медицинских технологий. 2016;23(2):182-8. Russian.
Kozlova VV, Klimov OV, Mayst-renko EV, Umarov ED. Korrektirovka lechebnogo ili fizkul'turno-sportivnogo vozdeystviya na organizm cheloveka v fazo-vom pro-stranstve sostoyaniy s pomoshch'yu matrits rasstoyaniy [Correction of therapeutic or physical culture- sport action on the human organism in the phase state space with the aid of the matrices of the distances]. Vestnik novykh medi-tsinskikh tekhnologiy. 2011;18(3):333-4. Russian.
Filatova OE, Sokolova AA, Moroz OA, Odnoletko-
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 4 - P. 213-220
леткова С.В. Нейро-ЭВМ в изучении параметров вариабельности сердечного ритма женского коренного и некоренного населения Югры // Вестник новых медицинских технологий. 2015. Т. 22, № 4. С. 1321.
18. Хадарцев А.А., Шакирова Л.С., Пахомов А.А., Полу-хин В.В., Синенко Д.В. Параметры сердечнососудистой системы школьников в условиях санаторного лечения // Вестник новых медицинских технологий. 2016. Т. 23, №1. С. 7-14.
19. Химикова О.И., Соколова А.А., Ватамова С.Н., Филатова О.Е., Гараева Г.Р. Стохастический и хаотический анализ параметров кардио-респираторной системы коренного и пришлого населения Югры // Вестник новых медицинских технологий. 2014. Т. 21, № 4. С. 20-24.
20. Химикова О.И., Хадарцев А.А., Еськов В.М., Козлова В.В., Филатов М.А., Филатова О.Е., Гавриленко Т.В., Еськов В.В., Соколова А.А., Башка-това Ю.В., Берестин Д.К., Ватамова С.Н., Даянова Д.Д., Джумагалиева Л.Б., Кузнецова В.Н. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Часть XI. Системный синтез параметров функций организма жителей Югры на базе нейрокомпьютинга и теории хаоса-самоорганизации в биофизике сложных систем / Под ред. В.М. Еськова и А.А. Хадарцева. Самара: ООО «Офорт», 2014. 192 с.
va SV. Neyro-EVM v izuchenii parametrov varia-bel'nosti serdechnogo ritma zhenskogo korennogo i nekorennogo naseleniya Yugry [Neuro- computers in the study of the parameters of the variability of the cardiac rhythm of the female radical and nekorennogo population of Yugry]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2015;22(4):13-21. Russian. Khadartsev AA, Shakirova LS, Pakhomov AA, Poluk-hin VV, Sinenko DV. Parametry serdechno-sosudistoy sistemy shkol'nikov v usloviyakh sanatornogo leche-niya [Parameters of the cardiovascular system of schoolboys under the conditions for the sanatorium treatment]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2016;23(1):7-14. Russian.
Khimikova OI, Sokolova AA, Vatamova SN, Filato-va OE, Garaeva GR. Stokhasticheskiy i khaoticheskiy analiz parametrov kardio-respiratornoy sistemy koren-nogo i prishlogo naseleniya Yugry [Stochastic and chaotic analysis of the parameters of the cardiorespira-tory system of the radical and alien population Of yu-gry]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2014;21(4):20-4. Russian.
Khimikova OI, Khadartsev AA, Es'kov VM, Kozlova VV, Filatov MA, Filatova OE, Gavrilenko TV, Es'kov VV, Sokolova AA, Bashkatova YuV, Berestin DK, Vatamova SN, Dayanova DD, Dzhumagalieva LB, Kuznetsova VN. Sistemnyy analiz, upravlenie i obrabotka informatsii v biologii i medit-sine. Chast' XI. Sistemnyy sintez parametrov funktsiy organizma zhiteley Yugry na baze neyrokomp'yutinga i teorii khaosa-samoorganizatsii v biofizike slozhnykh sistem [Systems analysis, control and information processing in biology and medicine. Part XI. System synthesis of the parameters of the functions of the organism of the inhabitants Of yugry on the base of ney-rokompyutinga and theory of chaos- self-organizing in biophysics of the complex systems] / Pod red. V.M. Es'kova i A.A. Khadartseva. Samara: OOO «Ofort»; 2014. Russian.
