CC BY
68
Таким образом, выполненное гигиеническое исследование канцерогенного и неканцерогенного рисков при остром и хроническом воздействии загрязнителей выбросов ТЭЦ-1 до и при достижении ПДВ не позволило с достаточной степенью надежности установить опасность или безопасность предлагаемых уровней ПДВ с точки зрения риска для здоровья населения.
Выводы. От всех источников выбросов г. Улан-Удэ ожидаются превышающие допустимые уровни по отдельным загрязнителям (взвешенным веществам, оксида углерода, фенолу) (по HQ в отношении к ПДКмр). Ожидается опасность неблагоприятных реакций органов дыхания и возникновения системных эффектов (включая достоверные изменения динамики массы тела, множественные поражения органов, развитие явных клинических симптомов интоксикации) при воздействии загрязнителей и прежде всего взвешенных веществ (по Ш в отношении к ARFC). Возможно появление опасности изменения световой чувствительности глаза и риск ее снижения у населения, в основном за счет воздействия оксида углерода. Выбросы золы угольной и сажи (по HQ в отношении к ПДКмр) в ближайшей перспективе будут превышать ПДК.
Уровень выбросов ТЭЦ-1 с учетом загрязнителей от других источников может сопровождаться превышающими лимиты взвешенными веществами, диоксидом серы и диоксидом азота. При остром воздействии загрязнителей вы-
бросов ТЭЦ-1 после достижения предлагаемых нормативов ПДВ с учетом загрязнителей от других источников можно ожидать опасности неблагоприятных реакций резорбтивного действия на организм золы и сажи, неблагоприятных реакций органов дыхания и возникновения системных эффектов примерно в 2 раза ниже, чем при существующих выбросах.
Хроническое воздействие среднегодового содержания загрязнителей атмосферного воздуха от всех источников их выбросов в г. Улан-Удэ может привести к превышению допустимого (или приемлемого) и предельно допустимого риска на здоровье населения (органы дыхания, системы крови). Объективная оценка риска для здоровья населения от загрязнителей выбросов ТЭЦ-1 при современном состоянии методов расчета среднегодовых концентраций возможна при обосновании размеров санитарно-защитной зоны (ССЗ) или при разработке сводного тома нормативов ПДВ.
Литература
1. Руководство по оценке риска для здоровья населения при воздействии химических веществ, загрязняющих окружающую среду. - М.: Федеральный центр ГСЭН Минздрава России, 2004. - 143 с. Р 2.1.10.1290-04.
2. Чудинова О.Н. Влияние техногенного загрязнения на здоровье населения Забайкалья (на примере г. Улан-Удэ). - Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2010. - 228 с.
Манкетова Алла Ардановна, аспирант кафедры экологии и безопасности жизнедеятельности ВосточноСибирского государственного университета технологий и управления. E-mail:[email protected]
Иметхенов Анатолий Борисович, доктор географических наук, профессор кафедры зоологии и экологии Бурятского государственного университета. E-mail:[email protected]
Manketova Alla Ardanovna, postgraduate student, department of ecology and life activity safety, Fast Siberian State University of Technology and Management. E-mail:[email protected]
Imetkhenov Anatoly Borisovich, doctor of geographical sciences, professor, department of zoology and ecology, Buryal State University. E-mail: [email protected]
УДК 612.821.8 © А.С. Цыбиков, М.В. Тапхаров,
К.В. Балдаев, А.П. Атутов
ВАРИАТИВНОСТЬ СОСТОЯНИЯ БИОЛОГИЧЕСКИ АКТИВНЫХ ТОЧЕК ПРИ ДИАГНОСТИКЕ СТУДЕНТОВ МЕТОДОМ ФОЛЛЯ
В ходе исследований установлена перспективность использования биологически активных точек (БАТ) для оценки функционального состояния студентов. Выявлено, что наиболее удачным выбором времени измерений по методу Фолля может явиться промежуток с 12:00 до 13.00 (перед обедом), когда организм находится в тонусе и спокойном состоянии. Метод Фолля может широко применяться во врачебно-педагогическом контроле студентов и спортсменов как экспресс-метод функциональной диагностики.
Ключевые слова: метод Фолля, биологически активные точки, вариативность показателей, диагностика состояния здоровья.
A.S. Tsybikov, M.V. Tapkharov, K.V. Baldaev, A.P. Atutov
VARIABILITY OF BIOLOGICALLY ACTIVE POINTS WHEN DIAGNOSING STUDENTS BY VOLL METHOD
Studies have proved that biologically active points (BAP) have prospects for diagnostics of the functional state of students. It has been found that the most successful choice of time measurement by Voll method can be the interval between 12:00 to 1: 00 p.m. (before lunch), when a body is in good shape and in an idle state. The Voll method can be widely applied in medical-pedagogical supervision of students and athletes as a quick method offunctional diagnostics.
Keywords: Voll method, acupuncture points, variability of indicators, health diagnostics.
Введение
К одной из важных задач повышения качества управления учебным процессом следует отнести управление состоянием здоровья обучающихся, которое, в свою очередь, положительно влияет на качество усвоения материала, демографическую ситуацию, уровень творческой активности будущих специалистов и т.д. [1, 2, 3]. При этом для обеспечения контроля за общим состоянием здоровья учащихся требуются информативные и инструментальные экспресс-методики для психофизиологической диагностики.
В ходе научных исследований, проводимых совместно лабораторией ИТПС и НОИЦ СИА при Бурятском госуниверситете, установлена перспективность использования аппарата ДиаДЕНС-ПК по методу Фолля. Однако, при всей привлекательности данного метода, на практике встречаются трудности, связанные с некоторой вариабельностью измеряемых значений по времени. Данная проблема изучена на основе математико-статистического анализа массива экспериментальных данных, полученных в течение определенного промежутка времени.
Цели и задачи исследования
Целью исследования является анализ вариабельности, динамики и корреляций значений показателей Фолля (сила тока в у.е. в БАТ), отражающих функционирование органов и систем человека в течение светлого времени суток. На основе результатов определить наилучшее время проведения диагностики аппаратом ДиаДЭНС-ПК в режиме Биофолль по контрольным точкам измерений (КТИ) [4, 6].
Задачи исследования:
1. Сбор необходимого объема экспериментальных данных. Проведение опытов.
2. Анализ общей динамики, вариабельности и корреляций значений показателей Фолля.
3. Определение органов и систем с функциональными отклонениями, связанными с
их гиперактивностью по Фоллю. Анализ динамики их активности.
4. Заключение и выводы по выбору оптимального времени проведения диагностики методом Фолля.
Материалы и методы
Для проведения исследований использовался аппарат для электропунктурной диагностики ДиаДЭНС-ПК (Свидетельство на полезную модель №18353, приоритет от 19.02.2001, лицензия №42/2001-0927-0595 от 20.12.2001) в режиме Биофолль [7].
В исследовании принимало участие 12 студентов в возрасте от 19 до 24 лет.
Диагностика аппаратом Фолля проводилась в течение двух дней в пятницу и понедельник. Снимались данные по БАТ 6 раз в течение дня в интервалах времени: 8:00-9:00, 11:00-12:00, 12:00-13:00, 14:00-15:00, 15:30-16:30, 17:0018:00. До 08:00 - завтрак, с 13:00-14:00 - обед и 16:30-17:00 - полдник. Способ проведения диагностики - режим Биофолль: экспресс-оценка функционального состояния органов и систем по контрольным точкам измерений (КТИ).
Кроме того, в обязательном порядке проводились для всех пациентов сбор и оформление исходных данных с помощью конвертора данных из базы системы ДиаДЭНС-ПК в электронные таблицы Excel для дальнейшей обработки и анализа в специальном программном пакете Statistica.
Данные диагностики представляются в виде массива чисел (сила тока в у.е.), отвечающих за функциональное состояние соответствующего органа или системы. Относительно высокие значения силы тока в точках соответствуют гиперактивности соотвествующего органа и системы, низкие - гипоактивности.
Для обработки и анализа данных использовались методы математической статистики, в частности: анализ распределения данных (критерий Шапиро-Уилка), основные описательные статистики (среднее, стандартная
ошибка среднего, стандартное отклонение, дисперсия), дисперсионный анализ для повторных измерений, анализ парных различий между измерениями (критерий 1>Стьюдента).
Результаты исследования
Динамика активности внутренних органов и систем в течение рабочего дня. По методу Фолля на каждом временном этапе первого
эксперимента сделано К= 480 (12 человек*2(правая и левая сторона)*20 контрольных точек = 480), каждая точка соответствует определенному внутреннему органу или системе. Рассмотрим график, отражающий динамику средних значений измерений в течение дня (Рис. 1, указано среднее время ±15 мин).
29
23
27
26
__
О} АЬ
:=-
са
сг;
££
г-.
1— ¿■1
га
г:
О 22
21
20
19
10
■ Бортик. столРцн равны 1 И.95 доверительных интерв ало Б
- - - -
- _
_■_
9:30 11:30 12:30 1^:30 15:30
Время измерения Рис. 1. Динамика средних значений измерений
1Р:30
Судя по графику, функциональная активность органов и систем человека имеет волнообразный характер. Пик активности наблюдается в 11:30, минимальная - утром в
9:30. Также высокая активность наблюдается в 14:30 и 15:30, спад - 12:30 и 16:30. Эти данные подтверждаются значениями статистик Стьюдента в таблице 1.
Таблица 1
Анализ различий средних значений этапов измерений (критерий Стьюдента для зависимых выборок)
Время измерения 9:30 11:30 12:30 14:30 15:30
11:30 T=4,61 p<0,05
12:30 Т=1,26 р>0,05 T=-3,93 p<0,05
14:30 T=4,58 p<0,05 Т=-0,51 р>0,05 T=3,17 p<0,05
15:30 T=4,53 p<0.05 Т=-0,28 р>0,05 T=3,35 p<0,05 Т=0,23 р>0,05
16:30 T=2,80 p<0,05 T=-2,39 p<0,05 Т=1,36 р>0,05 Т=-2,03 р>0,05 Т=-2,13 р>0,05
Следующим этапом является проведение корреляционной таблице, которая отражает кореляционного анализа между шестью этапами парные корреляции между измерениями измерений. Результаты анализа приведены в (табл. 2).
Таблица 2
Корреляционная матрица этапов измерений
9:30 11:30 12:30 14:30 15:30 16:30
9:30 -
11:30 0,61 -
12:30 0,57 0,70 -
14:30 0,67 0,69 0,64 -
15:30 0,63 0,68 0,63 0,70 -
16:30 0,68 0,68 0,64 0,72 0,68 -
Все коэффициенты корреляции являются по силе средними и сильными на уровне высокой статистической значимости (р<0,001). Относительно самая слабая связь между «9:30» и «11:30» (г=0,57), сильная между «14:30» и «16:30» (г=0,72). Таким образом, корреляционный анализ дает нам высокую согласованность измерений. Для более строгой оценки
степени согласованности воспользуемся таким инструментом, как факторный анализ.
Факторный анализ методом главных компонент дает нам однофакторную структуру (выделен один общий фактор), что вполне объяснимо при таких корреляционных связях (табл. 3).
Таблица 3
Результаты факторного анализа этапов измерений
Независимые переменные (этапы) 9:30 11:30 12:30 14:30 15:30 16:30
Факторные нагрузки -0,82 -0,86 -0,82 -0,87 -0,85 -0,87
Общая дисперсия 4,31
Доля общей дисперсии, % 71,79
Из таблицы видно, что все факторные нагрузки одинаково высокие, а доля объясняемой дисперсии равна 71,79%. Это означает, что значения показателей между этапами измерений хорошо согласуются. Оставшаяся необъяс-ненная дисперсия (28,21%) определяется как следствие влияния других неучтенных факторов.
Таким образом, результаты проведенного статистического анализа показывают общую динамику показателей функционального состояния органов и систем в течение дня и
свидетельствуют о достаточной степени надежности данного метода диагностики.
Анализ вариабельности значений в измерениях. На рисунке 2 представлены результаты анализа разброса значений (дисперсии) в измерениях по всем обследуемым (рис. 2).
Как видно, на графике имеется два пика. Наибольший разброс значений соответствует времени измерений в 11:30 и 15:30 (время приблизительное). Минимальный разброс в утреннее время, в остальное время -относительно умеренный.
График средних дисперсии Среднее, Отрезки: Среднее±Ст.ош.
460 440 420 400 380 360
^ 340 320
ч: зоо 280 260 240 220 200 180
9:30 11:30 12:30 14:30 15:30 16:30 Время измерений
Рис. 2. График изменения разброса значений в зависимости от времени измерения
Анализ функциональной активности органов с отклонениями. На основе исходных данных строится гистограмма с накоплением по следующему принципу: каждое измерение, сделанное в разное время, последовательно суммируется (аккумулируется). При таком типе отображения данных органы и системы,
находящиеся в гиперактивном состоянии (возможно, это функциональное нарушение), «выбиваются» (высокие столбцы) из остальных.
Следуя выше описанной методике, определяются органы с данным отклонением у всех обследуемых (табл. 4).
Таблица 4
Органы и системы с функциональным нарушением «гиперактивность»
Участники Время 8:00- 11:00- 12:00- 14:00- 15:30- 17:00-
Орган 9:00 12:00 13:00 15:00 16:30 18:00
Облед №3 Ьу (миндалины) 49 29 51 45 15 27
С (сердце) 28 2 89 5 44 34
КР (селезенка) 12 13 65 20 50 47
Р (печень) 54 45 88 49 63 70
БЛ (суставы, позвон.) 20 56 100 30 25 73
Облед №4 Ьу (миндалины) 21 25 50 22 50 21
БЛ (суставы, позвон.) 67 76 26 58 59 70
Облед №5 КР (селезенка) 85 94 62 89 100 99
Р (печень) 61 61 51 55 100 67
УБ (желчев-я
система) 54 79 21 87 100 57
К (почки) 12 29 7 41 93 43
БРО (соединит-я
Облед №6 ткань) 41 52 72 36 25 43
БЛ (суставы, позвон.) 29 44 34 38 27 46
Облед №7 Ьу (миндалины) 21 25 50 22 50 21
Р (печень) 39 12 24 23 25 30
КР (селезенка) 41 27 38 37 13 23
Е (желудок) 43 18 91 20 5 13
Облед №8 Р (печень) 59 86 72 67 85 85
БРО (соединит-я
ткань) 47 72 87 65 72 73
DL (жир. и мыш. ткань) 69 67 74 68 42 22
R (почки) 36 59 69 29 73 25
Облед №9 F (печень) 69 92 85 72 95 39
Облед №10 DA (суставы, позвон.) 49 85 18 34 77 43
DL (жир. и мыш. ткань) 45 100 84 18 59 34
Облед №11 ЯГ (селезенка) 81 100 66 100 100 87
F (печень) 85 99 72 100 93 100
Ly (миндалины) 30 66 24 86 50 55
Облед №12 F (печень) 99 83 100 81 70 85
Проведем статистический анализ различий между измерениями для органов с гиперактивностью (N=28). Исследуем парные различия между средними величинами в измерениях. Результаты применения критерия Стьюдента представлены в таблице 5. Также ниже прведен график средних величин со стандартными ошибками (рис. 3).
Проведенные расчеты и визуально-графический анализ выявляют достоверное повышение активности в периоды с 11:00 до 12:00, с 12:00 до 13:00, с 15:30 до 16:30. В
остальных измерениях наблюдается падение активности этих органов и систем.
Сравнивая рисунки 1 и 3, видим, что на первом графике динамика общей активности (всех измеренных органов и систем) демонстрирует достоверное падение около 12:30 (с 12:00 до 13:00, до обеда), а на втором, напротив, наблюдается пик активности в этот период. Отсюда можно заключить, что в этот период те органы и системы, которые имеют функциональные отклонения, сильнее проявляют себя на фоне других. Обратная ситуация наблюдается в период с 14:00-15:00.
Таблица 5
Анализ различий средних значений для органов и систем с гиперактивностью
8:00-9:00 11:00-12:00 12:00-13:00 14:00-15:00 15:30-16:30
11:00-12:00 Т=2,23 р<0,05
12:00-13:00 Т=2,01 р>0,05 Т=0,37 р>0,05
14:00-15:00 Т=0,53 р>0,05 Т=-1,77 р>0,05 Т=-2,56 р<0,05
15:30-16:30 Т=2,13 Р<0.05 Т=0,49 р>0,05 Т=-1,32 р>0,05 Т=1,97 р>0,05
17:00-18:00 Т=0,74 р>0,05 Т=-1,28 р>0,05 Т=-0,05 р>0,05 Т=0,33 р>0,05 Т=-1,72 р>0,05
75
70
65
<*>. 60
то о
ее с:
О
55
50
45
40
35
1 Верти к. столбцы равны ■ 1 0.95 до Е: е р ител ь н ых и нте р & an о в
- -
- ■
_ _
- .....................у -
с
1~:00-18:00
0:00-3:00 11:00-11:00 12:00-13:00 14:00-15:00 15:30-1С:90
Время измерения Рис. 3. Динамика средних значений измерений для органов с гиперактивностью
Заключение
По результатам проведенного исследования получены данные о динамике и вариативности состояния БАТ в течение рабочего дня (с 8:00 до 18:00) по методу Фолля. Оценена надежность методики (согласованность измерений 71,79%) с помощью многомерных методов анализа данных.
Кроме того, можем утверждать, что наилучшим выбором времени проведения диагностики методом Фолля является время перед обедом с 12:00 до 13:00, т.е. на голодный желудок, когда организм в тонусе, в спокойном состоянии. Это объясняется наиболее высоким уровнем активности органов с функциональными отклонениями именно в этот период и относительно небольшой общей дисперсией.
Таким образом, методика Фолля имеет перспективу широкого применения, в том числе во врачебно-педагогическом контроле студентов и спортсменов как информативный и надежный экспресс-метод диагностики функционального состояния организма человека.
Литература
1. Калмыков С.В., Сагалеев А.С., Цыбиков А.С. Диагностика функционального состояния организма
на основе электропунктурного метода Фолля // Вестник Бурятского государственного университета. -2010. - Вып. 13. Физическая культура и спорт. -С. 177-185.
2. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний студентов с учетом психофизиологических затрат на процесс обучения / С.В. Солошенко [и др.] // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2009. - №5. - С. 43-49.
3. Акаева Т.В., Готовский М.Ю., Мхитарян К.Н. Оценка достоверности выявления нарушений минерального обмена с помощью вегетативного резонансного теста // Традиционная медицина. -2007. - №4. - С.41-45.
4. Гаваа Лувсан. Традиционные и современные аспекты восточной рефлексотерапии. - М., 1986. -576 с.
5. Оценка состояния здоровья студентов методами восточной медицины с учетом психофизиологического типа / А. С. Цыбиков [и др.] // Вопросы гуманитарных наук. - 2010. - Вып. 1. -С. 181-187.
6. Лупичева Н.Л. Электропунктурная диагностика, гомеотерапия и феномен дальнодействия. -М.: Ириус, 1990. - 136 с.
7. ДиаДЭНС-ПК (руководство по эксплуатации). - Екатеринбург: РЦ АРТ, 2009. - 84 с.
Цыбиков Анатолий Сергеевич, кандидат педагогических наук, заведующий лабораторией инновационных технологий в подготовке спортсменов Бурятского госуниверситета. E-mail: [email protected]
Тапхаров Михаил Викторович, кандидат педагогических наук, старший научный сотрудник, лаборатория инновационных технологий в подготовке спортсменов, Бурятский госуниверситет. E-mail: [email protected]
Балдаев Кирилл Владимирович, кандидат педагогических наук, профессор кафедры спортивных дисциплин, Бурятский госуниверситет. E-mail: [email protected]
Атутов Андрей Петрович, заместитель директора по спортивной работе, Институт экономики и управления, Бурятский госуниверситет. E-mail: [email protected]
Tsybikov Anatoly Sergeevich, candidate of pedagogical sciences, head of the laboratory of innovative technologies in the preparation of athletes, Buryat State University. E-mail: [email protected]
Tapkharov Mikhail Victorovich, candidate of pedagogical sciences, senior researcher, laboratory of innovative technologies in the preparation of athletes, Buryat State University. E-mail: [email protected]
Baldaev Kirill Vladimirovich, candidate of pedagogical sciences, professor, department of sports disciplines, Buryat State University. E-mail: [email protected]
Atutov Andrey Petrovich, deputy director for sports activities, Institute of Economics and Management, Buryat State University. E-mail: [email protected]
