CC BY
63
2. Ефременков, К.Н. Трансформация физкультурных вузов России в контексте Болонских соглашений / К.Н. Ефременков, И.А. Ефременкова, А.И. Сергеев // Ученые записки университета имени П.Ф. Лесгафта. - 2009. - № 2 (48). - С. 24-27.
3. Ефременков, К.Н. Социально-педагогические условия эффективной подготовки кадров в области физической культуры в период формирования единого европейского образовательного пространства (опыт социологического анализа) / К.Н. Ефременков, И.А. Ефременкова, М.М. Ковы-лин // Ученые записки университета имени П.Ф. Лесгафта. - 2011. - № 3 (73). - С. 29-37.
4. Ефременков, К.Н. Экспериментальная модель олимпийского образования в условиях реформирования системы высшего физкультурного образования России / К.Н. Ефременков, А.С. Силкин, М.М. Ковылин // Ученые записки университета имени П.Ф. Лесгафта. - 2011. - № 2 (72). - С. 29-37.
5. Овчинников, А.Ю. Применение мультимедийных технологий в подготовке студентов по дисциплинам профессионального цикла в вузах физической культуры / А.Ю. Овчинников, Н.Ю. Иванова // Ученые записки университета имени П.Ф. Лесгафта. - 2014. - № 10 (116). - С. 99103.
REFERENCES
1. Efremenkov, K. N., Grets, G.N. and Efremenkova I.A. (2009), "Olympic education in sports high schools of Russia in the context of integration into European educational space", Uchenye zapiski universiteta imeniP.F. Lesgafta, Vol. 3, No. 49, pp. 9-13.
2. Efremenkov, K. N., Efremenkova, I. A. and Sergeev, A.I. (2009a), "Transformation of sports high schools of Russia in the context of the Bologna agreements", Uchenye zapiski universiteta imeni P.F. Lesgafta, Vol. 2, No. 48, pp. 24-27.
3. Efremenkov, K.N., Efremenkova, I.A. and Kovylin, M. M. (2011), "Socio-pedagogical conditions of effective training in the field of physical culture in the period of formation of uniform European educational space (experience of sociological analysis)", Uchenye zapiski universiteta imeni P.F. Lesgafta, Vol. 3, No.73, pp. 29-37.
4. Efremenkov, K.N., Silkin, S.A. and Kovylin, M.M. (2011), "Experimental model of Olympic education in the conditions of reforming the system of higher physical education in Russia", Uchenye zapiski universiteta imeni P.F. Lesgafta, Vol. 2, No. 72, pp. 29-37.
5. Ovchinnikov, A.Yu. and Ivanova N.Yu. (2014), "The application of multimedia technology in the training of students on disciplines of a professional cycle in higher educational establishments of physical culture", Uchenye zapiski universiteta imeni P.F. Lesgafta, Vol. 10, No. 116, pp. 99-103.
Контактная информация: etivon18@rambler.ru
Статья поступила в редакцию 02.11.2015
УДК 61:796/799
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ И ПРАКТИЧЕСКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ
ИЗУЧЕНИЯ СЕРДЕЧНОГО РИТМА ПРИ ФИЗИЧЕСКОЙ НАГРУЗКЕ
Андрей Леонидович Похачевский, кандидат медицинских наук, доцент, Академия права и управления Федеральной службы исполнения наказаний (Академия ФСИН России, Рязань); Андрей Борисович Петров, кандидат педагогических наук, Национальный государственный университет физической культуры, спорта и здоровья имени П. Ф. Лесгафта, Санкт-Петербург (НГУ им. П.Ф. Лесгафта, Санкт-Петербург); Сергей Александрович Глушков, старший преподаватель, Алексей Викторович Фомичев, старший преподаватель, Александр Николаевич Воробьев, преподаватель, Вологодский институт права и экономики Федеральной службы исполнения наказаний (ВИПЭ ФСИН России)
Аннотация
Исследование посвящено изучению сердечного ритма в период нагрузочного тестирования с целью выявления критических точек его изменчивости - маркеров смешанной выносливости, тренированности, нагрузочной толерантности и регуляции. При этом гипотеза исследования предполагает, что локализация и подвижность этих маркеров бу-
дет обусловливать динамику указанных качеств (свойств организма), являясь диагностическими, прогностическими и объективными критериями функционального состояния, как одного из количественных показателей индивидуального здоровья человека.
Ключевые слова: нагрузочная толерантность, кардиоритмограмма; нагрузочное тестирование; маркеры, изменчивость сердечного ритма.
DOI: 10.5930/issn.1994-4683.2015.11.129.p211-219
THEORETICAL APPROACHES AND PRACTICAL ABILITIES TO STUDY THE HEART RHYTHM UNDER EXERCISES CONDITIONS
Andrey Leonidovich Pokhachevskiy, the candidate of medical sciences, senior lecturer, The Academy of the Law and Management of Federal Penitentiary Service ofRussia, Ryazan; Andrey Borisovich Petrov, the candidate of pedagogical sciences, The Lesgaft National State University of Physical Education, Sport and Health, St. Petersburg; Aleksey Viktorovich Fom-ichev, the senior teacher, Sergey Aleksandrovich Glushkov, the senior teacher, Aleksandr Ni-kolaevich Vorobyov, the teacher, The Vologda Institute of the Law and Economy of Federal
Penitentiary Service Russia, Vologda
Annotation
Fundamental mechanisms of the heart beat (HB) adaptation variability can be revealed by creating a mathematical model for a CRG time series for the maximal load testing. The individual figures of models characterize the physical exercise (PE) tolerance, determine formation of the mixed endurance and reflect HB regulation being early and quantitative criteria of adaptation. Improvement of the PE tolerance is manifested in a longer time for the criterion achievement and/or shorter RR-intervals in it. Revealed criteria can be used to forecast the physical exercise tolerance and allow us to be satisfied with a submaximal testing making it shorter and less labor-intensive with a simplified screening.
Keywords: lability of heart rate; load tolerance, variability of load cardiac rhythmgram, maximum load testing; criteria, markers heart rate recovery.
ВВЕДЕНИЕ
Предваряя конкретизацию методических подходов к изучению сердечного ритма (СР) следует отметить широкую «доступность» его регистрации. Известные «Polar», «Garmin» и менее известные компании выпускают пульсометры с портативными датчиками, фиксируемыми на грудной клетке (уровне верхушечного толчка), позволяющие регистрировать и запоминать показатели ЧСС. Лишь самые продвинутые, «топовые» модели позволяют осуществлять запись ЭКГ и кардиоритмограммы (КРГ). Предлагаемой спектр обработки кардиоинтервалов (КИ) не исчерпывается средней и моментальной ЧСС в выбранные временные промежутки и включает в себя различные варианты определения вариабельности ритма (ВРС), сигнальный контроль зон нагрузочной интенсивности. Однако, на первый взгляд, большой ассортимент предлагаемых возможностей, нивелируется подходом, исключающим первичный анализ ЭКГ, определяющим наличие артефактов и синусового ритма. Анализ последнего при монополярном (в данном случае, вероятно V2-V4) отведении, методически затруднителен, так как оптимально должен осуществляться по двум фронтальным взаимоперпендикулярным отведениям (по Bayley) [4]. При этом наличие артефактов и несинусовых сокращений (ритмов), не исключенных из анализа, существенно искажает результаты математической обработки, коим в частности является анализ ВРС, полностью превращая его в фикцию. Исключение артефактов и эктопических сокращений является проблемой устраняемой (или контролируемой) исключительно вручную и для всех компьютерных кардиоанализаторов, однако в их программном обеспечении такая возможность реализована.
Проведение анализа ВРС в период нагрузки или восстановления вообще является методической ошибкой, так как его программное обеспечение рассчитано на стационар-
ность ЭКГ достижимую исключительно в состоянии относительного физиологического покоя [4].
Кроме того, определение зон нагрузочной интенсивности в данных приборах реализуется не от индивидуального максимума ЧСС, а от эмпирических запрограммированных показателей, в лучшем случае рассчитанных в зависимости от возраста. Между тем максимальная ЧСС определяется возрастом, генетическими особенностями и зависит от качества (уровня и вида) физической тренированности, при этом зоны интенсивности должны определяться от индивидуальной максимальной ЧСС, уровень которых существенно разниться в зависимости от вышеизложенных причин.
Таким образом, несмотря на воплощенные возможности по регистрации и записи кардиосигнала его анализ в пульсометрах фактически невозможен. Если принять во внимание, что пульсометр и существует только для периодического выборочного контроля ЧСС, то тогда незачем и реализовать на его базе кардиоаналитические методики. Нельзя не отметить, что стоимость пульсометров «осуществляющих» анализ СР соответствует или превышает одну тысячу долларов США, что соизмеримо с ценой отечественного многоканального компьютерного кардиоанализатора, позволяющего записать и обработать СР куда как более качественно. В данном случае, речь не идет о продвижении «худого» но отечественного производителя. В отечественном медицинском приборостроении много проблем, одна из которых, имеет непосредственное отношение к спортивной медицине - до сих пор в стране не производится ни одного отечественного прибора осуществляющего спироэргометрию с определением концентрации кислорода и углекислого газа в выдыхаемом воздухе. В тоже время проблема детекции и записи СР полностью решена. Не до конца разрешенным остается только вопрос анализа СР в процессе физической нагрузки (ФН), но это - направление разработки программного обеспечения.
Одной из задач нашего исследования мы определили изучение сердечного ритма в период нагрузочного тестирования с целью выявления критических точек его изменчивости - маркеров выносливости, тренированности, нагрузочной толерантности и регуляции. При этом гипотеза исследования предполагает, что локализация и подвижность этих маркеров будет обусловливать динамику указанных качеств (свойств организма), являясь диагностическими, прогностическими и объективными критериями функционального состояния, как одного из количественных показателей индивидуального здоровья человека [3].
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Обследованы 2 группы практически здоровых старших школьников и студентов:
• 1-я группа (31 человек) - курсанты, занимающиеся физической культурой по учебному плану вуза (2 полуторачасовых занятия в неделю) и не имеющие отношения к систематическим физическим нагрузкам;
• 2-я группа - курсанты-спортсмены циклических видов спорта (34 человека), тренирующие преимущественно выносливость (лыжные гонки, легкая атлетика) различной квалификации (1-й спортивный разряд - 29 человек, кандидаты в мастера спорта - 5 человек).
Максимальное велоэргометрическое тестирование осуществлялось по индивидуальному протоколу. Мощность "^(Ватт) первой ступени длительностью три минуты рассчитывали от величины долженствующего основного обмена (ДОО) в килокалориях по формуле "1(Вт)=ДОО х 0,1 [4]. В дальнейшем нагрузка ступенчато возрастала каждую минуту на 30 Вт до индивидуального максимума (Wmx) - снижения скорости педалирования ниже 30 оборотов в минуту, определяющего конец нагрузки и начало восстановительного периода длительностью 7 минут.
Нагрузочные пробы проводили в первой половине дня на велоэргометре e-Bike Ergometer (диапазон нагрузки 20^999 Вт). В течение всего времени тестирования посред-
ством кардиоанализатора «ПолиСпектр-12» (Нейрософт) записывалась оцифрованная электрокардиограмма, из которой выделялся последовательный ряд КИ - кардиоритмо-грамма (КРГ). Математическая обработка баз данных осуществлялась стандартными пакетами Microsoft Excel и Statistica 6.0. Так как распределение данных отличалось от нормального, использовался перцентильный (Пц) ряд (25 - 75) и непараметрический метод сравнения: Mann-Whitney.
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
Разработка и обоснование методик анализа сердечного ритма.
В состоянии относительного физиологического покоя КРГ имеет повторяющуюся стабильную волновую структуру. Для ее анализа предложен большой арсенал визуально-логических и математических технологий [1]. В настоящее время наиболее признанной методологической основой ее изучения является анализ ВРС по международному стандарту Heart Rate Variability (HRV 96) [9].
Необходимость стационарности КРГ ограничивает возможность использования подходов HRV96 для динамических нагрузочных исследований. Исключением является определение поминутной и средней ЧСС, однако эти показатели, не могут в полной мере отразить процесс изменчивости СР [4].
Изучение временного ряда КРГ
Визуальный анализ КРГ нагрузочного периода выявил гиперболическую и колебательно-затухающую динамику. Причем выраженность и длительность этих процессов имели заметные индивидуальные различия. Однако несоответствие моделей (типа y=a/x+b) экспериментальной кривой заставило усомниться в однородности временного ряда КРГ и потребовало его изучения как последовательности случайных величин (рисунок 1).
0,25-
0,2 0,15 0,1
Мах1
ОХ - длительность R-E интервалов (с) OY - частота в сгр ечаемости в выборке I, II, Ш - области распределения Мах (min) - экстремумы распределения
029 0,31 0,33 0,35 037 039 0,41 0,43 0,45 0,47 0,49 0 51 0 53 0 55 057 0,59 0,61 0,63 0,65 X
Рис. 1. Функция распределение кардиоинтервалов нагрузочного периода
Два явно выраженных максимума накопленного распределения КЯ-интервалов обусловили неоднородность временного ряда КРГ связанную с наличием, по крайней мере, двух конкурирующих процессов участвующих в формировании СР.
Установлено, что КЯ-интервалы КРГ не перемешиваются в диапазонах распределения, и каждый из них соответствует собственному временному промежутку (рисунок 2). При этом построение динамической модели КРГ, учитывая факт бимодальности распределения, должно включать две отдельно моделируемые части во временных интервалах моды. Настоящий подход позволил создать наиболее успешную математическую модель КРГ, точность которой подтвердилась наименьшей суммой квадратов отклонений (от экспериментальной кривой). Обнаруженные критические точки функции распределения, вскрывая характерные особенности КРГ, также могут быть использованы для изучения ее изменчивости в целом [5].
Предложенная алгоритмическая процедура анализа временного ряда КРГ последовательно включающая накопление распределения, определение его временных границ и
построение на этой основе динамической модели процесса может быть применена для исследования любых временных рядов.
а БО 120 180 240 300 360 420 480 540 600(D) 60 120 1 ВО 24 0Х,
Н а Г р у 3 0 Ч ный период Восстанови е н и е
\ I \' 1
1 1 ...............................................\ 11 Ц/ ' I.
40 ■ 20 ■ П1 ..........Г2 ОХ - длительность 13.-11 интервалов (с) |™
\ ОХ1-время тестирования (с) / О У - пр оцент охвата выборки (%) / 1
. / V .! 1 I, II, III, IIj, 11 Is-области распределения / RR-интервалов 1 1 1,
и 0,46 0,44 0,42 0,41 0.4 0.39 0.38 0.37 0.36 0.35 0.34 0.33 0.32 0.31 0.3 0,4 0.42 0,44 0,45 0,4В 0,47Х
Рис. 2. Динамика функции распределения во времени
Концепция линейной модели КРГ_
RR, мс
OX - Ер емя нагрузочиог о период а (с) OY - длительность R-R интервалов. (мс) f — кргшая ppiTMorpaTviMbi п. m - наилучшие линейные тренды Т1 -точка перегиба
Tit - Бремя наступления Т1 от начала нагрузки Пгг-длительность кардиоинтервала б Т1
Г1г
t, с
Рис. 3. Схема линейной динамической модели КРГ
Динамическая модель (рисунок 3) КРГ (1) определяется двумя наилучшими линейными трендами «т» и «п», построенными во временных интервалах бимодального распределения и пересекающимися в точке «перегиба» Т1. Параметры трендов (Н1,О1; Н2,О2) и точки перегиба (Г И, гг), являясь принципиально новыми характеристиками КРГ, варьируют у обследуемых с различной нагрузочной толерантностью [7]. Маятниковая модель кардиоритмограммы_
iRR.Mc у,
Нагрузочный период 1
ОХ - время периода (с) ОУ - длительность интервалов (мс) f - кривая рьттмограммы периода
п, т - наилучшие линейные тренды
to
О 50 120 160 240^300 360 420 ХЮ 60 120 180 240 збо 560 420 Х1
РР, МС
Восстановительный период
- время периода (с) ОУ1 - длительность Р-Р* интервалов (мс) 11 - кривая
ритмограммы периода п1, т1 - наилучшие
линеиные тренды
Рис. 4. Схема КРГ велоэргометрии
Характеристики колебаний оценивались модулем отклонений от наилучших линейных трендов в виде последовательности «И» (рисунки 4, 5). На участке затухания она моделировалась линейной регрессией «с», которая, пересекаясь прямой «&» (интервалом трех с (сигм)) - ригидного участка, дает точку стабилизации Т2.
Координаты прямой «с», КИ точки стабилизации (Т2 гг) и время ее наступления (Т21) варьируют у обследуемых с различной нагрузочной толерантностью и определяют индивидуальные особенности СР [6].
0,3 0,85 0,8 0,75 0,7 0,65 0,6 0,55 0,5 Т2/гг 0,4 0,35 0,33 0,33 0,31 0,31
Ь - кривая ритмограммы без тренда с1 - прямая За участка стабилизации с - прямая линейной регрессии участка изменчивости
OY -
-X.
отклонения дхитепьностей от наилучшего тренда (мс) ОХ - время от начала нагрузки (мин) ОХх - последовательность КИ Т2 - точка стабилизации Р Г 121 - время наступления Т2; Т2гг - длительность кардиоинтервала Т2
Рис. 5. Схема динамической модели КРГ (без трендов)
Исследование регуляции СР
В связи с тем, что изменчивость СР определяется регуляторными влияниями ВНС, существуют участки КРГ являющиеся ее маркерами. Для их определения использовалась маятниковая модель КРГ (рисунок 4).
Новая последовательность (рисунок 5), полученная из ритмограммы вычитанием трендов, пошагово подвергается быстрому преобразованию Фурье. При этом исключение трендов, вызванных постоянной изменчивостью КИ (при нагрузке или восстановлении) позволяет восстановить необходимую для дальнейшей математической обработки стационарность КРГ. Анализ осуществлялся на каждом отрезке длинной - 64 с шагом в 1 интервал следующим образом: от 1 интервала до 64 [1:64], от 2 до 65 [2:65] и так далее [(п-63) :п], где п - общее число точек КРГ. Изменчивость нагрузочного и восстановительного спектров в диапазонах 0.15 - 0.4Гц (ИБ) и 0.04 - 0.15Гц (ЬБ) адекватно моделировалась линейной регрессией: Ущ^) = аХ+Ь, где «а» (ИБн, ЬБн) и «Ь» (ИБо, ЬБо), параметры, скорости и постоянной составляющей спектров (рисунок 6).
Учитывались скорость изменения чувствительности миокарда к регуляторным влияниям, ее уровень по периодам, а также время (нИБ, нЬБ) регуляционной ригидности миокарда (при У=0) в нагрузочный период [8].
1000-
S00
600-
400-
200-
^Атс^-ц
нагрузочный период 1200
ОХ - нрсчя irai руючнмгм
rirpirti:ifl (mihi) 1000 ОУ- ишиИПСТЬ qilCKiptt L-, р — дпнл411 k'ii riH-k'ïpn» soo 1 " uilieitHUH MHI H".M,
in ни м if км спектров 600 400
Восстанобительный период
-Р,—
OXj - время восстановите;!ыюго
периода (мим) ОУ) - мощность спектра kj, р! - динамика спектров bLF,bHF - линейная модель
liiiii)Мики спектров
t,min
1 2 & 3 4 5 х0 1 2 3 4 5 Рис. 6. Изменчивость нагрузочного и восстановительного спектров
б Xi
Изучение рЫЫх, %
Это процент пар ЯЯ-интервалов, разность которых превышает Х мс и более к общему числу кардиоинтервалов в массиве. Из маркеров нагрузочной КРГ он является самым простым для вычисления, не требующим изучения распределения и экстраполяций.
Известно, что при исследовании изменчивости КРГ в покое применяется показатель рМЫ50. Считается, что чем выше его значение, активнее участие парасимпатической составляющей в регуляции СР. Кроме того различие соседних ЯЯ-интервалов обусловливается их длительностью.
В связи с тем, что значение абсолютной разности соседних кардиоинтервалов на первых минутах нагрузочного тестирования не превышает по медиане 15 мс (таблица 1) для выявления их диагностической значимости исследованы рМЫ5, 10 и 15 [2].
В отличие от настоящий показатель устанавливает не только снижение из-
менчивости КИ при нагрузке, но и позволяет ее конкретизировать, определить, с чем она связана и/или от чего зависит.
Изучение работоспособности диагностических методик
Длительность КИ в точке перегиба и время ее наступления от начала тестирования в группе тренированных (таблица 1) существенно (р<0.001) превосходят одноименные показатели группы сравнения (таблица 3), в то время как наклон моделирующего тренда вертикальной оси гиперболы в группе нетренированных значительно (р<0.001) больше такового группы сравнения.
Таблица 1
Критерии нагрузочной КРГ - Т1_
Гр Критерий *ТИ *Т1гг *Н1х10-4 *О1 Н2х10-4 *О2
2 Ме 498,89 0,391 -4,2 0,606 -1,9 0,498
25Пц 461,75 0,378 -4,9 0,594 -3,2 0,454
75Пц 563,17 0,405 -3,7 0,635 -1,5 0,567
1 Ме 244,9 0,35 -5,9 0,494 -1,8 0,407
25Пц 170,5 0,35 -6,9 0,461 -2,4 0,386
75Пц 266,7 0,38 -4,4 0,512 -1,5 0,428
Примечание (здесь и далее): "Групповые различия статистически существенны (р<0.001)
Более позднее наступление точки перегиба, с учетом превалирующей продолжительности ее КИ и меньшей скорости укорочения ЯЯ-длительностей, свидетельствует о более экономичной сердечной деятельности в группе спортсменов. При этом если наклоны горизонтальных осей (Н2) статистически неразличимы, то существенное доминирование моделирующей переменной Н1, 01,2 обеих осей гиперболы в группе спортсменов свидетельствует о соответствии каждой временной точки (х) большему значению ЯЯ-интервала, что в свою очередь свидетельствует о хронотропном энергосбережении.
Таблица 2
Критерии нагрузочной КРГ - Т2_
Группы 2 1
Критерий *Т2г *Т2гг *Н3х10-5 О3 Та Т2гг Н 3х10-5 О3
Ме 356,43 0,445 -5,3 0,027 200,15 0,372 -11,26 0,031
25Пц 323,34 0,433 -6,9 0,022 144,48 0,359 -19,01 0,022
75Пц 413,80 0,473 -3,9 0,034 231,25 0,394 -8,15 0,039
Точка стабилизации ритма в группе спортсменов существенно превышает одноименные показатели сравнения по длительности КИ и времени возникновения (таблица 2). Моделирующие критерии регрессии также имеют существенные различия. Данные обстоятельства позволяют свидетельствовать в пользу более длительного и устойчивого периода изменчивости СР в группе тренированных, сопровождающегося отрицательным хронотропным балансом.
С целью исследования регуляционного гомеостазиса в условиях различной переносимости ФН анализируется маятниковая модель КРГ.
Таблица 3
Регуляционные ма
жеры нагрузочной КРГ
Гр Критерий иНБи* нНБ* нНБо* нЬБн* нЬБ* нЬБо*
2 Ме 62,21 260 -930,46 18,33 225 -143,74
25Пц 39,83 240 -1121,24 15,23 195 -241,10
75Пц 177,59 288 -897,75 36,78 238 -74,48
1 Ме 15,17 100 -4,61 3,06 80 -12,75
25Пц 9,27 95 -112,19 -17,69 70 -31,00
75Пц 17,48 105 -3,82 18,01 85 -7,73
При этом результирующие спектры, полученные в диапазонах НБ и ЬБ в нагрузочный период, снижаются, достигая полной депрессии существенно медленнее, а в период восстановления - возрастают значительно быстрее в группе спортсменов (таблица 3). Причем динамика спектральных составляющих существенно различается вне зависимости от тренированности, что определяется более медленным снижением НБ при нагрузке. Распределение КИ временного ряда КРГ в условиях различной нагрузочной толерантности выявило существенные отличия локализации экстремумов и их временных границ (таблица 4). При этом временные координаты нагрузочных экстремумов в группе спортсменов существенно превосходит одноименные показатели группы сравнения (р<0.001).
Таблица 4
Критерии распределения ЯЯ-интервалов нагрузочной КРГ_
Группы 2 1
Критерий *ПИ *П1гг *П2г *П2гг ПИ П1гг П2г П2гг
Ме 375,95 0,445 488,25 0,399 65,52 0,420 260,9 0,360
25Пц 329,6 0,437 449,65 0,386 45,88 0,401 199,2 0,358
75 Пц 409,52 0,459 554,2 0,409 139,4 0,442 289,8 0,379
ВЫВОДЫ
Фундаментальные механизмы адаптационной изменчивости сердечного ритма (СР) выявляются посредством создания математической модели временного ряда КРГ максимального нагрузочного тестирования. Индивидуальные показатели моделей характеризуют переносимость физической нагрузки (ФН), обусловливают формирование смешанной выносливости и отражают регуляцию СР, являясь ранними и количественными критериями адаптации. Улучшение переносимости ФН проявляется увеличением времени достижения критерия и/или снижением длительности КИ в нем. Выявленные критерии могут быть использованы для прогнозирования переносимости физической нагрузки и позволяют довольствоваться субмаксимальным тестированием, уменьшив его длительность, трудозатраты и облегчив скрининг.
ЛИТЕРАТУРА
1. Булатецкий, С.В. Влияние типа вегетативной регуляции сердечного ритма на физическую выносливость организма / С.В. Булатецкий, Ю.Ю. Бяловский // Вестник новых медицинских технологий. - 2001. - № 2. - С. 58-61.
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. Лапкин, М.М. Индивидуальное здоровье: теоретические и прикладные аспекты его оценки / М.М. Лапкин, Р.М. Воронин // Врач-аспирант. - 2011. - № 3.1. - С. 180-185.
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. Похачевский, А. Л. Изучение вариабельности ритма сердца при нагрузочном тестировании / А. Л. Похачевский // Кардиология. - 2010. - № 1 (50). - С. 29-35.
6. Пат. 2355301 РФ, МПК8 А61 В 5/0452. Способ определения переносимости физической нагрузки по точке ускользания сердечного ритма от вегетативного контроля / А. Л. Похачевский,
Б.А. Садельников, В.М. Михайлов. - № 2007143527/14 ; заявл. 23.11.2007 ; опубл. 20.05.2009, Бюл. 14. - 5 с.
7. Пат. 2355302 РФ, МПК8 A61 B 5/0452. Способ оценки функционального состояния при нагрузочном тестировании / А.Л. Похачевский, Б.А. Садельников. - № 2007143528/14 ; заявл. 23.11.2007 ; опубл. 20.05.2009, Бюл. 14. - 5 с.
8. Пат. 2468740 РФ, МПК8 A61 B 5/00. Способ определения вегетативной активности при нагрузочном тестировании / А. Л. Похачевский, Б.А. Садельников. - № 2011110624/14 ; заявл. 21.03.2011 ; опубл. 10.12.2012, Бюл. 34. - 8с.
9. Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology. Heart rate variability: Standards of measurement, physiological interpretation and clinical use // Circulation. - 1996. - Vol. 93. - P. 1043-1065.
REFERENCES
1. Bulatetsky, S.V. and Byalovsky, Y.Y. (2001), "Influence of the type of vegetative regulation of heart rate on physical endurance", Journal of new medical technologies, Vol. VIII, No 2, pp. 58-61.
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. Lapkin, M.M., Voronin, R.M. (2011), "Individual health: theoretical and applied aspects of its evaluation", Vrach-aspirant, Vol. 46, No 3.1, pp. 180-185.
4. Mikhailov, V.M. (2008), Stress testing under the supervision of ECG: cycle ergometer test, treadmill test, step test, walking, Talka, Ivanovo.
5. Pokhachevskiy, A.L., "The Study of Heart Rhythm Variability During Stress Testing", Car-diologic, Vol. 50, No 1, pp. 29-35.
6. RU 2355301 C1, "Method for determination of tolerance to physical exercise by point of heart rate elusion from vegetative control", A.L. Pokhachevskiy, B.A. Sadelnikov, V.M. Mikhailov, App. 2007143527/14, 23.11.2007, Publ. 20.05.2009, Bull. 14, 5 p.
7. RU 2355302 C1, "Method for assessment of functional state during stress testing" A.L. Pokhachevskiy, B.A. Sadelnikov, App. 2007143528/14, 23.11.2007, Publ. 20.05.2009, Bull. 14, 5 p.
8. RU 2468740 C1, "Method of determining vegetative activity in stress testing" A.L. Pokhachevskiy, B.A. Sadelnikov, App. 2011110624/14, 21.03.2011, Publ. 10.12.2012, Bull. 34, 8 p.
9. Task Force of the European of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology. Heart Rate Variability. Standards of Measurements, Physiological Interpretation, and Clinical Use (1996), Circulation, Vol. 93, pp. 1043-1065.
Контактная информация: sport med@list.ru
Статья поступила в редакцию 22.11.2015
УДК 796:658
СПОРТИВНОЕ ВОЛОНТЕРСТВО С ПОЗИЦИИ КОММЕРЧЕСКОЙ ВЫГОДЫ ОРГАНИЗАТОРОВ СОРЕВНОВАНИЙ
Александр Владимирович Починкин, доктор педагогических наук, профессор, Ирина Леонидовна Димитров, кандидат экономических наук, доцент, Александр Олегович Зайцев, преподаватель, Московская государственная академия физической культуры (МГАФК), Малаховка
Аннотация
В статье раскрывается система подготовки волонтеров в период подготовки зимних Олимпийских игр в г. Сочи в 2014 году. Представлены затраты организаторов олимпийских соревнований, связанные с деятельностью волонтеров. Предлагается в качестве экономического критерия труда олимпийских волонтеров использовать коммерческую выгоду организаторов соревнований. На основании сравнительного анализа стоимости труда волонтеров и наемных работников в период проведения зимних Олимпийских игр в Сочи показана реальная экономия денежных средств организаторов соревнований.
Ключевые слова: спортивное волонтерство, зимние Олимпийские игры в Сочи, менеджмент олимпийского спорта, коммерческая выгода организаторов соревнований.
