Связь характеристик сна с психонейрофизиологическими параметрами у лиц среднего и пожилого возраста, проживающих на Европейском Севере России

Цель исследования — оценить связь нарушений сна с когнитивными нарушениями, депрессией и параметрами когнитивных вызванных потенциалов (ВП) Р300 у лиц среднего и пожилого возраста, проживающих на Европейском Севере. Материалы и методы. В 2023–2024 гг. проведено поперечное исследование. Обследована случайная выборка жителей г. Архангельска в возрасте 45–74 лет (N = 937). Использованы методики: Монреальская шкала оценки когнитивных функций (МoCa), шкала депрессии Бека, анкета бальной оценки субъективных характеристик сна, электроэнцефалограмма с регистрацией параметров ВП Р300. Результаты. Было установлено, что у обоих полов нарушения сна связаны с наличием симптомов депрессии. У женщин нарушения сна были также связаны с возраст-ассоциированным увеличением латентности ВП P300, что может быть ранним признаком когнитивного снижения, у мужчин — с повышением амплитуды ВП P300, которое характерно для тревожно-депрессивных расстройств.

Введение

Нарушения сна являются важной проблемой общественного здравоохранения, особенно среди лиц старшего возраста. В среднем возрасте на плохой сон жалуются 16% людей, а среди пожилых эта доля возрастает до 29% (Scullin, Bliwise, 2015). Проблема нарушений сна приобретает особую значимость в свете глобального старения населения. По прогнозам, к 2050 году доля населения в мире в возрасте старше 65 лет увеличится в 2 раза и составит 1,5 млрд человек (Ковров и др., 2015), а в России доля пожилого населения увеличится с текущих 24,1% до 26,9% к 2046 году1. Эти демографические изменения обуславливают актуальность изучения и своевременной коррекции факторов, влияющих на качество жизни и когнитивное здоровье пожилых людей.

Нарушения сна тесно связаны с ухудшением когнитивных функций и развитием депрессии, что негативно сказывается на качестве жизни и функциональных способностях человека. Женщины особенно подвержены этим нарушениям (Webb et al., 2018; Zhou et al., 2023). Поэтому объективная оценка когнитивных функций для раннего выявления когнитивных нарушений приобретает первостепенную важность. Вместе с методами нейропсихологической диагностики когнитивных нарушений в качестве дополнительного метода объективной оценки применяется методика когнитивных вызванных потенциалов (ВП) Р300 (Khan et al., 2022; Lima, Kirov, deAlmondes, 2022). Исследования показывают, что выраженная амплитуда и короткая латентность ВП Р300 ассоциированы с высокими показателями когнитивных функций (Teixeira-Santos et al., 2020). Это определяет потенциальную роль ВП Р300 как чувствительного индикатора когнитивных способностей и риска их снижения у лиц пожилого возраста.

Особый научный и практический интерес представляет изучение этой проблемы в условиях Арктического региона, где специфические природные факторы (контрастная фотопериодика, нестабильность геомагнитного поля) могут модифицировать характер нарушений сна и их последствия. Жители северных регионов чаще страдают от дневной сонливости, имея при этом повышенный риск развития сердечно-сосудистых заболеваний, метаболических нарушений и депрессии (Бочкарев и др., 2019; Дубинина, Корнеева, Дегтева, 2015). Однако связь между качеством сна и нейропсихологическим статусом с учетом электрофизиологических маркеров когнитивных функций у жителей Арктики среднего и пожилого возраста остается малоизученной. Понимание этого может стать почвой для разработки новых инструментов профилактики когнитивных нарушений и улучшения качества жизни пожилых людей (Isaev, 2024).

Цель исследования – оценить связь нарушений сна с когнитивными нарушениями, депрессией и параметрами ВП Р300 у лиц среднего и пожилого возраста, проживающих на Европейском Севере (на примере г. Архангельска).

Материалы и методы

В исследовании приняли участие 937 мужчин и женщин в возрасте 45–74 лет, принимавших участие в поперечном исследовании «Биомаркеры индивидуальной жизнеспособности у жителей Европейского Севера России» в 2023–2024 гг. Данная выборка включала жителей г. Архангельска, ранее вошедших в случайную популяционную выборку исследования «Узнай свое сердце» (г. Архангельск, 2015–2017 гг., возраст 35–69 лет), сформированную путем посещения случайно отобранных адресов из обезличенной базы данных территориального фонда обязательного медицинского страхования. Набор в настоящее исследование проводился посредством телефонных и почтовых контактов с 1996 участниками «Узнай свое сердце», предоставившими согласие на приглашение к участию в других исследованиях и находящимися в возрасте 45–74 лет на момент приглашения (Cook et al., 2018). Обследование проводилось на базе консультативно-диагностической поликлиники Северного государственного медицинского университета. Данные собирались посредством анкетирования, медицинского обследования и психологического тестирования. В общей сложности обследовано 1223 человека (доля отклика 61,3%), из которых 937 (76,6%) человек имели полные данные по всем характеристикам, рассматриваемым в данной публикации.

В анкету входили вопросы о социально-демографических, экономических, поведенческих и иных характеристиках, связанных со здоровьем. Оценка психонейрофизиологических характеристик включала оценку когнитивных способностей с использованием Монреальской шкалы оценки когнитивных функций (The Montreal Cognitive Assessment, МoCa), согласно которой общий балл ≤25 определяется как значимое снижение когнитивных функций (Nasreddine et al., 2005). Оценку выраженности депрессивных состояний проводили с помощью шкалы депрессии Бека (Beck Depression Inventory, A.T. Beck, A. Beamesderfer, 1974), согласно которой общий балл ≥14 рассматривался как наличие депрессии (Zgaljardic, 2011). Электроэнцефалограмма (ЭЭГ) с регистрацией параметров ВП Р300 проводилась в положении сидя с закрытыми глазами с использованием прибора «Нейрон-Спектр» (ООО «Нейрософт», Россия). Наложение электродов соответствовало международной системе наложения «10–20» в соответствии со стандартной схемой отведения ЭЭГ в лобных (F3, F4) и центральных (C3, C4) отделах головного мозга, монополярно, с ушным референтным электродом. В исследовании применялась слуховая стимуляция с двухсторонним восприятием двух серий случайных звуковых сигналов (при предъявлении значимого стимула участник нажимал кнопку). Параметры стимуляции включали: длительность стимула — 50 мс; интенсивность — 80 дБ; период между стимулами — 1 с; частота тона — 2000 Гц с 30% встречаемости значимого стимула, 1000 Гц с 70% встречаемости незначимого стимула. Также были оценены амплитуда от пика N2 до пика Р300 и латентность пика Р300 (Поскотинова и др., 2024).

Оценка нарушения сна проводилась с помощью анкеты бальной оценки субъективных характеристик сна (Вейн, 2006). Нарушения сна исследовалась как количественная переменная и оценивалась по пятибалльной бальной шкале по следующим пяти категориям: время засыпания, продолжительность сна, количество ночных пробуждений, качество сна, качество пробуждения. Подсчитывался суммарный балл по пяти категориям. Значение 22 балла и более рассматривали как здоровый сон, 19–21 балл — как пограничные нарушения сна, менее 19 баллов — как выраженные нарушения сна (Меликов и др., 2018).

В качестве описательных характеристик выборки и потенциально вмешивающихся факторов рассмотрены следующие переменные: пол, возраст, семейное положение, наличие высшего образования, наличие постоянной занятости, финансовые трудности (наличие затруднений при покупке продуктов, одежды, бытовой техники), курение, употребление алкоголя (оценка по тесту AUDIT).

Статистический анализ проводился с разделением выборки на мужчин и женщин. Категориальные переменные представлены в виде абсолютных значений (N) и процентных долей (%), количественные — как медиана (Ме) c первым и третьим квартилями [Q1; Q3]. Сравнение процентных долей в группах проводилось с помощью критерия Хи-квадрат Пирсона. Сравнение групп по количественным признакам проводилось с использованием критерия Манна–Уитни. Связь нарушений сна с возрастом оценивалась посредством анализа трендов с применением теста Кохрана–Армитажа. Связь нарушений сна с психонейрофизиологическими параметрами оценивалась с помощью квантильного регрессионного анализа с коррекцией на возраст. Результаты регрессионного анализа представлены в виде коэффициентов B c 95% доверительными интервалами (ДИ), отражающих скорректированные различия медиан зависимых переменных у участников с пограничными и выраженными нарушениями сна в сравнении с имеющими здоровый сон. Скорректированные на возраст тренды изменения медиан психонейрофизиологических параметров относительно возрастания категории нарушений сна (от здорового сна к выраженным нарушениям) оценивались в квантильных регрессиях, в которые категория нарушений сна включалась в качестве непрерывной переменной (значения 1–3). Различия, связи и тренды считались статистически значимыми при р ˂ 0,05. Статистический анализ осуществлен с использованием Stata 18.0 (StataCorp, USA, Texas, CollegeStation).

Результаты

В исследование включено 937 участников: 610 женщин (65,1%) и 327 мужчин (34,9%) (табл. 1). Медианный возраст составил 59 лет у женщин и 60 лет у мужчин. Среди мужчин была выше доля состоящих в браке (83,2% против 49,5% у женщин, р ˂ 0,001) и курящих (24,2% против 9,2%, р ˂ 0,001). Мужчины также чаще демонстрировали опасное потребление алкоголя (28,8% против 2,1%, р ˂ 0,001). Женщины чаще сообщали о финансовых трудностях (7,4% против 3,7%, р = 0,023). При этом группы не различались по уровню образования и занятости.

Таблица 1 / Table 1

Демографические характеристики участников в зависимости от пола

Demographic characteristics of participants by gender

Примечание: * Критерий Хи-квадрат Пирсона. а Наличие финансовых затруднений в покупке продуктов, одежды, бытовой техники. b Тест AUDIT ≥8 баллов.

Note: * Pearson's Chi-square criterion. a Financial difficulties in buying groceries, clothes, and household appliances. b The AUDIT test is ≥8 points.

Анализ характеристик сна показал значимые различия по полу (табл. 2.) Женщины чаще сообщали о более длительном времени засыпания: очень долгое время засыпания (более 1 часа) отмечали 10,7% женщин и 7,7% мужчин, долгое время (более 30 минут) – 11,2% женщин и 7,7% мужчин (р=0,007). Субъективная оценка качества сна также была хуже у женщин: среднее качество отмечали 48,5% женщин против 42,2% мужчин, плохое – 9,0% против 4,3% соответственно (р=0,001). Женщины также чаще негативно оценивали качество пробуждения (р˂0,001). При этом гендерных различий в продолжительности сна, частоте ночных пробуждений и качестве сновидений не обнаружено.

Таблица 2 / Table 2

Характеристики сна в анализируемой выборке в зависимости от пола (тест Манна–Уитни)

Sleep characteristics in the analyzed sample by gender (The Mann–Whitney test)

В возрастной группе от 45–74 лет доля имеющих нарушения сна (пограничные или выраженные) была выше среди женщин (55,6%) в сравнении с мужчинами (43,1%) (р < 0,001) (Рис. 1–2). Выраженные нарушения сна чаще встречались у женщин (18,7% против 12,2% у мужчин, р = 0,011), тогда как частота пограничных нарушений значимо не различалась.

При разделении на пятилетние возрастные группы, пик выраженных нарушений сна приходился на возраст 70–74 лет как у женщин (33,6%), так и у мужчин (21,7%). Пограничные нарушения сна наиболее часто определялись в возрасте 65–69 лет (42,5% у женщин и 39,3% у мужчин) (Рис. 1-2). С увеличением возраста наблюдался значимый тренд возрастания доли нарушений сна у обоих полов (ртренд ˂ 0,001 для женщин, ртренд = 0,011 для мужчин), преимущественно за счет выраженных нарушений.

Таблица 3 / Table 3

Связи нарушений сна с психонейрофизиологическими параметрами, по полу

Associations of sleep disorders with psychoneurophysiological parameters by gender

Примечания: а Простые квантильные регрессии с группой нарушений сна в качестве категориальной независимой переменной; б Многомерные квантильные регрессии с группой нарушений сна в качестве категориальной независимой переменной, с коррекцией на возраст в годах.

Notes: a Simple quantile regressions with a group of sleep disorders as a categorical independent variable; b Multidimensional quantile regressions with a group of sleep disorders as a categorical independent variable, adjusted for age in years.

Квантильный регрессионный анализ выявил гендерные различия в ассоциациях нарушений сна с психонейрофизиологическими параметрами (табл. 3). У женщин медиана оценки когнитивных функций по шкале MoCA была снижена на 1,0 балл как при пограничных, так и при выраженных нарушениях сна, в сравнении со здоровым сном. Однако после коррекции на возраст эти различия утратили статистическую значимость. У мужчин не выявлено значимых различий в медианных значениях MoCA между группами.

Выраженность депрессивных симптомов по тесту Бека демонстрировала устойчивую связь с нарушениями сна у обоих полов. У женщин медианное значение превышало показатели здорового сна на 2,0 балла при пограничных и на 5,0 баллов при выраженных нарушениях. После коррекции на возраст эти различия сохранили значимость (+1,8 и +5,1 баллов соответственно, p для тренда <0,001). У мужчин наблюдались сходные различия как в одномерном (+2,0 и +5,0 баллов), так и в многомерном анализе (+2,0 и +5,0 баллов соответственно, p для тренда <0,001).

Анализ латентности ВП P300 выявил значимые различия только у женщин. При выраженных нарушениях сна медианные значения превышали показатели здорового сна в отведениях C3 (+21 мс, p для тренда = 0,001), C4 (+13 мс, p для тренда = 0,007) и F3 (+16 мс, p для тренда = 0,006). Значимые различия также наблюдались при пограничных нарушениях в отведениях C3 (+10 мс) и C4 (+9 мс). Однако после коррекции на возраст различия стали незначимыми.

Напротив, амплитуда ВП P300 показала значимые различия только у мужчин. При пограничных нарушениях сна медианная амплитуда была повышена в отведении C4 (+2,1 мкВ), при выраженных нарушениях — в F3 (+2,6 мкВ). После коррекции на возраст различия усилились: в группе с пограничными нарушениями значимое повышение отмечено в отведениях C4 (+2,5 мкВ) и F3 (+1,7 мкВ), а в группе с выраженными нарушениями — во всех исследованных отведениях: C4 (+2,6 мкВ), C3 (+2,4 мкВ), F4 (+2,8 мкВ) и F3 (+2,9 мкВ) (p для трендов = 0,007; 0,016; 0,004 и 0,028 соответственно).

Обсуждение

Наше исследование выявило существенные гендерные различия в связях между нарушениями сна и психонейрофизиологическими параметрами у жителей Европейского Севера в возрасте 45–74 лет. У женщин нарушения сна связаны со снижением когнитивных функций и увеличением латентности вызванных потенциалов P300, тогда как у мужчин они оказались связаны с повышением амплитуды ВП P300.

Мы обнаружили устойчивую связь между нарушениями сна и повышением симптомов депрессии по шкале Бека у обоих полов, причем она сохранялась после коррекции на возраст. Это согласуется с данными других исследований, где нарушения сна часто сопутствуют развитию депрессивных расстройств и усугубляют их негативное влияние на качество жизни (Захаров, Вахнина, 2015; Szelenberger, Soldatos, 2005; Webb et al., 2018). Механизмы этой связи могут быть обусловлены дисрегуляцией нейротрансмиттерных систем, гормональными изменениями и повышенной стрессовой реактивностью, возникающими при хроническом нарушении сна (Захаров, Вахнина, 2015; Szelenberger, Soldatos, 2005). В свою очередь, депрессия ухудшает качество сна, вызывая трудности с засыпанием, фрагментацию сна и ранние пробуждения (United Nations Department of Economic…, 2020). Особенно эта связь заметна у молодых людей, где депрессия встречается в 20% случаев при нарушениях сна, а при их отсутствии — всего в 1% (Гафанова, Ярышева, 2024). В условиях Арктической зоны влияние этих факторов может усиливаться из-за экстремальных климатических условий, длительной полярной ночи и особенностей фотопериодики, которые могут дополнительно нарушать циркадные ритмы и способствовать развитию депрессии (Бочкарев и др., 2019; Дубинина, Корнеева, Дегтева, 2015; Климак, Харькова, Кудрявцев, 2024). У пожилых женщин в Арктике риск развития умеренной или тяжелой депрессии на 64% выше, чем у молодых, а нарушения сна встречаются в 2,6 раза чаще (Климак, Харькова, Кудрявцев, 2024).

У женщин с нарушениями сна наблюдалось снижение когнитивных функций по шкале MoCA, однако после коррекции на возраст эта связь утратила статистическую значимость. У мужчин значимых ассоциаций нарушений сна и показателями шкале МоСА не обнаружено. Это указывает на то, что снижение когнитивных функций у женщин может быть обусловлено возрастом, а не непосредственным влиянием нарушений сна. Ключевая роль возрастных изменений в когнитивном снижении подтверждается (Гафанова, Ярышева, 2024; Nasreddine et al., 2005; Scullin, Bliwise, 2015), однако в дальнейшем необходим более детальный анализ возраст-ассоциированных нарушений регуляторных систем, которые могут препятствовать сохранению когнитивных функций в последующие возрастные периоды, особенно у женщин. Наши результаты согласуются с другими исследованиями, где влияние нарушений сна на когнитивные функции уменьшается после учета возраста (Scullin, Bliwise, 2015). В то же время недостаточная продолжительность и низкое качество сна могут способствовать прогрессированию структурно-церебральных изменений, включая поражение белого и серого вещества головного мозга (Преображенская, 2023; Isaev et al., 2024). Наличие нарушений сна может быть предвестником когнитивных нарушений и возникнуть значительно раньше, чем само когнитивное расстройство (Isaev et al., 2024).

Латентность ВП P300 оказалась выше у женщин с нарушениями сна, что может указывать на замедление когнитивной обработки и снижение внимания (Lima, Kirov, deAlmondes, 2022). Однако после коррекции на возраст эта связь стала незначимой, что вновь подчеркивает ведущую роль возрастных изменений в нейрофизиологических показателях у женщин. Интересно, что на этапе пограничных нарушений сна увеличение латентности ВП P300 было более выражено в центральных областях мозга (C3, C4), а при выраженных нарушениях — ещё и в лобных областях, особенно слева (F3). Это может указывать на вовлечение дополнительных нейрональных сетей и возможную вегетативную дисфункцию (Fontes et al., 2024; Tegeler et al., 2015). Особенности латерализации мозговых функций могут быть связаны с адаптацией к экстремальным климатическим условиям Арктики, как показывают исследования на молодых здоровых жителях региона (Кривоногова, Поскотинова, Дёмин, 2013; Кривоногова, Кривоногова, Поскотинова, 2023). Таким образом, увеличение латентности ВП P300 у женщин среднего возраста может быть ранним электрофизиологическим маркером когнитивного снижения на фоне нарушений сна.

Амплитуда ВП P300 была выше у мужчин с нарушениями сна, причем эта связь сохранялась после коррекции на возраст. Обычно снижение амплитуды ВП P300 связывают с ухудшением когнитивных функций (Teixeira-Santos et al., 2020; Khan et al., 2022), однако повышение амплитуды может отражать компенсаторные нейрональные механизмы или усиленную активацию мозга в ответ на когнитивную нагрузку (Гнездицкий, Корепина, 2011; Teixeira-Santos et al., 2020). Некоторые исследования связывают изменения амплитуды ВП P300 с психологическими расстройствами, такими как панические атаки или тревожные состояния (Гордеев и др., 2013; Sass et al., 2014). Возможно, у мужчин нарушения сна связаны с недиагностированными тревожно-депрессивными расстройствами, которые проявляются через изменения электронейрофизиологических параметров. Известно, что мужчины пожилого возраста склонны недооценивать или игнорировать симптомы депрессии, что затрудняет ее выявление (Lapid, Rummans, 2003; Mavandadi et al., 2015). Это может объяснять расхождения между объективными нейрофизиологическими показателями и субъективной оценкой депрессии у мужчин. Кроме того, нельзя исключить развитие «подпороговой» депрессии на фоне нарушений сна (Rodriguez et al., 2012), для выявления которой требуется длительная диагностика со стороны нейропсихолога. Наши предыдущие исследования также показывают, что у лиц с выраженной депрессией наблюдается повышение амплитуды ВП P300 (Поскотинова и др., 2024), что может отражать избыточную нейрональную активацию при обработке стимулов. Аналогичные результаты получены и в других исследованиях (Кожевникова, Джос, 2011).

Проведенное исследование имеет несколько ограничений. Поперечный дизайн не позволяет установить причинно-следственные связи между нарушениями сна и психонейрофизиологическими параметрами. Использование субъективных данных о качестве сна могло привести к неточностям и искажениям в его оценке. Выборка ограничена жителями возрастного диапазона 45–74 лет и одного региона, что может снижать обобщаемость результатов на другие популяции. Также не учитывались некоторые потенциальные вмешивающиеся факторы, такие как наличие хронических заболеваний, уровень физической активности и социально-экономические условия, которые могут влиять на исследуемые показатели.

Заключение

Наше исследование продемонстрировало, что у лиц среднего и пожилого возраста на Европейском Севере нарушения сна связаны с более высокой выраженностью депрессии у обоих полов. У женщин нарушения сна взаимосвязаны с возраст-ассоциированным увеличением латентности ВП P300, что может быть ранним признаком когнитивного снижения в среднем возрасте. У мужчин нарушения сна связаны с повышением амплитуды P300, что может указывать на недиагностированные тревожно-депрессивные расстройства. Динамический контроль параметров ВП P300 у лиц среднего и пожилого возраста, проживающих в дискомфортной среде обитания, имеет значительный диагностический потенциал в получении объективных индикаторов ментального здоровья, однако требуются дальнейшие продольные и экспериментальные исследования по данной теме, с учетом коморбидных нарушений.

1 Численность населения Российской Федерации. Федеральная служба государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/

1. Бочкарев, М.В., Коростовцева, Л.С., Коломейчук, С.Н., Петрашова, Д.А., Шаламова, Е.Ю., Рагозин, О.Н., Свиряев, Ю.В. (2019). Роль сна и изменений ритма сна–бодрствования вадаптации к условиям Арктики. Вестник уральской медицинской академической науки, 16(2), 86—95. https://doi.org/22138/2500-0918-2019-16-2-86-95
   Bochkarev, M.V., Korostovceva, L.S., Kolomejchuk, S.N., Petrashova, D.A., Shalamova, E.Ju., Ragozin, O.N., Svirjaev, Ju.V. (2019). The role of sleep and sleep-wake rhythm changes in the Arctic adaptation. Journal of Ural Medical Academic Science, 16(2), 86—95. (In Russ.). https://doi.org/10.22138/2500-0918-2019-16-2-86-95
2. Вейн, A.M. (2006). Медицина сна. В: В.Л. Голубев (ред.), Избранные лекции по неврологии (с. 12—20). М.: Эйдос Медиа.
   Wein, A.M. (2006). Sleep medicine. In: V.L. Golubev (Ed.), Selected lectures on neurology (pp. 12—20). Moscow: Eidos Media.
3. Гафанова, Р.Р., Ярышева, А.А. (2024). Депрессия и когнитивные нарушения у молодых людей. Universum: психология и образование, 4, 118. URL: https://7univesum.com/ru/psy/archive/item/17223 (дата обращения: 20.11.2024).
   Gafanova, R.R., Yarysheva, A.A. (2024). Depression and cognitive impairment in young people. Universum: Psychology and Education, 4, 118. (In Russ.). URL: https://7universum.com/ru/psy/archive/item/17223 (viewed: 20.11.2024).
4. Гнездицкий, В.В., Корепина, О.С. (2011). Атлас по вызванным потенциалам мозга. Иваново: ПрессСто.
   Gnezditsky, V.V., Korepina, O.S. (2011). Atlas of evoked brain potentials. Ivanovo: PressSto. (In Russ.).
5. Гордеев, С.А., Посохов, С.И., Ковров, Г.В., Катенко, С.В. (2013). Психофизиологические особенности панического и генерализованного тревожного расстройства. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова, 113(5), 11—14.
   Gordeev, S.A., Posokhov, S.I., Kovrov, G.V., Katenko, S.V. (2013). Psychophysiological characteristics of panic disorder and generalized anxiety disorder. S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry, 113(5), 11—14. (In Russ.)
6. Дубинина, Н.И., Корнеева, Я.А., Дегтева, Г.Н. (2015). Cубъективная оценка нарушений сна строителей магистральных газопроводов, работающих вахтовым методом в условиях Арктики. Фундаментальные исследования, 2-1, 166—170. URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=36638 (дата обращения: 08.11.2024).
   Dubinina, N.I., Korneeva, Ja.A., Degteva, G.N. (2015). Subjective evaluation of sleep disorders construction of trunk pipelines builders, working in shifts in the Arctic. Fundamental Research, 2-1, 166—170. (In Russ.). URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=36638 (viewed: 08.11.2024).
7. Захаров, В.В., Вахнина, Н.В. (2015). Когнитивные нарушения при депрессии. Эффективная фармакотерапия, 1, 18—26.
   Zakharov, V.V., Vakhnina, N.V. (2015). Cognitive impairment in depression. Effective pharmacotherapy, 1, 18—26.
8. Климак, А.В., Харькова, О.А., Кудрявцев, А.В. (2024). Возрастные особенности депрессии у жителей Арктической зоны. Клиническая и специальная психология, 13(2), 34—45. https://doi.org/10.17759/cpse.2024130202
   Klimak, A.V., Kharkova, O.A., Kudryavtsev, A.V. (2024). Age-related features of depression in residence of the Arctic zone. Clinical Psychology and Special Education, 13(2), 34—45. (In Russ.). https://doi.org/10.17759/cpse.2024130202
9. Ковров, Г.В., Лебедев, М.А., Палатов, С.Ю., Меркулова, Т.Б., Посохов, С.И. (2015). Нарушения сна при тревожных и тревожно-депрессивных расстройствах. Русский медицинский журнал, 23(10), 530—534. URL: https://www.rmj.ru/articles/obshchiestati/Narusheniya_sna_pri_trevoghnyh_i_trevoghno-depressivnyh_rasstroystvah/?ysclid=m3q92gp4h354790620 (дата обращения: 08.11.2024).
   Kovrov, G.V., Lebedev, M.A., Palatov, S.Yu., Merkulova, T.B., Posokhov, S.I. (2015). Sleep disorders in anxiety and anxiety-depressive disorders. Russian Medical Journal, 23(10), 530—534. (In Russ.). URL: https://www.rmj.ru/articles/obshchiestati/Narusheniya_sna_pri_trevoghnyh_i_trevoghno-depressivnyh_rasstroystvah/?ysclid=m3q92gp4h354790620 (viewed: 08.11.2024).
10. Кожевникова, И.С., Джос, Ю.С. (2011). Когнитивные вызванные потенциалы у детей с высоким уровнем тревожности. Экология человека, 5, 49—54.
    Kozhevnikova, I.S., Jos, Y.S. (2011). Cognitive evoked potentials in children with high levels of anxiety. Human Ecology, 5, 49—54. (In Russ.).
11. Кривоногова, Е.В., Кривоногова, О.В., Поскотинова, Л.В. (2023). Особенности параметров слухового вызванного потенциала Р300 и вегетативной регуляции ритма сердца у молодых людей, проживающих в различных климато-географических условиях России. Экология человека, 30(6), 469—478. https://doi.org/10.17816/humeco508779
    Krivonogova, E.V., Krivonogova, O.V., Poskotinova, L.V. (2023). Parameters of the P300 auditory evoked potential and autonomic heart rate regulation in adolescents residing in different climatic and geographical conditions of Russia. Human Ecology, 30(6), 469—478. (In Russ.). https://doi.org/10.17816/humeco508779
12. Кривоногова, Е.В., Поскотинова, Л.В., Дёмин, Д.Б. (2013). Сравнительный анализ амплитудно-временных параметров когнитивного вызванного потенциала р300 у молодых лиц приполярного и заполярного районов севера. Фундаментальные исследования, 11-3, 478—483. URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=33147 (дата обращения: 08.11.2024).
    Krivonogova, E.V., Poskotinova, L.V., Demin, D.B. (2013). Comparative analysis of amplitude and temporal parameters of cognitive evoked potential p300 in young people living in subpolar and polar north areas. Fundamental Research, 11-3, 478—483. (In Russ.). URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=33147 (viewed: 08.11.2024).
13. Меликов, Ф.М., Батура, И.А., Тонковцева, В.В., Ярош, А.М., Коваль, Е.С. (2018). Опыт применения фитокомпозиции для коррекции нарушений сна у людей пожилого возраста. Обозрение психиатрии и медицинской психологии имени В.М. Бехтерева, 1, 110—114.
    Melikov, F.M., Batura, I.A., Tonkovtseva, V.V., Yarosh, A.M., Koval, E.S. (2018). Experience of phytocomposition application for correction of sleep disturbance in elderly people. M. Bekhterev Review of Psychiatry and Medical Psychology, 1, 110—114. (In Russ.).
14. Поскотинова, Л.В., Кривоногова, Е.В., Кривоногова, О.В., Кудрявцев, А.В. (2024а). Возрастные и социально-демографические аспекты нормирования параметров когнитивных слуховых вызванных потенциалов р300 у пожилых жителей Арктического региона РФ. В: Клиническая нейрофизиология и нейрореабилитация: Сборник материалов 12-й всероссийской научно-практической конференции с международным участием (с. 79—80). СПб.: Оборудование для нейрофизиологии и функциональной диагностики.
    Poskotinova, L.V., Krivonogova, E.V., Krivonogova, O.V., Kudryavtsev, A.V. (2024). Age and socio-demographic aspects of normalization of parameters of cognitive auditory evoked potentials of p300 in elderly residents of the Arctic region of the Russian Federation. In: Clinical neurophysiology and neurorehabilitation: Proceedings of the 12th All-Russian Scientific and Practical Conference with international participation (pp. 79—80). St. Petersburg: Equipment for neurophysiology and functional diagnostics. (In Russ.).
15. Поскотинова, Л.В., Кривоногова, Е.В., Кривоногова, О.В., Кудрявцев, А.В. (2024б). Возрастные особенности параметров слуховых вызванных потенциалов Р300 у пожилых людей в контексте когнитивного здоровья: исследование на Европейском Севере России. Acta Biomedica Scientifica, 9(3), 130—143. https://doi.org/10.29413/ABS.2024-9.3.13
    Poskotinova, L.V., Krivonogova, E.V., Krivonogova, O.V., Kudryavtsev, A.V. (2024). Age related parameters of P300 auditory evoked potentials in elderly persons in the context of cognitive health: A study in the European North of Russia. Acta Biomedica Scientifica, 9(3), 130—143. (In Russ.) https://doi.org/10.29413/ABS.2024-9.3.13
16. Преображенская, И.С. (2023). Когнитивные нарушения и расстройства сна. Эффективная фармакотерапия, 3, 20—28.
    Preobrazhenskaya, I.S. (2023). Cognitive and sleep disorders. Effective pharmacotherapy, 3, 20—28. (In Russ.).
17. Cook, S., Malyutina, S., Kudryavtsev, A.V., Averina, M., Bobrova, N., Boytsov, S., Brage, S., Clark, T.G., DiezBenavente, E., Eggen, A.E., Hopstock, L.A., Hughes, A., Johansen, H., Kholmatova, K., Kichigina, A., Kontsevaya, A., Kornev, M., Leong, D., Magnus, P., Mathiesen, E., McKee, M., Morgan, K., Nilssen, O., Plakhov, I., Quint, J.K., Rapala, A., Ryabikov, A., Saburova, L., Schirmer, H., Shapkina, M., Shiekh, S., Shkolnikov, V.M., Stylidis, M., Voevoda, M., Westgate, K., Leon, D.A. (2018). Know your heart: Rationale, design and conduct of a cross-sectional study of cardiovascular structure, function and risk factors in 4500 men and women aged 35–69 years from two Russian cities, 2015–18. Wellcome Open Research, 3, 67. https://doi.org/10.12688/wellcomeopenres.14619.3
18. Fontes, M.A.P., Dos Santos Machado, L.R., Viana, A.C.R., Cruz, M.H., Nogueira, Í.S., Oliveira, M.G.L., Neves, C.B., Godoy, A.C.V., Henderson, L.A., Macefield, V.G. (2024). The insular cortex, autonomic asymmetry and cardiovascular control: looking at the right side of stroke. Clinical Autonomic Research, 34(6), 549—560. https://doi.org/10.1007/s10286-024-01066-9
19. Isaev, R.I., Mkhitaryan, E.A., Vasilevskaya, V.V., Marakhovskaya, E.A., Tkacheva, O.N. (2024). Sleep disorders in geriatrics. Problems of Geroscience, 2(6), 75—85. https://doi.org/10.37586/2949-4745-2-2024-75-85
20. Khan, Z., Saif, A., Chaudhry, N., Parveen, A. (2022). Event-related potential and neuropsychological function in depressed older adults with cognitive impairment: A correlational study. Aging Medicine, 5(3), 174—181. https://doi.org/10.1002/agm2.12225
21. Lapid, M.I., Rummans, T.A. (2003). Evaluation and management of geriatric depression in primary care. Mayo Clinic Proceedings, 78(11), 1423—1429. https://doi.org/4065/78.11.1423
22. Lima, N.C., Kirov, R., deAlmondes, K.M. (2022). Impairment of executive functions due to sleep alterations: An integrative review on the use of P300. Frontiers in Neuroscience, 16, art. 906492. https://doi.org/10.3389/fnins.2022.906492
23. Mavandadi, S., Jacques, N., Sayers, S.L., Oslin, D.W. (2015). Health-related social control among older men with depressive symptomatology. Aging & Mental Health, 19(11), 997—1004. https://doi.org/10.1080/13607863.2014.986646
24. Nasreddine, Z.S., Phillips, N.A., Bédirian, V., Charbonneau, S., Whitehead, V., Collin I., Cummings, J.L., Chertkow, H. (2005). The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: A brief screening tool for mild cognitive impairment. Journal of the American Geriatric Society, 53(4), 695—699. https://doi.org/10.1111/j.1532-5415.2005.53221.x
25. Rodriguez, M.R., Nuevo, R., Chatterji, S., Ayuso-Mateos, J.L. (2012). Definitions and factors associated with subthreshold depressive conditions: a systematic review. BMC Psychiatry, 12, https://doi.org/10.1186/1471-244X-12-181
26. Sass, S.M., Heller, W., Fisher, J.E., Silton, R.L., Stewart, J.L., Crocker, L.D., Edgar, J.C., Mimnaugh, K.J., Miller, G.A. (2014). Electrophysiological evidence of the time course of attentional bias in non-patients reporting symptoms of depression with and without co-occurring anxiety. Frontiers in Psychology, 5, 301. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2014.00301
27. Scullin, M.K., Bliwise, D.L. (2015). Sleep, cognition, and normal aging: integrating a half century of multidisciplinary research. Perspectives on Psychological Science, 10(1), 97—137. https://doi.org/10.1177/1745691614556680
28. Szelenberger, W., Soldatos, C. (2005). Sleep disorders in psychiatric practice. World Psychiatry, 4(3), 186—190. URL: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC1414775/ (viewed: 08.11.2024).
29. Tegeler, C.H., Shaltout, H.A., Tegeler, C.L., Gerdes, L., Lee, S.W. (2015). Rightward dominance in temporal high-frequency electrical asymmetry corresponds to higher resting heart rate and lower baroreflex sensitivity in a heterogeneous population. Brain and Behavior, 5(6), e00343. https://doi.org/10.1002/brb3.343
30. Teixeira-Santos, A.C., Pinal, D., Pereira, D.R., Leite, J., Carvalho, S., Sampaio, A. (2020). Probing the relationship between late endogenous ERP components with fluid intelligence in healthy older adults. Scientific Reports, 10, art. 11167. https://doi.org/10.1038/s41598-020-67924-4
31. United Nations Department of Economic and Social Affairs, Population Division (2020). World Population Ageing 2020 Highlights: Living arrangements of older persons (ST/ESA/SER.A/451). URL: https://www.un.org/development/desa/pd/sites/www.un.org.development.desa.pd/files/undesa_pd-2020_world_population_ageing_highlights.pdf (viewed: 08.11.2024).
32. Webb, C.A., Cui, R., Titus, C., Fiske, A., Nadorff, M.R. (2018). Sleep disturbance, activities of daily living, and depressive symptoms among older adults. Clinical Gerontology, 41(2), 172—180. https://doi.org/10.1080/07317115.2017.1408733
33. Zgaljardic, D.J. (2011). Beck Depression Inventory. In: Kreutzer, J.S., DeLuca, J., Caplan, B. (Eds), Encyclopedia of clinical neuropsychology (pp. 361—364). New York: Springer; 2011. https://doi.org/10.1007/978-0-387-79948-3_1973
34. Zhou, L., Kong, J., Li, X., Ren, Q. (2023). Sex differences in the effects of sleep disorders on cognitive dysfunction. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 146, art. 105067. https://doi.org/1016/j.neubiorev.2023.105067