Психофизиологические характеристики когнитивных функций курсантов военно-морского института с опытом довузовской военной подготовки

Целью настоящего исследования является изучение психофизиологических характеристик когнитивных функций и их электрофизиологических коррелятов на выборке курсантов первого курса с опытом довузовской военной подготовки и с разным уровнем адаптированности к условиям обучения в военных вузах. Исследование было проведено с участием курсантов первого курса Военного института (военно-морского) ВУНЦ ВМФ «Военно-морская академия», являющихся выпускниками суворовских училищ (n=44), средний возраст 18±0,7 лет. Анализ показателей с помощью интегральной оценки эффективности когнитивных функций и их электрофизиологических коррелятов позволил разделить всю выборку испытуемых на 3 группы. Установлено, что обследуемые, отличающиеся высоким уровнем развития рабочей памяти, способности к решению пространственных и арифметических задач, сбалансированностью нервных процессов возбуждения и торможения, характеризуются средними значениями частоты сердечных сокращений и вариабельности сердечного ритма, а также низкими значениями относительной спектральной мощности модуляций сердечного ритма в диапазоне низких частот. При решении сенсомоторных задач, направленных на оценку восприятия изменений пространственно-временных событий, у этой группы обследуемых, в сравнении с другими исследуемыми группами, отмечались более высокие значения относительной мощности в диапазоне дельта-2-ритма в правом центральном отведении.

Поэтому целью настоящего исследования стало изучение психофизиологических характеристик когнитивных функций и их электрофизиологических коррелятов на выборке курсантов первого курса с опытом довузовской военной подготовки и с разным уровнем адаптированности к условиям обучения в военных вузах. Кроме того, в анализ также были включены показатели биоэлектрической активности коры головного мозга и ВСР с точки зрения определения характера и динамики взаимосвязи между данными параметрами в процессе когнитивной деятельности.

Задачи исследования:

1.   Определение электрофизиологических коррелятов когнитивных функций у курсантов с высоким, средним и низким уровнем когнитивного функционирования и адаптации к условиям обучения в военном вузе;

2.   Определение характера и динамики взаимосвязи между биоэлектрической активностью коры головного мозга и ВСР.

Материалы и методы

Объект исследования — курсанты первого курса Военного института (военно-морского) ВУНЦ ВМФ «Военно-морская академия» выпускники суворовских училищ (n=44), средний возраст — 18±0,7 лет. Все испытуемые были праворукими. Настоящее исследование проводилось в несколько этапов и является продолжением работы по комплексному изучению когнитивных функций и их роли в военно-профессиональной адаптации [Павлов, 2019а].

На первом этапе (август 2017 г. и 2018 г.) с целью оценки уровня адаптированности к обучению было проведено исследование личностных особенностей и особенностей когнитивного функционирования с применением следующих методов и методик: модифицированный индивидуально-типологический опросник; многоуровневый личностный опросник «Адаптивность»; личностный профиль по Айзенку; маркеры Большой пятерки; опросник военно-профессиональной мотивации; опросник жизнестойкости С. Мадди; опросник доминирующих психических состояний, по Л. Куликову; модифицированный вариант теста включенных фигур Дж. Виткина; тесты «Аналогии», «Числовые ряды», «Память на фигуры», «Узоры», «Арифметический счет», «Установление закономерностей», «Силлогизмы», «Исключение слова».

На втором этапе (сентябрь 2017 г. и 2018 г.) с этими же целями были использованы такие методики, как продвинутые прогрессивные матрицы Дж. Равена; 5 субтестов методики изучения особенностей мышления; тесты для оценки отдельных мыслительных операций — «Узоры» и «Кубы», «Кольца Ландольта», «Перепутанные линии», «Полезависимость»; тесты для оценки свойств памяти — «Вербальная память».

На третьем этапе в начале и конце 2017/2018 и 2018/2019 учебного года были проведены диагностика индивидуально-личностных характеристик с применением референтометрическиих методов и параметрическая социометрия, а также были проанализированы показатели частоты обращения курсантов за медицинской помощью в течение учебного года.

На четвертом этапе (в течение 2017/2018 и 2018/2019 учебного года) с каждым испытуемым проводилась беседа о целях и содержании предстоящего электрофизиологического обследования, было получено добровольное согласие на его проведение. В беседу были также включены вопросы о самочувствии, качестве сна, определялись противопоказания к прохождению обследования по причине заболеваний. Оценивалось текущее нервно-психическое состояние с помощью цветового теста М. Люшера (анализировались два показателя — вегетативный коэффициент и суммарное отклонение от аутогенной нормы). Длительность данного подготовительного периода составляла в среднем 30—35 мин.

Далее следовало собственно электрофизиологическое исследование, которое также проводилось индивидуально с каждым испытуемым в одно и то же время суток однократно (» в 15.00 часов). Для регистрации сердечного ритма и ЭЭГ использовался комплекс объективного психологического анализа и тестирования «Реакор» (НПКФ Медиком МТД, г. Таганрог; частота дискретизации — 250 Гц). Сердечный ритм оценивался на основе электрокардиограммы (ЭКГ). Парные электроды для записи ЭКГ располагались на запястье левой руки и нижней трети шеи слева и кпереди от грудинно-ключично-сосцевидной мышцы. Регистрировались статистические и спектральные характеристики ЭКГ: математическое ожидание мгновенной ЧСС — МОЧСС (уд/мин) M04CC=60000/RRNN, где RRNN — продолжительность последовательных RR-интервалов, амплитуда моды — АМо (%), стандартное отклонение RR-интервалов — SD, среднеквадратическое различие смежных RR-интервалов — RMSSD (мс), вариационный размах — ВР (с), относительная спектральная мощность в частотных диапазонах: высокой частоты (0,40—0,15 Гц) — HF (%), низкой частоты (0,15—0,04 Гц) — LF (%), очень низкой частоты (0,04—0,0033 Гц) — VLF (%), коэффициент вагосимпатического баланса — LF/HF (у.е.).

ЭЭГ регистрировалась в левом и правом центральных отведениях (C3 и C4), расположенных по стандартной системе 10—20 в симметричных точках правого и левого полушария. Референтные электроды (A1, A2) располагались в области сосцевидных отростков. Величина подэлектродного сопротивления не превышала 10 кОм. Оценка уровня биоэлектрической активности сенсомоторной коры головного мозга проводилась по уровню десин­хронизации ЭЭГ по каждому отведению [Мухин, 2011]. Вначале определялись относительные значения мощностей (ОЗМ) по основным зонам спектра ЭЭГ в каждом из отведений (%), далее выполнялась z-стандартизация показателей ОЗМ. Уровни десинхронизации ЭЭГ в каждом из отведений определялись в соответствии со шкалой от 1 до 6 баллов. Уровень десинхрониза­ции в 1 балл соответствовал преобладанию стандартизованного значения мощности ЭЭГ в дельта-1- диапазоне (0,50—2,0 Гц), 2 балла соответствовали дельта-2-диапазону (2,0—4,0 Гц), 3 балла — тета-диапазону (4,0—8,0 Гц), 4 балла — альфа-диапазону (8,0—13,0 Гц), 5 баллов — бета-1-диапазону (13,0—24,0 Гц), 6 баллов — частотной полосе бета-2 (24,0—35,0 Гц.). Таким образом, нами был применен интегральный подход к оценке суммарного уровня биоэлектрической активности мозга, основанный на определении уровня десинхронизации ЭЭГ и успешно использовавшийся нами и в предыдущих исследованиях [7—10; 29].

На электроэнцефалограмме были выявлены и вручную удалены выраженные глазодвигательные и мышечные артефакты, единичные спайки и острые волны. Для подавления оставшихся электрокардиографических, миографических и окулографических артефактов при выполнении когнитивных задач использовались такие функции программного обеспечения, как сглаживание и интерполяция выбросов и ошибочных данных. В ходе исследования электрофизиологических коррелятов когнитивных функций селективного внимания, рабочей памяти, пространственной ориентации, мышления обследуемые находились в положении сидя. Проведено восемь серий функциональных проб: 1) в состоянии покоя с закрытыми глазами; 2) в состоянии покоя с открытыми глазами; 3) в ходе выполнения теста «Красно-черные таблицы Шульте—Платонова» (7х7 ячеек); 4) в ходе выполнения теста «Часы с поворотом»; 5) в ходе выполнения теста РДО (реакция на движущийся объект); 6) при предъявлении задачи «устный счет при закрытых глазах»; 7) в состоянии покоя с открытыми глазами после когнитивных функциональных проб (КФП); 8) в состоянии покоя с закрытыми глазами после КФП. Время регистрации электрофизиологических параметров в каждой серии — 5 мин. Общее время тестирования составляло в среднем один час.

Распределение обследуемых по группам производилось на основании анализа их показателей с помощью автоматизированных нейронных сетей Кохонена с предшествующим преобразованием всех психологических, психофизиологических и электрофизиологических параметров в z-баллы. Сети Кохонена относятся к самоорганизующимся нейронным сетям, позволяющим выявлять кластеры (группы) входных векторов, которые обладают общими свойствами. Использована однослойная сеть, построенная из трех нейронов типа WTA (Winner Takes All — победитель получает все), в которой происходит обучение с помощью механизмов конкуренции и «без учителя». В результате проведенного анализа были выделены 3 группы обследуемых: первая группа — 16 человек, вторая группа — 16 человек, третья группа — 12 человек; сравнительный анализ полученных для каждой группы данных позволил в дальнейшем установить отличия между психофизиологическими параметрами, а также выявить наиболее существенные связи между параметрами ВСР и уровнями десин­хронизации ЭЭГ.

Статистический анализ проводился с помощью расчета среднего значения и средне­квадратического отклонения. Нормальность распределения определялась с помощью следующих критериев: асимметрия, эксцесс, критерий Колмогорова—Смирнова—Лиллифорcа. Определение статистической достоверности межгрупповых отличий между психофизиологическими параметрами в разных сериях исследования проводилось с помощью одно­факторного дисперсионного анализа с последующим апостериорным множественным сравнением (post-hoc) и поправкой на множественность сравнений по методу Бонферрони. Исследование взаимосвязей между параметрами по всем сериям исследования и по всей выборке проводилось с помощью эксплораторного факторного анализа методом главных компонент.

Результаты исследования и их обсуждение

В результате сравнительного анализа были выявлены достоверные различия по психофизиологическим параметрам между группами обследуемых, однако по психологическим методикам достоверные межгрупповые различия отмечались лишь по шкале теста «Память на фигуры». Так, показатели эффективности выполнения теста «Память на фигуры» (баллы) были выше во 2-й (73,21±11,71), чем в 3-й (55,06±16,43; F=4,1; p=0,024) подгруппе. Успешность выполнения данного теста у обследуемых 1-й подгруппы составила 66,38±20,61 балла, что свидетельствует о среднем уровне развития кратковременной памяти у обследуемых данной группы. Можно заключить, что курсанты 2-й подгруппы обладают более высоким уровнем развития кратковременной памяти.

Результаты анализа показателей выполнения КФП с одновременной регистрацией электрофизиологических показателей указывают на большее количество правильных ответов в тесте «Часы с поворотом» у обследуемых 2-й подгруппы по сравнению с обследуемыми 3-й подгруппы, причем обследуемые 2-й подгруппы потратили на решение одного задания меньше времени, чем обследуемые 3-й подгруппы (табл. 1).

Таблица 1

Результаты когнитивных функциональных проб у курсантов трех подгрупп

Примечание: 1-3 — достоверные различия между первой и третьей группой; 2-1 — достоверные различия между второй и первой группой; 3-2 — достоверные различия между третьей и второй группой; F — критерий Фишера; p — уровень статистической значимости.

 

Можно заключить, что курсанты 2-й подгруппы выполняли когнитивные задачи на пространственную ориентацию наиболее успешно. Подтверждением этого служит максимальное значение интегрального показателя качества выполнения этих задач, также зарегистрированного в этой подгруппе. Напротив, минимальные значения этого показателя обнаруживались в 3-й подгруппе, что отражает сниженную способность оперировать пространственными представлениями у этой группы курсантов.

Согласно данным когнитивных исследований, пространственная ориентация обеспечивается активной работой гиппокампальной формации, которая участвует в создании когнитивных карт, в процессах консолидации следов памяти, а также в поддержании высокого уровня внимания и мотивации [Mukhin, 2017]. Можно предположить, что обследуемые 2-й подгруппы обладают не только более высоким уровнем развития кратковременной памяти и пространственной ориентации, показанных в нашем исследовании, но и более высоким уровнем внимания и мотивации.

Подтверждением данного факта также служат результаты исследований, проведенных нами ранее. Так, выпускники нахимовских училищ по сравнению с курсантами без опыта довузовской военной подготовки имеют более выраженную военно-профессиональную мотивацию, обладают более высоким социометрическим статусом, характеризуются более высокими уровнями экстраверсии, агрессивности и подавленности [Павлов, 2019а].

Показано, что запаздывающих реакций в КФП «РДО» было достоверно больше в 3-й подгруппе, чем в 1-й. Коэффициент РДО (КРДО) принимал минимальные значения в 1-й подгруппе, а максимальные значения — в 3-й. Выявленные отличия указывают на преобладание нервных процессов торможения у обследуемых 3-й подгруппы. Обследуемые 1-й подгруппы, напротив, характеризуются наличием в ЦНС превалирующих процессов возбуждения. У обследуемых 2-й подгруппы отмечался средний уровень КРДО, что свидетельствует о сбалансированности процессов торможения и возбуждения. Установлено, что сбалансированность нервных процессов торможения и возбуждения является физиологическим основанием для эффективного решения когнитивных задач с высокой точностью и длительного сохранения умственной работоспособности [Яценко, 2018].

Результаты анализа показателей выполнения КФП «Устный счет» указывают на меньшее количество ошибочных ответов у обследуемых 3-й подгруппы по сравнению с обследуемыми 1-й подгруппы, которые допускали самое большое число ошибок при решении арифметических задач. Отметим, что реже ошибающиеся обследуемые 3-й подгруппы выполнили наименьшее количество заданий (23,75±3,47), в отличие от обследуемых 1-й (24,13±5,21) подгруппы и в особенности от обследуемых 2-й (25,63±3,79) подгруппы, в которой было выполнено максимальное количество заданий. Можно предположить, что именно курсанты 2-й подгруппы имеют наиболее выраженные способности к решению арифметических задач.

Межгрупповых отличий по показателям уровней десинхронизации ЭЭГ обнаружено не было. Однако анализ различий по относительным мощностям основных зон спектра ЭЭГ показал, что при выполнении КФП «РДО» в правом центральном отведении ОЗМ дельта-2-ритма была выше во 2-й подгруппе, чем в 1-й, и составляла 5,61±1,38 и 4,20±1,44 (F=3,4; p=0,043) соответственно. В 3-й подгруппе ОЗМ этого низкочастотного диапазона составила 4,93±1,83%. Вероятно, более низкая мощность дельта-2-ритма сопровождается уменьшением числа запаздывающих реакций и возрастанием качества выполнения теста РДО у обследуемых 1-й подгруппы. Согласно научным данным, уменьшение мощности дельта-ритма отражает повышение коркового тонуса и активацию коры головного мозга, что, в нашем случае, выражается в увеличении эффективности выполнения теста РДО [Зенков, 2013].

Обнаружены многочисленные достоверные расличия между обследуемыми выделенных подгрупп по статистическим параметрам ВСР.

Так, МОЧСС достигала максимальных значений у обследуемых 1-й подгруппы, по сравнению с обследуемыми 2-й и 3-й подгрупп (табл. 2).

Таблица 2

Статистические характеристики ВСР у курсантов трех групп в разных функциональных пробах

 

Примечание: 1-3 — достоверные различия между первой и третьей группой; 2-1 — достоверные различия между второй и первой группой; 3-2 — достоверные различия между третьей и второй группой; F — критерий Фишера; p — уровень статистической значимости; ### — отсутствие достоверных различий.

Минимальные значения МОЧСС отмечались у обследуемых 3-й подгруппы. Отметим, что значимые статистические различия между показателями обследуемых 1-й и 3-й подгрупп наблюдались в ходе ФП до и после КФП, а также при выполнении КФП «Часы с поворотом» и «Устный счет». Достоверные различия по этому же показателю между обследуемыми 1-й и 2-й подгрупп установлены при выполнении ФП до и после КФП, а также в серии «Часы с поворотом».

Результаты многочисленных исследований указывают на тот факт, что увеличение ЧСС, как правило, наблюдается при выполнении более сложных когнитивных заданий, требующих более высокого уровня развития когнитивных функций [Cacioppo, 1978]. Возможно, что обследуемым 1-й подгруппы КФП «Часы с поворотом» и «Устный счет» представлялись наиболее сложными, о чем свидетельствовала вербальная субъективная оценка, данная ими в конце тестирования.

Значения амплитуды моды различались между 1-й и 2-й, а также между 1-й и 3-й подгруппами во всех ФП и КФП, причем максимальные значения амплитуды моды отмечались в 1-й подгруппе, а минимальные — в 3-й.

Показатели SD и RMSSD достоверно различались между 1-й и 3-й подгруппой во всех ФП и КФП, причем оба показателя больше в 3-й подгруппе, чем в 1-й. Статистически значимо отличались SD и RMSSD между 1-й и 2-й подгруппами в ФП до и после КФП, при этом эти показатели ниже в 1-й подгруппе, чем во 2-й. Различия по показателю SD регистрировались между 1-й и 2-й подгруппами в сериях «Часы с поворотом», «РДО», «Устный счет». В этом случае значения SD во 2-й подгруппе были выше, чем в 1-й.

Таким образом, в 1-й подгруппе отмечалась низкая ВСР, наиболее высокая ВСР наблюдалась в 3-й подгруппе, во 2-й подгруппе ВСР имела средний уровень выраженности. Эти выводы подтверждаются и межгрупповыми различиями по показателям ВР.

Наши результаты полностью согласуется с данными исследований, в которых показано, что относительно высокая ВСР характерна для индивидов с достаточно высокими показателями когнитивных способностей и адаптации (в нашем исследовании такие высокие показатели зарегистрированы у курсантов 2-й подгруппы) [Ginty, 2011]. А также подтверждаются исследованиями, свидетельствующими об увеличении значений временных характеристик ВСР — SDNN и RMSSD с одновременным уменьшением QTVI (QT — variability index), коррелирующих с результативностью выполнения психофизиологических проб (теппинг- теста и др.) и сокращением времени психомоторных реакций [Stenfors, 2016].

У обследуемых 1-й подгруппы был выделен самый низкий уровень ВСР (с минимальными индексами SD и RMSSD). Известным является тот факт, что сниженные значения ВСР (SDNN и pNN 50%) связаны с уменьшением эффективности процессов рабочей памяти и внимания, а также с замедлением времени реакции в психомоторных тестах и снижением эффективности их выполнения [Mahinrad, 2016; Muthukrishnan, 2017]. Также низкая ВСР может являться фактором риска развития сердечно-сосудистых патологий, когнитивных нарушений и нейродегенеративных заболеваний на поздних этапах онтогенеза [Hazzouri, 2014].

Достоверные межгрупповые различия были получены в ходе решения когнитивных задач и по спектральным характеристикам ВСР.

В КФП «Часы с поворотом» показатель HF был ниже в 1-й подгруппе обследуемых (18,30±6,53), чем в 3-й подгруппе (33,23±12,23; F=7,3; p=0,002). Заметим, что во 2-й подгруппе индекс HF по величине занимал промежуточное положение (25,98±11,68) относительно значений этого показателя в 1-й и 3-й группах. Напротив, индекс VLF был выше в 1-й подгруппе (36,80±12,46) и принимал максимальные значения в сравнении с аналогичными значениями у обследуемых 3-й подгруппы (26,23±7,30; F=3,6; p=0,036). Индекс VLF во 2-й подгруппе также занимал промежуточное положение между минимальными и максимальными значениями этого индекса в остальных группах (34,81±11,04).

В научной литературе представлено множество работ, указывающих на связи параметра VLF с механизмами терморегуляции, физиологической адаптацией, энергодефицитны­ми, иммунными, кислород-зависимыми процессами, эмоциональными психическими процессами и генетически детерминированными депрессивными состояниями, а также концентрацией катехоламинов и ренин-ангиотензина [Флейшман, 2014]. Таким образом, промежуточное по величине положение индекса VLF у обследуемых 2-й подгруппы может свидетельствовать об оптимальном уровне физиологической адаптации ССС (главным образом, сосудистого тонуса) к условиям исследования когнитивных функций.

В серии «РДО» индекс LF достоверно выше в 1-й подгруппе (43,75±7,81), чем во 2-й (33,00±9,37; F=5,8; p=0,006), причем значение этого показателя во 2-й подгруппе был наименьшим. Мощность низкочастотных колебаний зависит от влияния норадреналина на проводящую систему сердца и характеризует работу симпатического отдела ВНС [Баевский, 2001]. Установлено, что повышение уровня тревожности, возрастание биохимических показателей крови (глюкозы) и уровня ее оксигенации, температуры тела, сочетаются с одновременным увеличением ЧСС, индекса LF и снижением параметра HF при моделировании боевых действий у военнослужащих [Delgado-Moreno, 2017]. Следовательно, показатель LF может также отражать уровень стрессоустойчивости. И тогда можно говорить о высокой стрессустойчивости курсантов 2-й подгруппы, связанной не в последнюю очередь с низким уровнем активности симпатического отдела ВНС.

В КФП «Устный счет» самые низкие значения по показателю HF зарегистрированы в 1-й подгруппе (16,38±4,93; F=7,1; p=0,002), по сравнению как со 2-й (27,06±9,02), так и с 3-й подгруппами (26,98±12,65). При этом самый высокий индекс HF отмечался во 2-й подгруппе. Показатель HF отражает активность парасимпатического отдела ВНС [Баевский, 2001; Павлов, 2017а]. Можно предположить, что у курсантов 2-й подгруппы имеет место достаточный уровень вагусной активности, оптимизирующий функциональное состояния для успешного выполнения когнитивных задач. Данный вывод подтверждается и более низким в этой подгруппе индексом LF/HF (1,79±0,63), близким к нормативным значениям (0,7—1,5), в сравнении со значением этого показателя в 1-й подгруппе (3,57±2,38; F=5,3; p=0,009). Полученные в настоящем исследовании результаты полностью согласуются с данными исследования, проведенного с участием офицеров Королевского норвежского Военно-морского флота и показавшего, что офицеры с достаточно высокими значениями индекса HF решали когнитивные задачи с максимальной эффективностью и отличались высокой стрессоустойчивостью [Hansen, 2009].

Эксплораторный факторный анализ позволил обнаружить и верифицировать структуру связей параметров ВСР с уровнями десинхронизации ЭЭГ по всем ФП во всей выборке. Определена трехфакторная модель изучаемых связей. Справедливость описываемой факторной модели связей изучаемых параметров продемонстрировали значения критерия Кайзера—Мейера—Олкина, равное 0,69, и значение статистической значимости критерия сферичности Бартлетта, равное 0,0001. Наиболее важным для рассмотрения являлся третий фактор. В него с максимальным весом вошли такие показатели, как: LF (-0,71), С3 (0,56), С4 (0,52). Анализ знаков весовых коэффициентов позволяет предположить, что чем выше активность сенсомоторной коры обоих полушарий, тем ниже относительная мощность модуляций сердечного ритма в диапазоне низких частот. Данный вывод подтверждается результатами ранее проведенных нами исследований с участием обследуемых того же возраста, но без опыта довузовской военной подготовки, а также согласуется с результатами исследований, в которых было показано ухудшение эффективности когнитивных функций при повышении индекса LF, отражающего повышение активности симпатического отдела ВНС [Павлов, 2019б; Delgado-Moreno, 2017].

Выводы

1.   Результаты анализа полученных у обследуемых первой подгруппы данных свидетельствуют о среднем уровне развития рабочей памяти и пространственной ориентации, низком уровне успешности решения арифметических задач, о характерном смещении баланса нервных процессов в сторону возбуждения. Кроме того, обследуемые данной подгруппы отличаются низкими значениями относительной мощности в дельта-2-диапазоне ЭЭГ в отведении С4, в проекции сенсомоторной коры правого полушария при решения задач РДО, высокой частотой сердечных сокращений, низкой ВСР, высокими значениями LF и низкими индексами HF. Таким образом, можно говорить о среднем уровнем адаптированности к обучению у обследуемых данной подгруппы.

2.   Вторая подгруппа обследуемых, отличающаяся высоким уровнем развития рабочей памяти, способности к решению пространственных и арифметических задач, сбалансированностью нервных процессов возбуждения и торможения, характеризуется высокими значениями относительной мощности в дельта-2-диапазоне ЭЭГ в правом центральном отведении при решении задач РДО, средним уровнем выраженности частоты сердечных сокращений и вариабельности сердечного ритма, а также низкими значениями LF. Обследуемые данной подгруппы обладают оптимальным набором психофизиологических характеристик, предоставляющих возможность максимально эффективно адаптироваться к условиям обучения в военном вузе.

3.   Третья подгруппа обследуемых характеризуется низким уровнем развития рабочей памяти, пространственной ориентации и способности к выполнению арифметических действий, преобладанием нервных процессов торможения, отличается самой низкой частотой сердечных сокращений, высокой вариабельностью сердечного ритма и выраженными значениями HF. Обследуемые этой подгруппы имеют низкий уровень адаптированности к условиям обучения, могут испытывать трудности в освоении образовательных программ военного вуза из-за более низкого уровня развития когнитивных функций.

4.   Обнаружены отрицательные связи между активностью сенсомоторной коры головного мозга и величиной относительной мощности модуляций сердечного ритма в диапазоне низких частот (LF), что, возможно, свидетельствует о том, что активация сенсомоторной коры головного мозга сопровождается снижением активности симпатического отдела вегетативной нервной системы.

Полученные результаты могут быть использованы в области военной психофизиологии и профессионального психологического отбора для решения практических задач по прогнозированию эффективности процессов военно-профессиональной адаптации и освоения образовательных программ курсантами военных вузов Российской Федерации.

 

1. Баевский Р.М., Иванов Г.Г., Чирейкин Л.В. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем // Вестник аритмологии. 2001. № 24. С. 65—87.
2. Зайцев А.Г., Резванцев М.В., Тегза В.Ю. и др. Математическая модель прогноза успешности военно- профессиональной адаптации курсантов Военно-морской академии имени Н.Г. Кузнецова // Вестник Российской военно-медицинской академии. 2018. № 1(61). С. 160—163.
3. Зенков Л.Р., Ронкин М.А. Функциональная диагностика нервных болезней: руководство для врачей / М.: Медпресс-информ, 2013. 488с.
4. Мухин В.Н., Яковлев Н.М., Клименко В.М. Связь вариабельности сердечного ритма с уровнем активации лобной коры // Российский физиологический журнал имени И.М. Сеченова. 2011. Том 97. № 11. С. 1281—1288.
5. Павлов К.И., Мухин В.Н., Сырцев А.В., Архимук А.Н., Сысоев В.Н., Петренко М.И. Электрофизиологическая оценка механизмов военно-профессиональной адаптации (обзор литературы) // Медицинский академический журнал. 2017. № 3. Том 17. С. 7—19.
6. Павлов К.И., Мухин В.Н., Сырцев А.В., Архимук А.Н., Сысоев В.Н., Петренко М.И. Вариабельность сердечного ритма в изучении когнитивных функций и военно-профессиональной адаптации (обзор литературы) // Медицинский академический журнал. 2017. Том 17. № 4. С. 7—16.
7. Павлов К.И., Петренко М.И., Сырцев А.В. и др. Влияние довузовской военной подготовки на психофизиологические и кардиоваскулярные характеристики когнитивных функций // Медицинский академический журнал. 2019. Том 19. № 2. С. 43—52.
8. Павлов К.И., Петренко М.И., Сырцев А.В., Архимук А.Н., Михеева Е.А., Николаева С.В., Андиева Н.М., Михеев А.В., Копытова Ю.С., Хамитова Е.А. Влияние опыта довузовской военной подготовки на личностные особенности и когнитивные функции курсантов Военно-морского института // Вестник Российской Военно-медицинской академии. 2019. № 4 (68). С. 91—94.
9. Павлов К.И., Сырцев А.В., Мухин В.Н., Архимук А.Н., Михеев А.В., Копытова Ю.С., Хамитова Е.А., Сысоев В.Н., Петренко М.И. Определение информативности электрофизиологических показателей для оценки военно-профессиональной адаптации курсантов военно-морского института // Авиакосмическая и экологическая медицина. 2019. Том 53. № 3. С. 57—66.
10. Павлов К.И., Сырцев А.В., Мухин В.Н., Архимук А.Н., Михеев А.В., Копытова Ю.С., Хамитова Е.А., Сысоев В.Н., Петренко М.И. Периферическая гемодинамика и вазорегуляция у курсантов в условиях военно-профессиональной адаптации // Авиакосмическая и экологическая медицина. 2019. Том 53. № 5. С. 39—48.
11. Рыбников В.Ю., Дубинский А.А., Булыгина В.Г. Индивидуально-психологические предикторы адаптации и дезадаптации специалистов экстремального профиля деятельности // Экология человека. 2017. № 3. С. 3—9.
12. Сысоев В.Н., Ганапольский В.П., Мясников А.А., Благинин А.А., Сильников М.В., Шабанов П.Д. Физиология военного труда: учеб. пособие / СПб.: Любавич, 2011. 456с.
13. Флейшман А.Н., Мартынов И.Д., Петровский С.А., Кораблина Т.В. Ортостатическая тахикардия: диагностическое и прогностическое значение Very low frequency вариабельности ритма сердца // Бюллетень сибирской медицины. 2014. Том 13. № 4. С. 136—148.
14. Ятманов А.Н. Психологические особенности профессионально дезадаптированных курсантов // Вестник Российской военно-медицинской академии. 2019. № 2(66). С. 92—96.
15. Яценко М.В., Кайгородова Н.З., Казин Э.М., Федоров А.И. ЭЭГ-корреляты влияния эндогенных и экзогенных факторов на умственную работоспособность студентов // Физиология человека. 2018. Том 44. № 6. С. 36—48.
16. Armour J.A., Ardell J.L. Peripheral autonomic neuronal interactions in cardiac regulation // Neurocardiology. editors. New York: Oxford University Press, 1994. P. 219—244.
17. Cacioppo J.T., Sandman C.A. Physiological Differentiation of Sensory and Cognitive Tasks as a Function of Warning, Processing Demands, and Reported Unpleasantness // Biol Psychol. 1978. Vol. 6. № 3. P.181—192.
18. Critchley H.D., Corfield D.R., Chandler M.P., Mathias C.J., Dolan R.J. Cerebral correlates of autonomic cardiovascular arousal: a functional neuroimaging investigation in humans // J. Physiol. 2000. Vol. 523. № 1. P. 259—270.
19. Delgado-Moreno R., Robles-Pérez J.J., Clemente-Suárez V.J. Combat Stress Decreases Memory of Warfighters in Action // J Med Syst. 2017. Vol. 41. №. 8. P. 124.
20. Ginty A.T., Phillips A.C., Geoff Der, Deary I.J., Carroll D. Cognitive Ability and Simple Reaction Time Predict Cardiac Reactivity in the West of Scotland Twenty-07 Study // Psychophysiology. 2011. Vol. 48. № 7. P. 1022—1027.
21. Hansen A.L., Johnsen B.H., Thayer J.F. Relationship Between Heart Rate Variability and Cognitive Function During Threat of Shock // Anxiety Stress Coping. 2009. Vol. 22. № 1. P. 77—89.
22. Hazzouri A.Z.A., Haan M.N., Deng Y., Neuhaus J., Yaffe K. Reduced Heart Rate Variability Is Associated With Worse Cognitive Performance in Elderly Mexican Americans // Hypertension. 2014. Vol. 63. № 1. P. 181—187.
23. Lacey B.C., Lacey J.I., Obrist P.A., Black A.H., Brener J., Dicara L.V. Studies of heart rate and other bodily processes in sensorimotor behavior.: Cardiovascular psychophysiology: current issues in response mechanisms, biofeedback, and methodology. Chicago: Aldine, 1974. P. 538—564.
24. Luft C.B., Takase E., Darby D. Heart Rate Variability and Cognitive Function: Effects of Physical Effort // Biol Psychol. 2009. Vol. 82. № 2. P. 164—168.
25. Mahinrad S., Jukema J.W., van Heemst D., Macfarlane P.W., Clark E.N., de Craen A.J., Sabayan B. 10-Second heart rate variability and cognitive function in old age // Neurology. 2016. Vol. 86. № 12. P. 1120—1127.
26. McCraty R., Shaffer F.Heart Rate Variability: New Perspectives on Physiological Mechanisms, Assessment of Self-regulatory Capacity, and Health risk // Glob Adv Health Med. 2015. Vol. 4. № 1. P. 46—61.
27. Mukhin V.N., Pavlov K.I., Klimenko V.M. The Integrative Level of the Hierarchical Spatial Orientation System in Animals // Neuroscience and Behavioral Physiology. 2017. Vol. 47. № 6. P. 675—680.
28. Muthukrishnan S.P., Gurja J.P., Sharma R. Does Heart Rate Variability Predict Human Cognitive Performance at Higher Memory Loads? // Indian J. Physiol. Pharmacol. 2017. Vol. 61. № 1. P. 14—22.
29. Pavlov K.I., Syrtsev A.V., Mukhin V.N., Archimuk A.N., Mikheeva E.A., Nikolaeva S.V., Andieva N.M., Kamenskaya V.G., Petrenko M.I. The effect of environmental factors on the cognitive functions of cadets at a Military Institute // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2019. Vol. 55. № 10. P. 1465—1487.
30. Stenfors C.U., Hanson L.M., Theorell T., Osika W.S. Executive Cognitive Functioning and Cardiovascular Autonomic Regulation in a Population-Based Sample of Working Adults // Front. Psychol. 2016. Vol. 7. P. 1536.
31. Thayer J.F., Hansen A.L., Saus-Rose E., Johnsen B.H. Heart Rate Variability, Prefrontal Neural Function, and Cognitive Performance: The Neurovisceral Integration Perspective on Self-Regulation, Adaptation, and Health // Ann Behav Med. 2009 Vol. 37. № 2. P. 141—153.
32. Wölk C., Velden M. Revision of the baroreceptor hypothesis on the basis of the new cardiac cycle effect // Psychobiology: issues and applications. Amsterdam: Elsevier Science Publishers B.V., 1989. P. 371—379.
33. Zakharov A.V., Pastukhov V.V., Moroz M.P., Sulimo-Samuĭllo Z.K. The prognosis of the adaptational potentials in servicemen of different constitutional types // Voen Med Zh. 1991. № 6. P. 57—59.

PlumX

Метрики публикации