Проблема статистической устойчивости параметров кардиоинтервалов сердечно-сосудистой системы
- Авторы: Еськов В.В.1, Орлов Е.В.2, Башкатова Ю.В.1, Мельникова Е.Г.1
-
Учреждения:
- ФГУ «ФНЦ Научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук»
- ГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет» Минздрава России
- Выпуск: Том 27, № 11 (2020)
- Страницы: 27-31
- Раздел: Статьи
- Статья получена: 01.12.2020
- Статья опубликована: 15.11.2020
- URL: https://hum-ecol.ru/1728-0869/article/view/52799
- DOI: https://doi.org/10.33396/1728-0869-2020-11-27-31
- ID: 52799
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Одной из главных проблем в теории гомеостаза и теории функциональных систем организма человека является проблема выбора стандартов. При этом оказалось, что статистика слабо диагностирует норму (стандарт) в состоянии функций организма. Цель исследования - доказательство возможностей применения в качестве стандарта (физиологической нормы) параметров организма новых количественных критериев - площади псевдоаттрактора (квазиаттрактора Еськова). Методы. В группе из 15 женщин (средний возраст = (28 ± 2,3) года, которые более 15 лет проживают на Севере Российской Федерации в Югре) по 225 раз (для каждой испытуемой) регистрировали выборки кардиоинтервалов (по 300 кардиоинтервалов в каждой такой выборке). В итоге рассчитывали по 15 матриц парных сравнений выборок для каждой испытуемой (всего 225 матриц для всех 15 испытуемых) и по 225 площадей S псевдоаттракторов для каждой испытуемой. Площадь S находили из формулы S = Δx1 х Δх2, где Δx1 - вариационный размах для кардиоинтервалов, а Δх2 - вариационный размах для Δх1. Результаты. Все 225 матриц для 15 испытуемых показали отсутствие устойчивости выборок кардиоинтервалов. Однако площади S показали статистическую устойчивость для каждой из 15 испытуемых. Выводы: дальнейшее применение статистики в расчетах кардиоинтервалов представляется проблемным из-за статистической неустойчивости выборок, и предлагается для оценки физиологической нормы использовать площади псевдоаттракторов.
Полный текст
,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,10 0,03 0,00 10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,75 0,00 0,00 0,00 0,22 0,04 0,01 0,00 0,00 11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,00 0,00 0,00 0,22 0,37 0,08 0,00 0,00 12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,04 0,37 0,51 0,00 0,00 13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,10 0,01 0,08 0,51 0,00 0,00 14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,03 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 15 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Примечание к табл. 1 и 2. Жирным шрифтом обозначены значения чисел, которые статистически не различаются (пары выборок) (т. е. у этих пар p > 0,05 по критерию Вилкоксона). 28 Экология человека 2020.11 Экологическая физиология Таблица 2 Матрица парных сравнений выборок S для псевдоаттракторов параметров кардиоинтервалов одной и той же испытуемой ЕИР (без нагрузки, число повторов n = 15), использовался критерий Вилкоксона (значимость р < 0,05, число совпадений kiJm = 94) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 0,16 0,64 0,57 0,05 0,95 0,78 0,13 0,82 0,65 1,00 0,17 0,11 0,09 0,14 2 0,16 0,05 0,10 0,65 0,19 0,31 0,57 0,46 0,50 0,13 0,82 0,83 0,88 0,95 3 0,64 0,05 0,65 0,03 0,78 0,46 0,02 0,61 0,61 0,86 0,05 0,03 0,02 0,13 4 0,57 0,10 0,65 0,04 0,73 0,57 0,05 0,25 0,91 0,57 0,07 0,02 0,03 0,09 5 0,05 0,65 0,03 0,04 0,19 0,23 0,59 0,23 0,16 0,13 0,43 0,78 0,46 0,65 6 0,95 0,19 0,78 0,73 0,19 0,17 0,03 0,50 0,95 0,95 0,28 0,10 0,11 0,21 7 0,78 0,31 0,46 0,57 0,23 0,17 0,09 0,65 0,95 0,82 0,21 0,08 0,16 0,28 8 0,13 0,57 0,02 0,05 0,59 0,03 0,09 0,11 0,36 0,08 0,46 0,53 0,23 1,00 9 0,82 0,46 0,61 0,25 0,23 0,50 0,65 0,11 0,92 0,86 0,86 0,50 0,50 0,57 10 0,65 0,50 0,61 0,91 0,16 0,95 0,95 0,36 0,92 0,86 0,50 0,09 0,50 0,61 11 1,00 0,13 0,86 0,57 0,13 0,95 0,82 0,08 0,86 0,86 0,43 0,08 0,24 0,21 12 0,17 0,82 0,05 0,07 0,43 0,28 0,21 0,46 0,86 0,50 0,43 0,73 0,65 0,73 13 0,11 0,83 0,03 0,02 0,78 0,10 0,08 0,53 0,50 0,09 0,08 0,73 0,78 0,95 14 0,09 0,88 0,02 0,03 0,46 0,11 0,16 0,23 0,50 0,50 0,24 0,65 0,78 0,61 15 0,14 0,95 0,13 0,09 0,65 0,21 0,28 1,00 0,57 0,61 0,21 0,73 0,95 0,61 Для примера мы демонстрируем такую характерную матрицу (из всех 225) в табл. 1, где число kt t (первая испытуемая и ее 1-я серия) имеет очень низкое значение (kt t = 8). Это доказывает эффект Еськова - Зинченко и для КИ у всех 15 испытуемых, так как среднее значение <k,> = 15. Закономерно возникает вопрос, как можно дальше использовать статистику в оценке стандарта для сердечно-сосудистой системы (ССС), если все выборки статистически не устойчивы? Фактически любая выборка КИ является уникальной. Повторить следующую (вторую) статистически совпадающую выборку в наших исследованиях имеет вероятность p < 0,05, что показал анализ всех 225 матриц парного сравнения выборок. Что тогда выбирать в качестве стандарта при оценке состояния ССС человека на Севере, если все выборки КИ уникальны? Мы предлагаем рассчитывать площади псевдоаттракторов (ПА) по формуле 5 = Дх;хДх2, где Дх; - вариационный размах для КИ (в мс.), а Дх2 - вариационный размах для скорости изменения хх (символ Д означает вариационный размах этих переменных). Подчеркнем, что на фазовой плоскости этих координат хх и х2 мы имеем фазовый портрет в виде набора фазовых траекторий, которые ограничены некоторым прямоугольником со сторонами Дх; и Дх2. Площадь этого прямоугольника 5 и есть площадь ПА, внутри которого располагаются все выборки для i-й испытуемой ву-й серии измерений. Подчеркнем, что сами площади ПА имеют уже тройную индексацию 5jJm, где m - номер выборки в у-й серии для i-й испытуемой. Подчеркнем, что для каждой i-й испытуемой мы построили матрицы парного сравнения выборок уже этих площадей 5ijm (для у-й серии и m-й выборки). В итоге мы получили всего 15 матриц парных сравнений выборок всех площадей ПА для каждой из 15 испытуемых. Каждая такая матрица имеет свое значение чисел ki совпадений выборок 5 для ПА у i-й испытуемой. Очевидно, что если сами площади ПА будут статистически устойчивы, то их (любую такую 5iJm) можно выбирать в качестве стандарта при измерении функциональной нормы в работе ССС [3-10, 13-18]. В качестве примера мы представляем одну из таких матриц парных сравнений выборок площадей ПА для одной испытуемой (ЕИР) при проведении 225 повторных регистраций КИ. В этом случае мы имеем 15 серий измерений по 15 выборок КИ в каждой такой серии и для каждой такой выборки мы строили фазовую плоскость (см. рисунок ниже) и находили площадь прямоугольника, внутрь которого попадали все данные выборки. Из табл. 2 следует, что число ky m (i-я испытуемая) имеет гораздо большее значение, обычно это число в покое у испытуемых больше 90 %. Это означает, что параметры ПА имеют статистическую устойчивость в отличие от самих выборок с позиций стохастики. В стохастике все характеристики КИ непрерывно и хаотически изменяются от выборки к выборке (у одного и того же испытуемого). Однако площади ПА для КИ демонстрируют статистическую устойчивость, так как матрицы выборок этих площадей 5iJ m для одного испытуемого статистически слабо изменяются (см. табл. 2). Подчеркнем, что эти площади образуют прямоугольник со сторонами Дх1 и Дх2, что представлено на рисунке в качестве примера. Здесь по оси х1 откладываются значения КИ в миллисекундах, а по оси х2 - величины приращений. Фазовая траектория представлена непрерывной линией, которая получается при соединении всех точек состояния вектора x(t) = (х1, x2)T. Легко видеть, что это не является 29 Экологическая физиология Экология человека 2020.11 Фазовый портрет состояния параметров кардиоинтервалов испытуемой ЕИР до нагрузки S = 302,5х103 y. e.) динамическим хаосом Лоренца, так как фазовые траектории непрерывно и хаотически пересекаются. В аттракторах Лоренца их пересечение невозможно, так как они всегда расходятся [10, 11]. Отметим, что сейчас ряд ученых также отмечают сложность в описании кардиоритма с позиций стохастики [3-5, 12-16]. Это объясняется особенностями регуляции ССС, но при этом остается фундаментальная проблема физиологии человека: что брать за стандарт (физиологическую норму), как диагностировать отклонение от стандарта, если сам стандарт непрерывно и хаотически изменяется (у одного и того же испытуемого даже в спокойном состоянии)? Это фундаментальная проблема и для экологии человека, так как необходимо как-то оценивать действие экофакторов среды обитания [1, 16-20]. Заключение Доказательство статистической неустойчивости выборок параметров ССС приводит к необходимости всей медико-биологической науки искать альтернативные методы и модели для описания состояния организма человека. Доказательство эффекта Еськова - Зинченко для ССС мы приводим с помощью многократных регистраций параметров КИ (по 225 выборок КИ у каждой испытуемой) и путем построения матриц парных сравнений этих выборок. Эти матрицы (по 15 матриц для каждого испытуемого) демонстрируют крайне низкое (менее 15 %) статистическое совпадение. Напомним, что в биомедицине обычно требуется более 95 % совпадений, иначе статистика не работает. В этой связи мы предлагаем рассчитывать параметры псевдоаттракторов, то есть площадь ПА SiJm. Именно эти площади (для каждого испытуемого) могут быть определенными инвариантами, если физиологическое состояние организма человека не изменяется. Многократные повторные измерения выборок КИ и расчет площадей ПА показали, что эти площади действительно могут являться инвариантами в экологии человека. Они не изменяются, если не изменяется физиологическое состояние испытуемого, и наоборот. Эти площади ПА можно использовать при расчетах даже одной выборки, так как в неизменном гомеостазе человек демонстрирует их статистическую устойчивость.×
Об авторах
Валерий Валериевич Еськов
ФГУ «ФНЦ Научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук»
Email: firing.squad@mail.ru
кандидат медицинских наук 117218, г. Москва, пр-т Нахимовский, д. 36
Евгений Владимирович Орлов
ГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет» Минздрава Россииг. Самара
Юлия Владимировна Башкатова
ФГУ «ФНЦ Научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук»г. Москва
Екатерина Геннадьевна Мельникова
ФГУ «ФНЦ Научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук»г. Москва
Список литературы
- Филатова О. Е., Гудков А. Б., Еськов В. В., Чемпалова Л. С. Понятие однородности группы в экологии человека // Экология человека. 2020. № 2. С. 40-44. Filatova O. E., Gudkov A. B., Eskov V. V., Chempalova L. S. The Concept of Uniformity of a Group in Human Ecology. Ekologiya cheloveka [Human Ecology]. 2020, 2, pp. 40-44. [In Russian]
- Bernshtein N. A. The coordination and regulation of movements. Oxford, New York, Pergamon Press, 1967, 196 p.
- Braunlin E., Tolar J., Mackey-Bojack S., Masinde T., Krivit W., Schoen F. J. Clear cells in the atrioventricular valves of infants with severe human mucopolysaccharidosis (hurler syndrome) are activated valvular interstitial cells. Cardiovascular Pathology. 2011, 20, pp. 315-321.
- Brown R., Macefield V. G. Skin sympathetic nerve activity in humans during exposure to emotionally-charged images: sex differences. Frontiers in Physiology. 2014, 5, p. 111.
- Chan N., Choy C. Screening for atrial fibrillation in 13 122 Hong Kong citizens with smartphone electrocardiogram. Heart. 2017, 103, pp. 24-31.
- Churchland M. M., Cunningham J. P., Kaufman M. T., Foster J. D., Nuyujukian P., Ryu S. I., Shenoy K. V. Neural population dynamics during reaching. Nature. 2012, 487, pp. 51-56.
- Eskov V. M. Models of hierarchical respiratory neuron networks. Neurocomputing. 1996, 11 (2-4), pp. 203-226.
- Eskov V. M., Filatova O. E. Problem of identity of functional states in neuronal networks. Biophysics. 2003, 48 (3), pp. 497-505.
- Eskov V. M., Filatova O. E. Problem of identity of functional states of neuronal systems. Biophysics. 2003, 48 (3), pp. 526-534.
- Eskov V. M., Khadartsev A. A., Eskov V. V., Vokhmina J. V. Chaotic dynamics of cardio intervals in three age groups of indigenous and nonindigenous populations of Ugra. Advances in gerontology. 2016, 6 (3), pp. 191-197.
- Eskov V. M., Bazhenova A. E., Vochmina U. V., Filatov M. A., Ilyashenko L. K. N.A. Bernstein hypothesis in the description of chaotic dynamics of involuntary movements of person. Russian journal of biomechanics. 2017, 21 (1), pp. 14-23.
- Koska, J., Ksinantova I., Sebökova E, Kvetnansky R, Klimes I, Chrousos G, Pacak K. Endocrine regulation of subcutaneous fat metabolism during cold exposure in humans. Annals of the New York Academy of Sciences. 2002, 967, 1, pp. 500-505.
- Lovallo W. R. Psychophysiological reactivity: mechanisms and pathways to cardiovascular disease. Psychosomatic Medicine. 2003, 65 (1), pp. 36-45.
- McCraty R., Shaffer F. Heart Rate Variability: new perspectives on physiological mechanisms, assessment of self-regulatory capacity, and health risk. Global advances in health and medicine. 2015, 4 (1), pp. 46-61.
- Sussillo D., Churchland M. M., Kaufman M. T., Shenoy K. V. A neural network that finds a naturalistic solution for the production of muscle activity. Nature Neuroscience. 2015, 18, pp. 1025-1033.
- Vokhmina Y. V., Eskov V. M., Gavrilenko T. V., Filatova O. E. Measuring order parameters based on neural network technologies. Measurement techniques. 2015, 58 (4), pp. 462-466.
- Zilov V. G., Khadartsev A. A., Eskov V. V., Eskov V. M. Experimental Study of Statistical Stability of Cardiointerval Samples. Bulletin of experimental biology and medicine. 2017, 164 (2), pp. 115-117.
- Zilov V. G., Khadartsev A. A., Ilyashenko L. K., Eskov V. V., Minenko I. A. Experimental analysis of the chaotic dynamics of muscle biopotentials under various static loads. Bulletin of experimental biology and medicine. 2018, 165 (4), pp. 415-418.
- Zilov V. G., Khadartsev A. A., Eskov V. V., Ilyashenko L. K., Kitanina K. Yu. Examination of statistical instability of electroencephalograms. Bulletin of experimental biology and medicine. 2019, 168 (7), pp. 5-9.
- Zilov V. G., Khadartsev A. A., Eskov V. M., Ilyashenko L. K. New effect in physiology of human nervous muscle system. Bulletin of experimental biology and medicine. 2019, 167 (4), pp. 419-423.
Дополнительные файлы
