COMPARATIVE STUDY OF INDICATORS INFORMATIVENESS OF ADAPTIVE STRESS RESPONSE

Abstract

This article presents the results of comparative analysis of some adaptive stress indicators informativeness (salivary cortisol, and also heart rate variability parameters such as stress index, index of vagosympathetic balance and centralization index) for students at different stages of the semester. An algorithm for adaptive stress response assessment with the high diagnostic accuracy is proposed.

Full Text

Актуальность. Адаптационное напряжение регуляторных систем - это интегральный ответ организма на комплекс воздействующих на него факторов, который проявляется в общем адаптационном синдроме (стресс-реакции) и приводит к мобилизации функциональных резервов [1]. Некоторые физиологические параметры организма, такие как индекс напряжения (ИН), вагосимпатический индекс (LF/HF) и индекс централиза-ции (ИЦ) сердечного ритма, а также концентрация кортизола, часто рассматриваются в качестве индикаторов адаптационного напряжения организма и используются для оценки выраженности стрессорной реакции [2-7]. Однако их взаимосвязь с различными функциональными параметрами организма, а также сравнительная оценка их информативности с точки зрения прогноза адаптационного напряжения остаются не изученными. Цель данной работы - сравнительный анализ информативности неко-торых индикаторов адаптационного напряжения с последующим созданием алгоритма оценки адаптационного напряжения организма с повышенной диагностической точностью. Материал и методы исследования. У 319 студентов Медицинского института в возрасте 19-21 изучали функциональное состояние организма, включая оценку гормональных, вегетативных, нейрофизиологических и психоэмоциональных параметров, в несколько этапов: межсессионный (апрель), сессионный (период летней сессии, в день перед вторым или третьим экзаменом) и послесессионный период (через 12-14 дней после завершения сессии). Определение концентрации кортизола в слюне осуществляли методом иммуноферментного анализа с использованием анализатора «BIO-RAD», модель 680 (Франция). Показатели вариабельности сердечного ритма (ВСР) регистрировали в состоянии спокойного бодрствования с помощью полианализатора РГПА-6/12 «РЕАН-ПОЛИ» («Медиком МТД», Таганрог) с последующим анализом ВСР во временной области, а также оценкой спектральных мощностей волн различных частот. С помощью компьютерной программы «Effecton» пакета тестов «Ягуар» (Москва) определяли ряд показателей ре-зультативности простых и сложных зрительномоторных реакций (ПЗМР и СЗМР) в обычных и стрессорных (дефицита времени и аудиовизуальных помех) условиях их реализации. Определение уровня самочувствия, активности и настроения (САН) проводили по общепринятой методике (Доскин В.А., 1973). Статистическую обработку экспериментальных данных осуществляли с помощью программы «Statistica 10.0». Полученные результаты и их обсуждение. Анализ изучаемых параметров на разных этапах учебного семестра выявил, что в период сессии у студентов происходит изменение гормональных, вегетативных, нейрофизиологических и психоэмоциональных характеристик функционального состояния: увеличивается содержание кортизола в слюне, повышается напряженность регуляции сердечного ритма, снижается результативность некоторых сенсомоторных реакций и ухудшается психоэмоциональное состояние. Данный эффект для некоторых вегетативных параметров являлся пролонгированным, что отражалось в прогрессирующей негативной динамике и в послесессионный период, а гормональные и психофизиологи-ческие проявления в течение 14 дней после сессии нивелировались, причем приобретали наиболее оптимальные значения по сравнению с другими эта-пами учебного семестра. Отражением динамики функционального состояния были ожидаемые изменения исследуемых индикаторов адаптационного напряжения, в связи с чем, для определения их прогностической информативности применяли математическое моделирование методом множественной регрессии, позволяющее оценить степень детерминированности какого-либо физиологического признака другими предикторами. Регрессорами считали следующие параметры функционального состояния организма: время и точность простых и сложных СМР в различных условиях их реализации и показатели самооценки психоэмоционального состояния, а зависимой переменной - адаптационные характеристики (ИН, LF/HF, ИЦ или концентрацию кортизола). Если адаптационная характеристика не являлась зависимым признаком данного уравнения, то она также включалась в перечень регрессоров. Принималось, что предсказательная ценность признака тем выше, чем больше адекватность полученного уравнения регрессии, которая, согласно О.Ю. Ребровой [8], определяется величиной F-критерия Фишера и его статистической значимостью; величиной коэффициента множественной детерминации (R2) и статистической значимостью регрессионных коэффициентов (оценивалась долей значимых, выраженной в процентах). Сначала была проанализирована прогностическая значимость адаптационных параметров в целом, независимо от этапов учебного семестра. Множественный регрессионный анализ предикторов переменной ИН (табл. 1) показал, что она детерминируется рядом физиологических параметров, статистически значимыми из которых являются КО СЗМР пом, ВР б СЗМР пом, Концентрация кортизола, КО СЗМР деф (перечислены в порядке убывания прогностической значимости). Таблица 1 Результаты множественного регрессионного анализа предикторов переменной ИН на всех этапах исследования Показатель Стандартизированый регрессионный коэффициент (β) Нестандартизированый регрессионный коэффициент (B) Значение tкритерия Стьюдента при оценке значимости регрессионного коэффициента Статистическая значимость (p) для критерия Стьюдента Свободный член уравнения 171,11 2,69 0,009 КО СЗМР пом, % 0,51 10,06 5,33 0,000 ВР б СЗМР пом, мс 0,32 0,32 3,57 0,001 Концентрация кортизола, нг/мл 0,26 0,99 2,94 0,004 КО СЗМР деф, % 0,33 2,93 3,14 0,002 КО СЗМР, % 0,16 13,67 1,74 0,086 Самочувствие, у.е. 0,15 10,50 1,65 0,103 ВР СЗМР деф, мс 0,14 0,07 1,23 0,223 Примечание: Статистическая значимость уравнения регрессии по F-критерию Фишера составляет 9,11 (р=0,000). R2=0,453. При этом наиболее информативным предиктором ИН является показатель КО СЗМР пом, т.к. он имеет наибольшее значения стандартизированного регрессионного коэффициента (β =-0,51), это говорит о наибольшем вкладе данной характеристики в варьирование значений ИН. На основе полученных коэффициентов можно составить эмпирическое уравнение регрессии для предикторов адаптационного параметра ИН, в роли которых выступают гормональные, рефлексометрические и психоэмоциональные характеристики функционального состояния студентов: ИН = -171,11 - 10,06×A + 0,32×B + 0,99×С + 2,93×D + 13,67×E + 0,11×F - 0,07×G, где A - количество ошибок (КО) в СЗМР при помехах; B - время реакции (ВР) без помех СЗМР при помехах; С - Концентрация кортизола; D - КО в СЗМР при дефиците времени; E - КО СЗМР; F - Самочувствие; G - ВР СЗМР при дефиците времени. Данное уравнение позволяет осуществить расчет ИН, прогнозируя величину данного индикатора напряжения системы адаптации. Но так как только 5 из 8 регрессионных коэффициентов были статистически значимы-ми, прогностическую ценность приведенной модели можно оценить лишь как удовлетворительную. Статистически значимая величина критерия Фишера демонстрирует ее адекватность, однако относительно небольшое значение коэффициента множественной детерминации (R2) показывает, что значение ИН лишь на 45,3% детерминируется представленными в таблице 1 признаками и существуют другие, не учтенные в данной модели факторы. Аналогичный анализ переменной LF/HF позволил составить эмпирическое уравнение регрессии для расчета данного параметра на основании значений рефлексометрических и психоэмоциональных характеристик функционального состояния студентов: LF/HF = 0,95 - 0,44×A + 0,39×B + 0,34×С - 0,20×D, где A - Настроение; B - КО СЗМР; С - Самочувствие; D - Активность. Значение переменной ИЦ, согласно полученному нами уравнению регрессии, также может адекватно прогнозироваться: ИЦ = 4,14 - 0,86×A - 0,08×B - 0,09×С + 0,01×D + 0,82×E - 0,69×F, где A - КО СЗМР; B - КО СЗМР при дефиците времени; С - КО СЗМР при помехах; D - ВР СЗМР; E - Настроение; F - Самочувствие. Уравнение для концентрации кортизола в слюне имело следующий вид: Концентрация кортизола = 24,79 + 0,10×A + 0,06×B - 0,59×С - 0,03×D - 0,04, где A - ИН; B - ВР СЗМР при дефиците времени; С - КО СЗМР при дефиците времени; D - КО СЗМР при дефиците времени; E - ВР ПЗМР. Из вышеописанного можно заключить, что все четыре исследуемых нами параметра состояния адаптационных систем организма студентов (ИН, LF/HF, ИЦ и концентрации кортизола в слюне) имеют существенные взаимосвязи с другими функциональными характеристиками, однако, согласно значениям коэффициентов детерминации, степень их прогнозирования в построенных нами моделях недостаточно высока. Предположив, что это связано с существенными различиями функциональных состояний студентов в межсессионный, сессионный и послесессионный периоды, мы повторили попытки математического прогноза значений ИН, LF/HF, ИЦ и концентрации кортизола в слюне отдельно для каждого этапа учебного семестра, итоговые результаты чего представлены в таблице 2. Таблица 2. Результаты сравнительного анализа предсказательной ценности параметров адаптационного напряжения организма студентов Параметр адаптационного напряжения Критерии предсказательной ценности по результатам множественного регрессионного анализа Значимость уравнения регрессии по F-критерию Фишера Коэффициент детерминации (R2) Доля статистически значимых критериев в уравнении, % На всех этапах исследования ИН 0,000 0,45 62,5 LF/HF 0,000 0,330 57,1 Концентрация кортизола 0,002 0,218 33,3 ИЦ 0,001 0,324 60,0 В межсессионный период ИН 0,035 0,450 37,5 LF/HF 0,030 0,286 25,0 Концентрация кортизола 0,008 0,604 57,1 ИЦ 0,089 0,395 28,6 В период сессии ИН 0,001 0,658 33,3 LF/HF 0,001 0,876 50,0 Концентрация кортизола 0,003 0,892 40,0 ИЦ 0,000 0,786 87,5 В послесессионный период ИН 0,002 0,493 40,0 LF/HF 0,005 0,583 12,5 Концентрация кортизола 0,003 0,467 25,0 ИЦ 0,013 0,583 50,0 В верхней части таблицы приведены результаты сопоставления информативности адаптационных индикаторов в целом по группе исследуемых, без разделения на этапы учебного семестра. Согласно минимально возможному значению ошибки по критерию Фишера, наибольшему значению коэффициента детерминации и высокой доле статистически значимых критериев, самая адекватная модель получена для переменной ИН, именно этот показатель адаптационного напряжения организма в наибольшей степени детерминирован другими функциональными характеристиками. Вместе с тем при отдельном рассмотрении этапов учебного семестра данное заключение не находит своего подтверждения. Так, согласно наименьшим значениям ошибки при проверке статистической значимости модели, а также наиболее высоким значениям коэффициента детерминации и доли значимых критериев, можно заключить, что самая адекватная прогностическая модель в межсессионный период выстраивается для переменной концентрации кортизола в слюне. Вегетативные маркеры адаптационного напряжения на данном этапе учебного семестра по всем признакам менее информативны. В период сессии и послесессионный период сопоставление информативности исследуемых дает иное заключение: если пренебречь незначительными различиями регрессионных коэффициентов в сессионный период для LF/HF, ИЦ и концентрации кортизола, то согласно преобладающему большинству признаков адекватности модели, наибольшую прогностическую ценность имеет ИЦ, именно этот показатель наиболее точно отражает функциональное состояние различных систем организма. Заключение. Обобщая результаты регрессионного анализа, можно отметить, что исследуемые характеристики не только являются индикаторами адаптационного напряжения нейрогуморальных регуляторных систем, но и комплексно отражают гормональные, вегетативные, нейрофизиологические и психоэмоциональные характеристики функционального состояния организма, а полученные в работе математические модели позволяют осуществлять их прогнозирование. При этом прогностическая значимость и, следовательно, информативность различных адаптационных индикаторов зависит от этапа учебного семестра: в межсессионный период наиболее адекватная прогностическая модель выстраивается для концентрации кортизола в слюне, а вегетативные маркеры адаптационного напряжения на данном этапе учебного семестра по всем признакам менее информативны; в период сессии и послесессионный период наиболее точно отражает функциональное состояние различных систем организма индекс централизации ВСР, что отражает доминирующую роль высших отделов ЦНС в регуляции функций организма в периоды стрессорного напряжения. На основе полученных данных предлагается алгоритм применения различных индикаторов адаптационного напряжения, который позволит значительно повысить их прогностическую информативность в практике медико-профилактических и оздоровительных мероприятий (рис. 1). Согласно схеме, на первом этапе диагностики состояния адаптационных систем организма необходимо осуществить регистрацию ЭКГ и последующий математический анализ ВСР с определением величины ИН. Если значения ИН находятся в пределах нормы - от 50 до 150 у.е. - то далее, для уточнения заключения, необходимо применить неинвазивный метод гормональной оценки адаптационного напряжения - измерение уровня кортизола в слюне. Если значения индекса напряжения выходят за пределы нормы, то оценку выраженности дезадаптационных изменений необходимо осуществлять путем спектрального анализа ВСР с определением значений ИЦ. Рис. 1 Алгоритм оценки адаптационного напряжения с повышенной диагностической точностью. Такой подход позволяет существенно увеличить точность прогноза дезадаптационных нарушений функций и осуществить своевременное выявление преморбидных состояний организма студентов в условиях обучения в вузе. Кроме того, полученные результаты создают предпосылки для оценки информативности индикаторов адаптационного напряжения в условиях воздействия на человека других (неакадемических) стрессогенных факторов.