Применение информационных технологий для разработки прогностических моделей состояния здоровья и работоспособности человека

Статья посвящена разработке прогностических моделей сохранения здоровья и работоспособности в пенсионном возрасте. Приводятся данные двухлетнего лонгютюда. С помощью регрессионного анализа разработаны модели организации жизненного пути, позволяющие максимально сохранять здоровье и работоспособность в младшем и старшем пенсионном возрасте. Отмечается, что продолжение обучения в пенсионном возрасте может стать личностным ресурсом сохранения здоровья, но это может потребовать применения специальных технологий, в том числе цифровых.

Наряду с биомаркерами здорового старения, исследователи все чаще говорят о необходимости использования также и психологических маркеров для прогнозирования функциональных возможностей организма в позднем возрасте. Например, с помощью близнецового метода было показано, что продолжительность жизни сибсов в близнецовой паре зависит не только от наследственной предрасположенности, но и от факторов личностной организации человеком своего жизненного пути.

1. Березина Т.Н. Индивидуальная продолжительность жизни как психогенетический признак// Вопросы психологии. 2017. № 2. С. 79—89.
2. Березина Т.Н. Социально-психологические факторы продолжительности жизни в России. СПб: Алетейя, 2020. С. 212 с.
3. Зинатуллина А.М. Влияние обучения на биопсихологический возраст в различных возрастных группах // Биопсихологический возраст профессионалов: результаты и перспективы исследований: коллективная монография / Под ред. Т.Н. Березиной. М.: Энциклопедист-Максимум, 2019. С. 46—56.
4. Краснянская Т.М., Тылец В.Г. Ресурсы психологической безопасности личности в зависимости от трудового статуса пенсионера // Успехи геронтол. 2018. Т. 31. № 1. С. 39—45.
5. Литвинова А.В. Образование как ресурс личностного развития в пожилом возрасте // Биопсихологический возраст профессионалов: результаты и перспективы исследований: коллективная монография / Под ред. Т.Н. Березиной. М.: Энциклопедист-Максимум, 2019. С. 182—188.
6. Орлик Т.В., Григорьева Н.В. Семейный статус и место проживания как социальные детерминанты развития вертебрального болевого синдрома и нарушения жизнедеятельности у женщин старших возрастных групп // Успехи геронтол. 2018. Т. 31. № 1. С. 46—54.
7. Пузин С.Н., Шургая М.А., Богова О.Т., Потапов В.Н., Чандирли С.А., Балека Л.Ю., Беличенко В.В., Огай Д.С. Медико-социальные аспекты здоровья населения. Современные подходы к профилактике социально значимых заболеваний // Медико-социальная экспертиза и реабилитация. № 3. 2013. С. 3—10.
8. Burke S.N., Mormino E.C., Rogalski E.J., Kawas C.H., Willis R.J., Park D.C. What are the later life contributions to reserve, resilience, and compensation? [Электронный ресурс] // Neurobiology of Aging. 2019. Vol. 83. P. 140—144. https:// doi.org/10.1016/j.neurobiolaging.2019.03.023, https://doi.org/10.1016/j. neurobiolaging.2019.03.023.
9. Friedman H. S., Martin L. R. The Longevity Project: Surprising Discoveries for Health and Long Life from the Landmark. Eight-DecadeStudy. Paperback — February 28,.
10. Johnson T.E. Recent results: biomarkers of aging // Exp. Gerontol. 2006. Vol. 41. P. 1243—1246. doi: 10.1016/j.exger.2006.09.006. [PubMed] [CrossRef] [ GoogleScholar]
11. Lara J., Cooper R., Nissan J., Ginty A.T, Khaw K-T., Deary I J, Lord J. M, Kuh D., and Mathers J. C A proposed panel of biomarkers of healthy ageing // BMC Med. 2015. Vol. 13. P. 222. Publishedonline 2015 Sep 15. doi: 10.1186/s12916-015- 0470-9 PMCID: PMC4572626 PMID: 26373927