CC BY
12
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2019 - V. 26, № 4 - P. 141-145
УДК: 61 DOI: 10.24411/1609-2163-2019-16557
СТАТИСТИЧЕСКАЯ НЕУСТОЙЧИВОСТЬ ПАРАМЕТРОВ СИМПАТИЧЕСКОЙ ВЕГЕТАТИВНОЙ НЕРВНОЙ
СИСТЕМЫ АБОРИГЕНОВ СЕВЕРА РФ
Ю.М. ПОПОВ*, Н.В. САЗОНОВА*, В.В. ПОЛУХИН**, Н.В. ИВАХНО***, Е.Г. МЕЛЬНИКОВА**
'ФГБОУ ВО «Самарский государственный социально-педагогический университет», ул. М. Горького, д. 65/67, г. Самара, 443099, Россия **ФГУ «ФНЦНаучно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук». Обособленное подразделение «ФНЦНИИСИРАН» в г. Сургуте, ул. Базовая, д. 34, г. Сургут, 628400, Россия ***ФГБОУ ВПО «Тульский государственный университет», пр-т Ленина, д. 98, Тула, 300012, Россия
Аннотация. В настоящее время в биомеханике строго доказан эффект Еськова-Зинченко - статистической неустойчивости выборок любых параметров движений человека. Возникает закономерный вопрос о возможности распространения этого эффекта на параметры сердечно-сосудистой системы и, в частности, на параметры нейро-вегетативного статуса человека на Севере РФ в связи с изменением возраста. Изучались закономерности поведения параметров симпатической системы для 3-х возрастных групп женщин ханты в аспекте их (параметров) статистической неустойчивости. Исследовались 3 группы женщин ханты (по 30 человек в каждой группе, всего 90 человек) обследовались за период 5 минут прибором пульсоксиметром «Элокс-01» (в спокойном состоянии, сидя) по параметрам симпатической (SIM) нейровегетативной системы. Строились для каждой группы по 2 матрицы (из 15-ти исследуемых) путем парных сравнений выборок SIM и находились числа к пар выборок этих параметров, которые (эти две) можно было отнести к одной генеральной совокупности (по критерию Вилкоксона). Установлено, что рассчитанные числа к во всех трех возрастных группах демонстрируют статистическую неустойчивость (неоднородность выборок), причем имеется возрастная особенность изменения чисел к. Традиционная статистика имеет определенные ограничения в оценке параметров нейро-вегетативной системы из-за эффекта Еськова-Зинченко.
Ключевые слова: неустойчивость, эффект Еськова-Зинченко, симпатическая система.
STATISTICAL INSTABILITY OF PARAMETERS OF THE SYMPATHETIC VEGETATIVE NERVOUS SYSTEM OF
ABORIGENES OF THE NORTH RUSSIAN FEDERATION
Yu.M. POPOV*, N.V. SAZONOVA*, V.V. POLUKHIN**, N.V. IVAKHNO***, E.G. MELNIKOVA**
*The Samara state social and pedagogical university, M. Gorkogo St., 65/67, Samara, 443099, Russia **Federal research center for scientific research institute of system research of the Russian Academy of Sciences,
Bazovaya Str. 34, Surgut, 628400, Russia ***Tula State University, Lenin Ave., 98, Tula, 300012, Russia
Abstract. Now in biomechanics the Eskov-Zinchenko effect - statistical instability of selections of any parameters of movements of the person is strictly proved. There is a natural question of a possibility of distribution of this effect on parameters of a cardiovascular system and, in particular, on parameters of the neurovegetative status of the person in the north of the Russian Federation in connection with change of age. Regularities of behavior of parameters of a sympathetic system for 3 age groups of women of the Khanty in aspect of their (parameters) of statistical instability were studied. 3 groups of women of the Khanty were investigated (on 30 people in each group, only 90 people) were examined during 5 minutes the device pulsoximetry "Eloks-01" (in a quiet state, sitting) in parameters of sympathetic (SIM) of a neurovegetative system. In each group on 2 matrixes (from 15 investigated) by pair comparisons of selections of SIM, there were numbers к of couples of selections of these parameters which (these two) could be carried to one population (by Wilkokson's criterion). It is established that the calculated numbers к in all three age groups show statistical instability (heterogeneity of selections), and there is an age feature of change of numbers k. Traditional statistics has certain restrictions in assessment of parameters of a neurovegetative system because of the Eskov-Zinchenko effect.
Keywords: instability, Eskov-Zinchenko effect, sympathetic system.
Введение. За последние 25-30 лет в физиологии нервно-мышечной системы считается твердо доказанным эффект Еськова-Зинченко (ЭЕЗ). Он проявляется в отсутствии статистической устойчивости матриц парных сравнений выборок треморограмм (ТМГ) и теппинграмм (ТПГ) у разных испытуемых, находящихся в неизменном физиологическом состоянии. Все это потребовало пересмотра возможностей статистического подхода в физиологии нервно-мышечной системы (НМС) [3-10,25-27,29-32].
Одновременно возникает проблема переноса ЭЕЗ на физиологию сердечно-сосудистой системы (ССС) человека [1,6,13,15]. Особенно остро эта проблема стоит в возрастной физиологии и геронтоло-
гии, где довольно часто статистика может не показывать возрастных различий [3-7,25-29]. Более того, в рамках ЭЕЗ в физиологии НМС теперь возникает и глобальная проблема идентификации границ стохастики в физиологии ССС [4-6,11-24]. Насколько правомерно теперь применять методы стохастики в оценке возрастных изменений физиологических функций человека? Для ответа на этот вопрос мы предлагаем методы новой теории хаоса-самоорганизации (ТХС) [5-6,25-28,30-32].
Ответы на эти вопросы мы представляем в настоящем сообщении на примере изучения параметров симпатической вегетативной нервной системы (СВНС) в режиме многократных повторений регист-
10иККЛЬ ОБ ОТШ МЕБТСЛЬ ТЕСЫК0ШЫЕ8 - 2019 - V. 26, № 4 - Р. 141-145
рации выборок параметров эти системы для одного и того же испытуемого в его неизменном гомеоста-зе. Для этого строятся матрицы парных сравнений выборок параметров СВНС [2,4-8,11-19,26-28].
Объекты и методы исследования. Согласно Хельсинской декларации были отобраны 3 группы по 30 человек (в каждой группе) - женщин ханты. Для каждой испытуемой за интервал 5 минут регистрировались кардиоинтервалы (КИ) и рассчитывались обобщенные параметры состояния СВНС. В каждой выборке для каждого испытуемого (в спокойном состоянии) содержались не менее 300 точек (значений этих параметров).
Для каждых 15-ти человек строилась матрица парных сравнений выборок СВНС. В итоге, для 3-х групп мы построили 6 таких матриц (по две на каждую группу). В каждой такой матрице мы находили числа пар (к - для младшей (средний возраст <Т1>=23 года) возрастной группы, к2 для средней возрастной группы (средний возраст <Т2>=44 года) и старшей возрастной группы (средний возраст <Тз>=58 лет). Эти значения к1С, к2С, кзС для СВНС являлись показателями статистической устойчивости
выборок (по группе). Одновременно они показывали и закономерность возрастных изменений параметров ВНС в аспекте их статистической устойчивости. Низкие значения этих параметров могли бы доказывать эффект Еськова-Зинченко в регуляции ВНС с позиции ТХС (их возрастных изменений). Напомним, что для ЭЕЗ всегда характерны малые значения к (выборки неоднородны).
Результаты и их обсуждение. Следует отметить, что построение матриц парных сравнений выборок параметров симпатической СВНС обеспечивает нам фактически проверку на однородность выборок. Традиционно считается, что выборки однородны, если их можно отнести к одной генеральной совокупности. В статистике таким критерием является вероятность р>0,95. Например, доверительная вероятность в=0,95 показывает, что с такой вероятностью р>0,95 мы имеем попадание случайной
Таблица 2 величины в доверительный интервал.
Грубо это означает, что в 100 опытах данное событие наступает в 95 случаях из ста. Во всех наших исследованиях при построении матриц парных сравнений выборок СВНС и парасимпатической вегетативной нервной системы (ПВНС) мы имеем из 105 разных пар сравнения менее 20% число к пар, которые могут быть отнесены (эти две сравниваемых выборки) к одной генеральной совокупности. Подчеркнем, что у всех этих 15-ти процентов пар (из 105-ти) мы будем иметь, как правило, разные генеральные совокупности.
Иными словами, никакие критерии в рамках статистики здесь не работают, выборки почти все разные (более 85%) и это означает потерю однородности выборок СВНС и ПВНС в наших исследовани-
Таблица 1
Матрица парных сравнений выборок параметров симпатической ВНС младшей возрастной
группы (к/с=19)
1 Я:2869,0 2 Я:3556,1 3 Я:2254,0 4 Я:1329,1 5 Я:3063,6 6 Я:3271,8 7 Я:1026,8 8 Я:759,54 9 Я:3556,1 10 Я: 1980,1 11 Я:3271,8 12 Я:2209,1 13 Я:1387,0 14 Я:524,79 15 Я:2698,7
1 0,00 0,00 0,00 1,00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 0,00 0,00 0,00 1,00
2 0,00 0,00 0,00 0,00 0,77 0,00 0,00 1,00 0,00 0,77 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 1,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00
4 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,46 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00
5 1,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,06
6 0,02 0,77 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,77 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00
7 0,00 0,00 0,00 0,46 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,07 0,00 0,00
8 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 0,00
9 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,77 0,00 0,00 0,00 0,77 0,00 0,00 0,00 0,00
10 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00
11 0,02 0,77 0,00 0,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,77 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
12 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00
13 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,07 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
14 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
15 1,00 0,00 0,00 0,00 0,06 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Матрица парных сравнений выборок параметров симпатической ВНС средней возрастной группы (к/=18)
1 Я:3241,2 2 Я:2059,1 3 Я:888,71 4 Я:4006,1 5 Я:610,45 6 Я: 1847,7 7 Я:3070,9 8 Я:1876,9 9 Я:1506,1 10 Я:2066,3 11 Я:879,57 12 Я:1929,1 13 Я:3303,7 14 Я:3821,7 15 Я:2650,0
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 1,00 0,00 1,00 0,00 1,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00
3 0,00 0,00 0,00 0,91 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00
4 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00
5 0,00 0,00 0,91 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00
6 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,13 1,00 0,00 1,00 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 0,01
8 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,05 1,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00
9 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,13 0,00 0,05 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00
10 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 1,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00
11 0,00 0,00 1,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
12 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 1,00 0,01 1,00 0,00 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 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
15 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2019 - V. 26, № 4 - P. 141-145
ях. В качестве примера мы представляем три характерные матрицы парных сравнений выборок СВНС для трех возрастных групп. В частности, для табл. 1 мы имеем значение ЬС=19 для младшей возрастной группы.
Для средней возрастной группы мы имеем Я=18, что представлено в табл. 2. Это число несколько ниже предыдущего значения, но оно не превышает 20% пар к от всех 105 независимых пар сравнения в табл. 1 и 2. Иная картина у нас наблюдается в табл. 3 для старшей возрастной группы. Здесь число кзС=22, что превышает 20% для всех остальных выборок СВНС.
Матрица парных сравнений выборок параметров симпатической ВНС старшей возрастной группы (кзС=22)
1 8:1729,9 2 R:1242,7 3 R:3087,1 4 R:626,56 5 R:2196,7 6 R:2564,1 7 R:3533,3 8 R:2730,3 9 R:2730,3 10 R:2364,5 11 R:3559,4 12 R:1336,7 13 R:1949,2 14 R:1677,4 15 R:2429,3
1 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 1,00 1,00 0,00
2 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 0,00
3 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,08 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
4 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
5 0,00 0,00 0,00 0,00 0,06 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 1,00 0,00 1,00
6 0,00 0,00 0,00 0,00 0,06 0,00 1,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00
7 0,00 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
8 0,00 0,00 0,08 0,00 0,00 1,00 0,00 1,00 0,06 0,00 0,00 0,00 0,00 0,48
9 0,00 0,00 0,08 0,00 0,00 1,00 0,00 1,00 0,06 0,00 0,00 0,00 0,00 0,48
1 0 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 0,00 0,06 0,06 0,00 0,00 0,01 0,00 1,00
1 1 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 0,00
1 2 0,02 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,14 0,00
1 3 1,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 1,00 0,00
1 4 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,14 1,00 0,00
1 5 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 0,00 0,48 0,48 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00
ЭЕЗ и для параметров СВНС, и для параметров ПВНС.
Заключение. В настоящее время ЭЕЗ распространяется и на область регуляции ССС (из области биомеханики). В настоящем сообщении мы доказываем этот эффект на параметрах состояния симпатической вегетативной нервной системы. Нами доказано, что выборки этих параметров не могут показывать статистическую устойчивость и это проявляется в числах к пар выборок, которые имеют одну (общую) генеральную совокупность. Во всех представленных таблицах доля стохастики менее 25%.
Только старшая возрастная группа показывает некоторое увеличение кзС. Это связано с нарастанием роли симпатической ВНС с возрастом. Во многих случаях индекс СВНС нарастает при старении организма.
Таблица3
Литература / References
Для старшей возрастной группы мы имеем кзС = 22, что тоже показывает небольшие значения чисел пар выборок параметров СВНС, которые (эти пары) имеют одну общую генеральную совокупность. Однако, это число кзС показывает нарастание доли стохастики в параметрах СВНС. В целом, во всех трех этих матрицах для параметров СВНС мы имеем не-
большие значения к1
, что доказывает потерю
однородности выборок и отсутствие статистической устойчивости групп обследуемых по этим параметрам. Сходная динамика имеется и для выборок параметров кардиоинтервалов, что было нами получено в более ранних исследованиях. Результаты построения трех матриц парных сравнений для выборок кардиоинтервалов показали меньшие значения к для этих трех возрастных групп. Это доказывает более низкую долю стохастики в оценке кардиоинтервалов в сравнение с СВНС. Вегетативная нервная система работает с большей долей стохастики, чем регуляция ритма сердца.
Очевидно, что имеются некоторые возрастные изменения, но они не сильно выражены. При этом все возрастные группы однообразно демонстрируют отсутствие статистической устойчивости при сравнении выборок параметров ПВНС. Это доказывает
1. Галкин В. А., Еськов В.В., Филатова Д.Ю. Философия неопределенности // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2019. № 2. С. 40-50 / Galkin VA, Es'kov VV, Filatova DYu. Filosofiya neopredelennosti [Philosophy of Uncertainty]. Slozhnost\ Razum. Postneklassika. 2019;2:40-50. Russian.
Еськов В.В., Хадарцева К.А., Филатова О.Е., Иванов Д.В. Гомеостаз, как постоянство непостоянного (обзор литературы) // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2018. №4. Публикация 2-8. URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/ Bulletin/E 2018-4/2 -8.pdf (дата обращения 23.08.2018) / Es'kov VV, Khadartseva KA, Filatova OE, Ivanov DV. Gomeostaz, kak postoyanstvo nepostoyannogo (obzor literatury) [Homeostasis, as the constancy of the inconstancy (literature review)]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. Elektronnoe izdanie. 2018[cited 2018 Aug 23];4[about 10 p.]. Russian. Available from: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/ E2018-4/2-8.pdf.
2. Еськов В.М., Еськов В.В., Филатов М.А. Третья глобальная парадигма. Современное естествознание в контексте неопределенности / Под ред. Еськова В.М., Хадарцева А.А. Тула: Издательство ТулГУ, 2016. 388 с. / Es'kov VM, Es'kov VV, Filatov MA. Tretya globaPnaya paradigma. Sovremennoe estestvoznanie v kontekste neopredelennosti / Pod red. Es'kova V.M., Khadarceva A.A. [The third global paradigm. Modern Natural Science in the Context of Uncertainty / Ed. Eskov V.M., Khadartsev A.A.]. Tula: IzdatePstvo TulGU; 2016. Russian.
3. Еськов В.М., Галкин В.А., Филатова О.Е. Конец определенности: хаос гомеостатических систем. Тула, 2017. 596 с. / Es'kov VM, Galkin VA, Filatova OE. Konets opredelennosti: khaos gomeostaticheskikh sistem [End of certainty: chaos of homeostatic systems]. Tula; 2017. Russian.
4. Еськов В.М., Галкин В.А., Филатова О.Е. Complexity: хаос гомеостатических систем: монография / Под ред. Г.С. Розенберга. Самара: изд-во ООО «Потро-принт», 2017. 388 с. / Es'kov VM, Galkin VA, Filatova OE. Complexity: khaos gomeostaticheskikh sistem: monografiya [Complexity: chaos of
к2С
к3С
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2019 - V. 26, № 4 - P. 141-145
homeostatic systems: monograph]. Pod red. G.S. Rozenberga. Samara: izd-vo OOO «Potro-print»; 2017. Russian.
5. Еськов В.М., Галкин В.А., Гавриленко Т.В., Афаневич К.А. Математическая проблема выбора однородной группы в биомеханике // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2018. № 3. С. 94-101 / Es'kov VM, Galkin VA, Gavrilenko TV, Afanevich KA. Matematicheskaya problema vybora odnorodnoy gruppy v biomekhanike [Mathematical problem of choosing a homogeneous group in biomechanics]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2018;3:94-101. Russian.
6. Еськов В.М., Мирошниченко И.В., Мнацаканян Ю.В., Журавлева А.Н. Проблема устойчивости гомеоста-тического регулирования функцио-нальных систем организма. // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2019. № 1. С. 73-87 / Es'kov VM, Miroshnichenko IV, Mnatsakanyan YuV, Zhuravleva AN. Problema ustoychivosti gomeosta-ticheskogo regulirovaniya funktsio-nal'nykh sistem organizma [The problem of stability of homeostatic regulation of functional systems of an organism]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2019;1:73-87. Russian.
7. Еськов В.М., Галкин В.А., Хвостов Д.Ю., Ерега И.Р. Проблема компартментно-кластерного моделирования биосистем // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2019. № 2. С. 61-70 / Es'kov VM, Galkin VA, Khvostov DYu, Erega IR. Problema kompartmentno-klasternogo modelirovaniya biosistem [The problem of compartment-cluster modeling of biosystems]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2019;2:61-70. Russian.
8. Живогляд Р.Н., Чертищев А.А., Воробей О.А., Муравьева А.Н., Мнацаканян Ю.В. Особенности параметров сердечно-сосудистой системы в осенний период // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2019. № 2. С. 18-27 / Zhivoglyad RN, Chertishhev AA, Vorobej OA, Murav'eva AN, Mnaczakanyan YuV. Osobennosti parametrov serdechno-sosudistoj sistemy' v osennij period [Features of the parameters of the cardiovascular system in the autumn period]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2019;2:18-27. Russian.
9. Зинченко Ю.П., Еськов В.М., Филатов М.А., Григорьева С.В. Стохастика и хаос в организации движений // Вестник новых медицинских технологий. 2019. №2. C. 101-106. DOI: 10.24411/1609-2163-2019-16376 / Zinchenko YuP, Es'kov VM, Filatov MA, Grigor'eva SV. Stokhastika i khaos v organizatsii dvizheniy [Stochastics and chaos in the organization of movements]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2019;2:101-6. DOI: 10.24411/16092163-2019-16376. Russian.
10. Зинченко Ю.П., Еськов В.М., Филатов М.А., Григорьева С.В. Квантово-механический подход в изучении сознания // Вестник новых медицинских технологий. 2019. Т. 26. № 2. С. 111-117 / Zinchenko YUP, Eskov ¥М, Filatov МА, Grigorieva SV. Kvantovo-mekhanicheskiy podkhod v izuchenii soznaniya [Quantum-mechanical approach to the study of consciousness]. Journal of New Medical Technologies. 2019;2:111-117. DOI: 10.24411/1609-21632019-16392. Russian.
11. Ивахно Н.В., Гумарова О.А., Лупынина Е.Ю., Воробей О.А., Афаневич И.А. Оценка параметров треморограмм с позиций теории хаоса-самоорганизации // Вестник новых медицинских технологий. 2019. №3. C. 117121. DOI: 10.24411/1609-2163-2019-16509 / Ivahno NV, Gumarova OA, Lupynina EYu, Vorobey OA, Afanevich IA. Otsenka parametrov tremorogramm s pozitsiy teorii khaosasamoorganizatsii [Assessment of the tremorgramm parameters from positions of the theory of chaos-self-organization]. Journal of New Medical Technologies. 2019;3:117-21. DOI: 10.24411/1609-2163-2019-16509. Russian.
12. Ивахно Н.В., Горбунов Д.В., Афаневич К.А., Хакимова В.В., Афаневич И.А. Новые методы оценки регистрируемых выборок на однородность // Вестник новых медицинских технологий. 2019. №3. C. 122-126. DOI: 10.24411/1609-2163-2019-16510 / Ivakhno NV, Gorbunov DV, Afanevich KA, Khakimova VV, Afanevich IA. Novye metody otsenki registriruemykh vyborok na odnorodnost' [New methods of samples estimation on homogeneity]. Journal of New Medical Technologies. 2019;3:122-6. DOI: 10.24411/16092163-2019-16510. Russian.
13. Прохоров С.А., Гумарова О.А., Монастырецкая О.А., Хвостов Д.Ю., Афаневич И.А. Нестабильные системы: проблема однородности групп // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2019. № 1. С. 62-72 / Proxorov SA, Gumarova OA, Monasty'reczkaya OA, Xvostov DYu, Afanevich IA. Nestabil'ny'e sistemy': problema odnorodnosti grupp [Unstable systems: the problem of group homogeneity]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2019;1:62-72. Russian.
14. Пятин В.Ф., Еськов В.В., Иванова Н.В., Хакимова В.В., Тагирова Е.Д. Работа нейросетей мозга и их моделей в режиме системного синтеза // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2019. № 1. С. 88-95 / Pyatin VF, Es'kov VV, Ivanova NV, Khakimova VV, Tagirova ED. Rabota neyrosetey mozga i ikh modeley v rezhime sistemnogo sinteza [Operation of brain neural networks and their models in the mode of system synthesis]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2019;1:88-95. Russian.
15. Филатов М.А., Григорьева С.В., Горбунов Д.В., Белощенко Д.В., Фадюшина С.И. Неоднородность разовых выборок параметров функциональных систем организма человека // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2019. № 2. С. 71-79 / Filatov MA, Grigor'eva SV, Gorbunov DV, Beloshhenko DV, Fadyushina SI. Neodnorodnost' razovy'x vy'borok parametrov funkcional'ny'x sistem organizma cheloveka [Heterogeneity of single samples of the parameters of the functional systems of the human body]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2019;2:71-9. Russian.
16. Филатова О.Е., Горбунов С.В., Щипицин К.П., Гумарова О.А., Королев Ю.Ю. Понятие однородности для экспериментальных групп в биомеханике // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2018. № 3. С. 26-33 / Filatova OE, Gorbunov SV, Shchipitsin KP, Gumarova OA, Korolev YuYu. Ponyatie odnorodnosti dlya ekspe-rimental'nykh grupp v biomekhanike [The concept of homogeneity for experimental groups in biomechanics]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2018;3:26-33. Russian.
17. Филатова О.Е., Мельникова Е.Г., Горбунов С.В., Нувальцева Я.Н. Особенности гомеостатических систем (третьего типа) // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2019. № 2. С. 28-39 / Filatova OE, Mel'nikova EG, Gorbunov SV, Nuval'ceva YaN. Osobennosti gomeostaticheskix sistem (tret'ego tipa) [Features of homeostatic systems (third type)]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2019;2:28-39. Russian.
18. Eskov V.V., Gavrilenko T.V., Eskov V.M., Vochmina Yu.V. Static instability phenomenon in type-three secretion systems: Complexity // Technical physics. 2017. Vol. 62 (11). P. 1611-1616 / Eskov VV, Gavrilenko TV, Eskov VM, Vochmina YuV. Static instability phenomenon in type-three secretion systems: Complexity. Technical physics. 2017;62(11):1611-6.
19. Eskov V.V., Filatova D.Y., Ilyashenko L.K., Vochmina Y.V. Classification of uncertainties in modeling of complex biological systems // Moscow university physics bulletin. 2019. Vol. 74(1). P. 57-63 / Eskov VV, Filatova DY, Ilyashenko LK, Vochmina YV. Classification of uncertainties in
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2019 - V. 26, № 4 - P. 141-145
modeling of complex biological systems. Moscow university physics bulletin. 2019;74(1):57-63.
20. Eskov V.V., Filatova O.E., Bashkanova Y.V., Filatova D.Y., Ilyashenko L.K. Age-related changes in heart rate variability among residents of The Russian North // Human ecology. 2019. N2. P. 21-26 / Eskov VV, Filatova OE, Bashkanova YV, Filatova DY, Ilyashenko LK. Age-related changes in heart rate variability among residents of The Russian North. Human ecology. 2019;2:21-6.
21. Eskov V.M., Filatova O.E., Eskov V.V., Gavrilenko T.V. The Evolution of the idea of homeostasis: determinism, stochastics and chaos-self-organization // Biophysics. 2017. Vol. 62(5). P. 809-820 / Eskov VM, Filatova OE, Eskov VV, Gavrilenko TV. The Evolution of the idea of homeostasis: determinism, stochastics and chaos-self-organization. Biophysics. 2017;62(5):809-20.
22. Eskov V.M., Eskov V.V., Vochmina Y.V., Gorbunov D.V., Ilyashenko L.K. Shannon entropy in the research on stationary regimes and the evolution of complexity // Moscow university physics bulletin. 2017. Vol. 72(3). P. 309317 / Eskov VM, Eskov VV, Vochmina YV, Gorbunov DV, Ilyashenko LK. Shannon entropy in the research on stationary regimes and the evolution of complexity. Moscow university physics bulletin. 2017;72(3):309-17.
23. Eskov V.M., Pyatin V.F., Eskov V.V., Ilyashenko L.K. The heuristic work of the brain and artificial neural networks // Biophysics. 2019. Vol. 64(2). Р. 293-299 / Eskov VM, Pyatin VF, Eskov VV, Ilyashenko LK. The heuristic work of the brain and artificial neural networks. Biophysics. 2019;64(2):293-9.
24. Eskov V.M., Bashkatova Y.V., Beloshchenko D.V., Ilyashenko L.K. Cardiointervals parameters of human body in response to hypothermia // Human ecology. 2018. Vol. 10. P. 39-45 / Eskov VM, Bashkatova YV, Beloshchenko DV, Ilyashenko LK. Cardiointervals parameters of human body in response to hypothermia. Human ecology. 2018;10:39-45.
25. Eskov V.M., Bazhenova A.E., Ilyashenko L.K., Grigorieva S.V. Effect of cold on involuntary movements in men with different levels of physical fitness in the Russian North // Human ecology. 2019. Vol. 6. P. 39-44 / Eskov VM, Bazhenova AE, Ilyashenko LK, Grigorieva SV. Effect of cold on involuntary movements in men with different levels of physical fitness in the Russian North. Human ecology. 2019;6:39-44.
26. Filatov M.A., Ilyashenko L.K., Makeeva S.V. Psychophysiological parameters of students before and after translatitude travels // Human ecology. 2019. Vol. 4. P. 18-24 / Filatov MA, Ilyashenko LK, Makeeva SV. Psychophysiological parameters of students before and after translatitude travels. Human ecology. 2019;4:18-24.
27. Filatov M.A., Ilyashenko L.K., Kolosova A.I., Makeeva S.V. Stochastic and chaotic analysis of students' attention parameters of different ecological zones // Human ecology. 2019. Vol. 7. P. 11-16 / Filatov MA, Ilyashenko LK, Kolosova AI, Makeeva SV. Stochastic and chaotic analysis of students' attention parameters of different ecological zones. Human ecology. 2019;7:11-6.
28. Filatova O.E., Eskov V.V., Filatov M.A., Ilyashenko L.K. Statistical instability phenomenon and evaluation of voluntary and involuntary movements // Russian journal of biomechanics. 2017. Vol. 21(3). P. 224-232 / Filatova OE, Eskov VV, Filatov MA, Ilyashenko LK. Statistical instability phenomenon and evaluation of voluntary and involuntary movements. Russian journal of biomechanics. 2017;21(3):224-32.
29. Leonov B.I., Grigorenko V.V., Eskov V.M., Khadartsev A.A., Ilyashenko L.K. Automation of the diagnosis of age-related changes in parameters of the cardiovascular system // Biomedical engineering. 2018. Vol. 52(3). P. 210-214 / Leonov BI, Grigorenko VV, Eskov VM, Khadartsev AA, Ilyashenko LK. Automation of the diagnosis of age-related changes in parameters of the cardiovascular system. Biomedical engineering. 2018;52(3):210-4.
30. Zilov V.G., Eskov V.M., Khadartsev A.A., Eskov V.V. Experimental verification of the Bernstein effect "Repetition without Repetition" // Bulletin of experimental biology and medicine. 2017. Vol. 163, № 1. P. 4-8 / Zilov VG, Eskov VM, Khadartsev AA, Eskov VV. Experimental verification of the Bernstein effect "Repetition without Repetition". Bulletin of experimental biology and medicine. 2017;163(1):4-8.
31. Zilov V.G., Khadartsev A.A., Eskov V.V., Eskov V.M. Experimental study of statistical stability of cardiointerval samples // Bulletin of experimental biology and medicine. 2017. Vol. 164, № 2. P. 115-117 / Zilov VG, Khadartsev AA, Eskov VV, Eskov VM. Experimental study of statistical stability of cardiointerval samples. Bulletin of experimental biology and medicine. 2017;164(2):115-7.
Библиографическая ссылка:
Попов Ю.М., Сазонова Н.В., Полухин В.В., Ивахно Н.В., Мельникова Е.Г. Статистическая неустойчивость параметров симпатической вегетативной нервной системы аборигенов Севера РФ // Вестник новых медицинских технологий. 2019. №4. С. 141— 145. DOI: 10.24411/1609-2163-2019-16557.
Bibliographic reference:
Popov YuM, Sazonova NV, Polukhin VV, Ivakhno NV, Melnikova EG. Statisticheskaya neustoychivost' parametrov simpaticheskoy vegetativnoy nervnoy sistemy aborigenov Severa RF [Statistical instability of parameters of the sympathetic vegetative nervous system of aborigenes of the north Russian Federation]. Journal of New Medical Technologies. 2019;4:141-145. DOI: 10.24411/1609-21632019-16557. Russian.
