СПОСОБ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УРОВНЯ ПСИХОЭМОЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ СПОРТСМЕНОВ, ПРИНИМАЮЩИХ УЧАСТИЕ В ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ВИДАХ СПОРТА
METHOD FOR MATHEMATICAL PREDICTION OF PSYCHO-EMOTIONAL CONDITION LEVEL OF ATHLETES PARTICIPATING IN EXTREME SPORTS

Изобретение относится к области медицины, в частности лечебная физкультура и спортивная медицина, патофизиология, и может быть использовано для прогнозирования уровня психоэмоционального состояния спортсменов, принимающих участие в экстремальных видах спорта.
Выраженность психоэмоционального напряжения у спортсменов, участвующих в экстремальных видах спорта, зависит в первую очередь от интенсивности воздействия физического или психического стрессового фактора и, как правило, уменьшается через несколько часов или дней. При отсутствии своевременной психокоррекции, длительное психоэмоциональное напряжение приводит к снижению функциональных и адаптационных резервов организма спортсменов и запускает нейроиммуноэндокринный комплекс патологических психических и психосоматических процессов (Galvez-Contreras A.Y., Campos-Ordonez Т., Lopez-Virgen V. et al. 2016; Kang H.J., Yoon S., Lyoo I.K. 2015; Juster R.P., Mcewen B.S., Lupien S.J. 2010). Экстремальное воздействие факторов окружающей среды в сочетании с различными стрессовыми ситуациями ведут не только к дестабилизации психических и нейроэндокринных функций организма спортсменов, но и к дисбалансу иммунной системы и ослаблению механизмов иммунной защиты (Faden A.I., Loane D.J., 2015; Feder A., Nestler E.J., Charney D.S., 2009; Hyde, L.W., 2015; Kloet E.R., Joels M., Holsboer F., 2005; Michopoulos V., Jovanovic Т., 2015).
В Российской научной литературе вопросы организации скрининга психоэмоционального состояния и его динамической оценки у спортсменов практически не представлены (Щепин В.О., Зудин А.Б., 2012; Стаценко Е.А., 2013), тогда как по иностранным данным организация психодиагностических и психопрофилактических мероприятий у спортсменов (США, Канады, Австралии и Евросоюза) представляет большой интерес (АН G.C., Ryan G., De Silva M.J., 2016; Rosano T.G., Ohouo P.Y., Leque J.J. et al. 2016; Bell S.A., Lori J., Redman R., Seng J., 2015; Warner C.H., Appenzeller G.N., Parker J.R. et al. 2011; Jones E., Hyams K.C., Wessely S., 2003; Nelson Z.J., Stellpflug S.J., Engebretsen K.M., 2015; Munoz-Navarro R., Cano-Vindel A., Wood С.M. et al., 2016; Searle A.K., et al. 2015; Van Thuyne W., Van Eenoo P., Delbeke F.T. 2007). В отечественной литературе делается акцент на теории психического стресса как основного компонента психической адаптации спортсменов к сложным и экстремальным условиям окружающей среды (Водопьянова Н.Е. 2013; Жовнерчук Е.В. 2011; Семке В.Я. 2011). В работах некоторых авторов (Новожилова М.Ю. 2009 и Свечников Д.В. 2015) утверждается, что премордибные (субклинические) формы в виде психологических стрессовых реакций могут вызывать профессиональную дезадаптацию.
Тревога характерна для начальной фазы психологического стресса и является основным признаком стрессогенеза (Dekel S., Solomon Z., Horesh D., Ein-Dor T. 2014). Многие авторы отмечают повышенную продукцию кортизола (Cortisol) при выраженном психоэмоциональном напряжении и тревожных расстройствах, тогда как синдром хронического напряжения и общее психологическое истощение приводит к снижению уровня кортизола (Крижановский А.С., 2016; Л.А. Рядовая, Е.В. Гуткевич, В.Я. Семке и др. 2008; Н.В. Бояринова, М.Г. Давыдович, В.Э. Цейликман и др. 2010; Семке В.Я. 2011; Пигарова Е.А., Плещева А.В., Дзеранова Л.К. и др. 2010; Lehrner A., Yehuda R., 2014; Michopoulos V., Norrholm S.D., Jovanovic Т. 2015). Выраженной антиглюкокортикоидной активностью обладает дегидроэпиандростерон (DHEA). Это вещество в виде буферной формы дегидроэпиандростерон-сульфата предотвращает развитие психологической дезадаптации и стресс-индуцируемых заболеваний (Козлова М.А., 2014; Wu Т.Н., Chang С.С, Chen C.Y. et al. 2015). Особое внимание при исследовании стресса в современных исследованиях уделяется соотношению кортизол/ДГЭА, где низкий уровень кортизола в сочетании с высоким ДГЭА является прогностическим фактором развития синдрома хронического напряжения (Goncharov N.P. 2015; Schreiber М., Mcenany G.P. 2015).
Метод электроэнцефалографии головного мозга с последовательным спектральным анализом, известен как компрессионный спектральный анализ ЭЭГ, был предложен R.G. Bickford в 1972 году (Bickford R.G., 1972). Этот метод дал возможность определить некоторые паттерны ЭЭГ, коррелирующие с многими патологическими процессами и их исходами (Karnze D.S., 1982; Cant B.R., 1984; (Jonkman J., 1992; Kullmann F., 2001; Doyle O.M., 2007; Wieser H.Gr., 2006; Korinthenberg R., 2002; Loganovsky K.N., 2004; Chabot R.J., 2005; Newton Т., 2003; Stone J.L, 1988; Synek V.M., 1990; Kane N.M, 1998; Cant B.R., 1984; Fabregas N., 2004; Korn A., 2005; Hellstrom-Westas L., 2005; Thompson J., 2005; Thatcher R.W., 2001; Roche R.A., 2004; Slewa-Younan S., 2002; Slobounov S., 2002).
Значительный интерес в диагностике «функциональных расстройств» нервной системы занимает количественный анализ ЭЭГ. По данным литературы у больных с депрессией диагностическая чувствительность этого анализа находится в диапазоне от 72 до 93% и специфичность от 75 до 88% (Kanda Р.А., 2009). Thornton К.Е, (1999), Thatcher R.W. (1989) и Trudeau N. (2000) вывели дискриминантную функцию прогноза степени тяжести перенесенной ЧМТ, где диагностическая точность составляла от 87 до 95%.
Наряду с вышеперечисленными методами, проводятся формализованные тесты на основе опросников. Данная практика показала, что результаты в меньшей степени зависят от уровня подготовленности психолога. Однако подобный подход к оценке психологического состояния не обеспечивает получения достоверных и однозначно трактуемых психологических и физиологических критериев (Шамрей В.К., Русанов С.Н., Костюк Г.П. 2007; Овчинников Б.В., Костюк Г.П., Дьяконов И.Ф. 2015; Гончаренко А.Ю. 2017).
В настоящее время проведение мониторинга психического здоровья затрудняется из-за отсутствия скрининговых методик с доказанной диагностической эффективностью, где были бы включены достоверные критерии их оценки (Менделевич, В.Д. 2013; Коцюбинский А.П., Шейнина Н.С., 2012; Семке В.Я. 2011; Солдаткин В.А., Перехов А.Я., Крючкова М.Н. и др. 2015). В мире используется большое число достаточно точных и надежных опросников, клинических шкал и перечней признаков, заполняемых врачом, предназначенных для оценки психического состояния (Пастушенков, А.В. 2015; Sandhu S., Killaspy Н., Krotofil J. et al. 2016; Sonntag M.,  H.H., Konnopka A. 2015; Pettersson A., Bostrom K.B., Gustavsson P., Ekselius L. 2015). В отечественных исследованиях методик предназначенных для скрининга пограничных психических расстройств у спортсменов, нам практически не встретилось за исключением «Опросник невротических расстройств - симптоматический» («ОНР-СИ») (Новожилова М.Ю. 2009; Федак Б.С., Сарвир И.Н., Balaban I.V., Pyatibrat E.D., Proshin S.N. et al. 2015; Schmidt, U. 2015).
Сенсомоторные реакции являются одной из характеристик психомоторного ответа и основным показателем функционального состояния центральной нервной системы (ЦНС) (Кирой В.Н., 2003; Бианки В.Л., 1989; Брагина Н.Н., 1977; Айдаркина Е.С., 2008). Ухудшение функционального состояния ЦНС сопровождается увеличением времени простых и сложных сенсомоторных реакций, а также числа ошибок (Кирой В.Н., 2003). В клинической практике сенсомоторные реакции используют для диагностики функционального состояния головного мозга и оценки эффективности терапии при различных патологических состояниях ЦНС (Блинков С.М., 1988; Изнак А.Ф., 2011).
В настоящее время основными методами ранней диагностики уровня психоэмоционального состояния у спортсменов, является феноменологический (выявление психологических феноменов) и уровневый (ранжирующий выраженность психоэмоционального напряжения) (Вишняков Н.И., Кочорова Л.В., Колесникова Н.Ю. 2007; Кочорова Л.В., Незнанов Н.Г. 2000; Караваева Т.А., Васильева А.В., Чехлатый Е.И. и др. 2015; Лыткин В.М., Нечипоренко В.В., 2014; Кулеш Д.В., Колесников С.И., Долгих В.В. и др. 2015; Менделевич В.Д. 2013; Оганова Р.Г., Хальфина Р.А. 2013; Коцюбинский А.П., Шейнина Н.С. и др. 2012; Щепин В.О., Зудин А.Б. 2012). Эти методы имеют ограничения в виде значительных временных затрат и существенные недостатки, такие как позднюю обращаемость спортсменов в связи со стигматизированностью психической патологии в спортивной среде, зависимость от качества диагностики и от квалификации врача (Андрющенко А.В. 2011; Кочорова Л.В., Незнанов Н.Г., 2000; Щепин В.О., Дьячкова А.С., 2014; Liberzon I., Abelson J.L., 2016; Fertout М., Jones N., Keeling M., Greenberg N., 2015; Murphy D., Busuttil W., 2015; Whybrow D., Jones N., Evans С et al. 2016).
Существенными недостатками всех перечисленных выше способов и методов диагностики является субъективность и трудоемкость при определении психоэмоционального состояния спортсменов, а также невысокая точность. Из анамнеза каждого спортсмена крайне сложно установить интенсивность воздействия физического или психического стрессового фактора, также большой проблемой в диагностике и коррекции психоэмоционального напряжения у спортсменов, принимающих участие в экстремальных видах спорта, является их поздняя обращаемость за медико-психологической помощью. Лабораторные методы диагностики основанные на определении соотношения кортизола к дегидроэпиандростерону вызывают сложности по причине отсутствия мобильности и громоздкости оборудования и, как правило, спортивный врач получает результаты с большим опозданием. Отсутствие своевременной психокоррекции приводит к снижению функциональных и адаптационных резервов организма. В связи с вышеизложенными фактами необходимо ввести критерии, определяющие уровень психоэмоционального состояния, невротических и тревожных расстройств, связанных со стрессом. На данный момент объективизирующих показателей диагностики и прогноза дезадаптационных нарушений психической деятельности (предболезненное, преморбидное состояния) до настоящего времени предложено не было, а изменения уровня психоэмоционального состояния является «группообразующим» фактором для развития невротических расстройств.
Следует подчеркнуть, что психологический скрининг представляет собой первичную процедуру, цель которой - выявление лиц с высокой вероятностью психоэмоционального перенапряжения, подлежащих последующему более углубленному инструментальному и клиническому исследованию. Оценка уровня психоэмоционального состояния спортсменов, принимающих участие в экстремальных видах спорта, не подменяет клиническую диагностику, а является лишь дополнительным диагностическим инструментом, позволяющими в совокупности дать оценку психологического здоровья спортсменов, выявить формирующийся патологический процесс на самом раннем этапе и инициировать лечебные мероприятия в точке их максимальной эффективности.
Предложенный способ прогнозирования уровня психоэмоционального состояния дает возможность за счет объединения нескольких критериев в единую модель оценить психологическое здоровье спортсменов оперативно и при минимальных временных и инструментальных затратах.
В основе способа заложен систематический мониторинг психологического здоровья спортсменов и оценка эффективности психкорригирующих мероприятий.
Цель изобретения: разработка модели прогноза уровня психоэмоционального состояния у спортсменов, принимающих участие в экстремальных видах спорта, на основании минимального, но достаточного числа наиболее простых и стандартных показателях электроэнцефалографии (ЭЭГ), не требующей высокой квалификации медицинского персонала и дорогостоящих инструментальных методов исследования.
Способ прогнозирования уровня психоэмоционального состояния у спортсменов, принимающих участие в экстремальных видах спортавключающий проведение электроэнцефалографии (ЭЭГ), отличающийся тем, что определяют следующие
показатели ЭЭГ: индекс мощности дельта ритма (Дельта 1М, %), индекс мощности альфа ритма (Альфа И, %), мощность альфа ритма (Альфа М, мкВ2/Гц), мощность тета ритма (Тета М, мкВ2/Гц), мощность дельта2 ритма (Дельта 2М, мкВ2/Гц), мощность дельта1 ритма  (Дельта 1М, мкВ2/Гц),  длина волны (EEG POLY L, у.е.), индекс мощности бета1 ритма (Бета 1И, %), индекс мощности бета2 ритма (Бета 2И, %), уровень метаболической активности головного мозга (ПС, мВ), мощность бета2 ритма (Бета 2М, мкВ2/Гц), далее рассчитывают линейно-дискриминантные функции (ЛДФ) по формулам:
ЛДФ1=-252,498+7,617×X1+2,217×Х2+(-0,032×Х3)+1,061×Х4+(-0,249×Х5)+0,003×Х6+0,002×Х7+5,603×Х8+0,006×Х9+6,462×Х10+(-1,048×X11);
ЛДФ2=-220,195+6,742×X1+2,810×Х2+(-0,05×Х3)+1,109×Х4+(-0,282×Х5)+0,009×Х6+0×Х7+5,505×Х8+0,007×Х9+6,692×X10+(-1,087×X11);
ЛДФ3=-203,135+6,075×X1+3,285×Х2+(-0,064×Х3)+1,116×Х4+(-0,282×Х5)+0,010×Х6+(-0,001×Х7)+5,457×Х8+0,01×Х9+6,850×Х10+(-1,105×X11);
ЛДФ4=-196,346+5,465×X1+3,770×Х2+(-0,078×Х3)+1,156×Х4+(-0,294×Х5)+0,013×Х6+(-0,003×Х7)+5,710×Х8+0,012×Х9+6,945×Х10+(-1,133×Х11);
ЛДФ5=-190,269+4,803×X1+4,213×Х2+(-0,092×Х3)+1,162×Х4+(-0,299×Х5)+0,015×Х6+(-0,003×Х7)+5,436×Х8+0,013×Х9+7,037×Х10+(-1,137×Х11);
ЛДФ6=-197,277+4,233×X1+4,725×Х2+(-0,102×Х3)+1,189×Х4+(-0,31×Х5)+0,018×Х6+(-0,003×Х7)+5,475×Х8+0,013×Х9+7,165×Х10+(-1,163×Х11);
ЛДФ7=-210,461+3,485×X1+5,282×Х2+(-0,108×Х3)+1,256×Х4+(-0,339×Х5)+0,023×Х6+(-0,005×Х7)+5,548×Х8+0,015×Х9+7,276×Х10+(-1,226×X11);
ЛДФ8=-231,129+2,716×X1+5,756×Х2+(-0,085×Х3)+1,178×Х4+(-0,305×Х5)+0,019×Х6+(-0,004×Х7)+5,389×Х8+0,015×Х9+7,166×Х10+(-1,206×X11),
где: Х1 - Дельта 1 И;
Х2 – Альфа И;
Х3 – Альфа М;
Х4 – Тета М;
Х5 - Дельта 2 М;
Х6 - Дельта 1 М;
Х7 - EEG POLY L;
Х8 – Бета 2 И;
Х9 – ПС;
Х10 - Бета 1 И;
Х11 – Бета 1 М,
и при ЛДФ1>ЛДФ2, ЛДФ3, ЛДФ4, ЛДФ5, ЛДФ6, ЛДФ7, ЛДФ8 у спортсменов, принимающих участие в экстремальных видах спорта наибольшая вероятность критического уровня психоэмоционального состояния;
при ЛДФ2>ЛДФ1, ЛДФ3, ЛДФ4, ЛДФ5, ЛДФ6, ЛДФ7, ЛДФ8 у спортсменов, принимающих участие в экстремальных видах спорта наибольшая вероятность экстремального уровня психоэмоционального состояния;
при ЛДФ3>ЛДФ1, ЛДФ2, ЛДФ4, ЛДФ5, ЛДФ6, ЛДФ7, ЛДФ8 у спортсменов, принимающих участие в экстремальных видах спорта наибольшая вероятность очень плохого уровня психоэмоционального состояния;
при ЛДФ4>ЛДФ1, ЛДФ2, ЛДФ3, ЛДФ5, ЛДФ6, ЛДФ7, ЛДФ8 у спортсменов, принимающих участие в экстремальных видах спорта наибольшая вероятность неудовлетворительного уровня психоэмоционального состояния;
при ЛДФ5>ЛДФ1, ЛДФ2, ЛДФ3, ЛДФ4, ЛДФ6, ЛДФ7, ЛДФ8 у спортсменов, принимающих участие в экстремальных видах спорта наибольшая вероятность удовлетворительного уровня психоэмоционального состояния;
при ЛДФ6>ЛДФ1, ЛДФ2, ЛДФ3, ЛДФ4, ЛДФ5, ЛДФ7, ЛДФ8 у спортсменов, принимающих участие в экстремальных видах спорта наибольшая вероятность хорошего уровня психоэмоционального состояния;
при ЛДФ7>ЛДФ1, ЛДФ2, ЛДФ3, ЛДФ4, ЛДФ5, ЛДФ6, ЛДФ8 у спортсменов, принимающих участие в экстремальных видах спорта наибольшая вероятность очень хорошего уровня психоэмоционального состояния;
при ЛДФ8>ЛДФ1, ЛДФ2, ЛДФ3, ЛДФ4, ЛДФ5, ЛДФ6, ЛДФ7 у спортсменов, принимающих участие в экстремальных видах спорта наибольшая вероятность отличного уровня психоэмоционального состояния.
Приводим примеры практической реализации:
Спортсмен П., 29 лет, проходит сбор по парашютному троеборью в аэрограде «Коломна». При проведении планового обследования в состоянии покоя на 30 день от начала сборов жалобы не предъявляет. Общее состояние хорошее, телосложение нормостеническое, температура тела 36,5°С, сознание ясное, слизистая ротовой полости розовая. Подкожные лимфатические узлы: не пальпируются, не увеличены, безболезненные. Тоны сердца - ясные, ритмичные, шумов нет. ЧСС-86 уд/мин, АД=120/68 мм рт.ст. В легких при аускультации дыхание везикулярное, хрипов нет, ЧД-13 в минуту. Живот мягкий, при пальпации безболезненный, симптомов раздражения брюшины нет. Печень по краю реберной дуги, не увеличена. Селезенка не увеличена, безболезненная. Перистальтика не нарушена. Дефекация 2 раза в сутки, стул оформленный. Симптом поколачивания по пояснице отрицательный, мочевыделительная система без патологии, мочеиспускание 5-7 раз в сутки, безболезненное. Менингеальные симптомы отрицательные. Считает себя практически здоровым.
2
2
2
2
2
2
2
2
2
По результатам обследования методом вариабельности сердечного ритма: ЧСС - 86,8; R-R интервалы - 0,69; Мх - 0,74 мс; Mn - 0,628 мс; MxDMn - 0,116 мс; MxRMn - 1,18; RMSSD - 0,012448 мс; pNN50 - 0%; SDNN - 0,025 мс; CV - 3,55%; D - 0,0006 мс; Мо - 0,69 мс; AMoSDNN - 45,14 мс; АМо50 - 98,47 мс; АМо7,8 - 14,58 мс; СС1 - 0,8; СС0 - 3,7; Si - 612,46; TP - 0,54 мс; HF - 0,07 мс; LF - 0,9 мс; VLF - 0,17 мс; ULF - 0,017 мс; HFmx - 2,11 мс; LFmx - 12,2 мс; VLFmx - 13,88 мс2; ULFmx - 5,71 мс; HFt - 5,5 с; LFt - 8,5 с; VLFt - 48,76 с; ULFt - 73,14 с; HF - 13,71%; LF - 54,55%; VLF - 31,73%; LF/HF - 3,98; VLF/HF - 2,31; (VLF+LF)/HF (1С) - 6,3; ПАРС - 6; ИПРС - 1,55.
2
2
2
По результатам обследования методом объемной компрессионной осциллометрии получили следующие результаты: САД - 120 мм рт.ст.; ДАД - 68 мм рт.ст.; БАД - 110 мм рт.ст.; СрАД - 96 мм рт.ст.; АДуд - 24 мм рт.ст.; АДп - 52 л/мин; СКаДп - 330 см/с; ЧП - 85 уд./мин; СВ - 6,4 л/мин; СИ - 3,3 л/мин/м; УО - 75 мл; УИ - 39 мл/м; ОСВ - 227 л/мин; РЭ - 12,7 Вт; СКлин - 46 см/с; СПВ - 896 см/с; ПСС - 1,28 мл/мм рт.ст.; ОПСС - 1200 дин/с*см; МСЛЖ - 2,9 Вт; УПСС - 29%.
2
2
2
2
2
2
2
2
По результатам обследования методом электроэнцефалографии получили следующие результаты: Альфа И - 16,4%; Альфа М - 17 мкВ2/Гц; Бета 1И - 6,4%; Бета 1М - 6 мкВ/Гц; Бета 2И - 3,3 мкВ/Гц; Бета 2М - 3 мкВ/Гц; Дельта 1И - 51,3%; Дельта 1М - 106 мкВ/Гц; Дельта 2И - 9,8%; Дельта 2М - 12 мкВ/Гц; Польз И - 101,5%; Польз М - 157 мкВ/Гц; Тета И -12,8%; Тета М - 13 мкВ/Гц; Сумма М - 156 мкВ/Гц; ПС - 327,7 мВ; EEG POLY L - 332 у.е.
Дополнительно взяли анализ слюны для определения гормональных маркеров функциональной активности гипоталамо-гипофизарно-адреналовой системы, в качестве объективизирующих диагностических показателей раннего периода напряжения регуляторных систем: Cortisol - 2,348 ng/ml; DHEA-0,311 ng/ml.
Для определения уровня психологического состояния выполнялось решение дифференциальной задачи по формулам ЛДФ, подставлялись включенные в модель признаков значения, полученные при обследовании конкретного спортсмена-парашютиста, и производилось решение уравнений.
ЛДФ1=-252,498+7,617 × 51,3+2,217 × 16,4+(-0,032 × 17)+1,061 × 13+(-0,249 × 12)+0,003 × 106+0,002 × 332+5,603 × 3,3+0,006 × 327,7+6,462 × 6,4+(-1,048 × 6)=241,4;
ЛДФ2=-220,195+6,742 × 51,3+2,81 × 16,4+2,81 × 16,4+(-0,05 × 17)+1,109 × 13+(-0,282 × 12)+0,009 × 106+0 × 332+5,505 × 3,3+0,007 × 327,7+6,692 × 6,4+(-1,087 × 6)=285,7;
ЛДФ3=-203,135+6,075 × 51,3+3,285 × 16,4+(-0,064 × 17)+1,116 × 13+(-0,282 × 12)+0,01 × 106+(-0,001 × 332)+5,457 × 3,3+0,01 × 327,7+6,8 × 6,4+(-1,105 × 6)=231,3;
ЛДФ4=-196,346+5,465 × 51,3+3,77 × 16,4+(-0,078 × 17)+1,156 × 13+(-0,294 × 12)+0,013 × 106+(-0,003 × 332)+5,71 × 3,3+0,012 × 327,7+6,945 × 6,4+(-1,133 × 6)=216,8;
ЛДФ5=-190,269+4,803 × 51,3+4,213 × 16,4+(-0,092 × 17)+1,162 × 13+(-0,299 × 12)+0,015 × 106+(-0,003 × 332)+5,436 × 3,3+0,013 × 327,7+7,037 × 6,4+(-1,137 × 6)=196,2;
ЛДФ6=-197,277+4,233 × 51,3+4,725 × 16,9+(-0,102 × 17)+1,189 × 13+(-0,31 × 12)+0,018 × 106+(-0,003 × 332)+5,475 × 3,3+0,013 × 327,7+7.165 × 6,4+(-1,163 × 6)=169,5;
ЛДФ7=-210,461+3,485 × 51,3+5,28 × 16,4+(-0,108 × 17)+1,256 × 13+(-0,339 × 12)+0,023 × 106+(-0,005 × 332)+5,548 × 3,3+0,015 × 327,7+7,276 × 6,4+(-1,226 × 6)=128,5;
ЛДФ8=-231,129+2,716 × 51,3+5,756 × 16,4+(-0,085 × 17)+1,178 × 13+(-0,305 × 12)+0,019 × 106+(-0,004 × 332)+5,389 × 3,3+0,015 × 327,7+7.166 × 6,4+(-1,206 × 6)=74,8.
Из решения дифференциальной задачи видим, что ЛДФ2>ЛДФ1, ЛДФ3, ЛДФ4, ЛДФ5, ЛДФ6, ЛДФ7 и ЛДФ8. Значит парашютист, предположительно, относится ко второй группе психологического состояния, для которой значения ЛДФ наибольшее. Таким образом, прогнозируемое здоровье соответствует экстремальному уровню психологического состояния, на ЭЭГ видим выраженное снижение активности а-2 и повышение активности 8-1 спектров. Анализ вариабельности сердечного ритма показал высокую активность симпатического отдела вегетативной нервной системы, что подтверждалась существенным уменьшением временных показателей SDNN, RMSSD и pNN50, в то время как АМо50, АМо7.8 и Si в десять раз превышали значения параметров при обследовании этого спортсмена в оптимальном состоянии. Анализ результатов слюны показал, что Cortisol и DHEA регистрируются на уровне, характеризующем стадию истощения нейрогуморальной системы, при которой надпочечники больше не способны адаптироваться к стрессовым факторам по причине истощения своих функциональных возможностей. Данные изменения подтверждаются мощным увеличением вазомоторных волн низкочастотной части спектра (LF) при анализе В CP и характеризуют неспецифический механизм регуляции артериального давления с выраженным повышением СрАД, БАД, ЧП, УО, УИ, РЭ, ОПСС, УПСС и значительным снижением ПСС. Существенное повышение VLF отражает уровень ренин-ангиотензинвой активности и подтверждает увеличение энергозатрат в процессе адаптации организма, эти изменения протекали с повышением меры напряжения расхода энергии (РЭ), развиваемой миокардом при выполнении им работы по передвижению крови в замкнутой системе сосудов. Снижение высокочастотной части спектра (HF) подтверждает преобладание симпатического отдела вегетативной нервной системы. Показатель активности регуляторных систем (ПАРС) у данного спортсмена был зарегистрирован на уровне 6 баллов, что соответствовало верхней границе выраженного напряжения и нижней границе перенапряжения регуляторных систем.
Формулы для вычисления значений ЛДФ получены в результате анализа 925 обследований методом ЭЭГ в динамике у 30 спортсменов, принимающих участие в экстремальных видах спорта во время тренировочного и соревновательного периодов. Различным предикатным значениям дана оценка, с целью выявления наиболее значимых из них для последующего включения в модель диагностики уровня психоэмоционального состояния спортсменов. Это дало возможность разработать модель линейно дискриминантной функции.
В качестве предикатных факторов были выбраны следующие показатели: Альфа И, Альфа М, Бета 1И, Бета 1М, Бета 2И, Бета 2М, Дельта 1И, Дельта 1М, Дельта 2И, Дельта 2М, Польз И, Польз М, Тета И, Тета М, Сумма М, ПС, EEG POLY L. Данные критерии вошли в состав математико-статистического метода дискриминантного анализа в медицинской практике (Discriminant Analysis) пакета прикладных программ Statistica - 7.
В результате разработана модель прогноза уровня психоэмоционального состояния у спортсменов, принимающих участие в экстремальных видах спорта, основанная на восьми уровнях - критический, экстремальный, очень плохой, неудовлетворительный, удовлетворительный, хороший, очень хороший и отличный. В качестве математико-статистического метода моделирования избран дискриминантный анализ, основное предназначение которого: выявление предикаторов, значимо влияющих на отнесение конкретного спортсмена к одному из уровней психоэмоционального состояния, а также вычисление коэффициента для признаков, вошедших в линейную дискриминантную модель с целью последующего проведения дифференциального диагноза для конкретного парашютиста.
Дискриминантный анализ показал, что многие результаты ЭЭГ оказались статистически значимыми для определения психоэмоционального состояния у спортсменов с градацией на восемь уровней. Как выяснилось наиболее значимые признаки это: Дельта 1И (р<0,000), Альфа И (р<0,000); Альфа М (р<0,000); Тета М (р<0,000); Дельта 2М (р<0,000); Дельта 1М (р<0,000); EEG POLY (р<0,000); Бета 2И (р<0,000); ПС (р<0,008); Бета 1И (р<0,007); Бета 1М (р<0,027) (табл. 1).
Для решения задачи прогноза уровня психоэмоционального состояния спортсменов, участвующих в экстремальных видах спорта, в формулы ЛДФ подставляем значения признаков, включенных в модель, полученных при анализе ЭЭГ, и производим решение линейных уравнений. Данные приведенные в таблице №1 - «Показатели, включенные в модель прогноза уровня психоэмоционального состояния и их степени выраженности». Оцениваемый спортсмен должен быть отнесен в ту группу, значения ЛДФ для которой оказалось наибольшим. Так, если наибольшей оказывалась ЛДФ2, то для этого парашютиста наиболее вероятен экстремальный уровень психоэмоционального состояния.
По данным, представленным в таблице 2, видим, что в восьмой группе предлагаемая модель обеспечивает совпадение прогнозируемого уровня оптимального психоэмоционального состояния с реальным результатом в 88,1% случаев. В седьмой, шестой, пятой, четвертой, третьей и второй группах совпадение прогнозируемого психоэмоционального состояния с реальными результатами составило: 88,9%), 95,4%, 91%), 85%), 86,6% и 95,2% соответственно. С группой критического психоэмоционального состояния предлагаемая модель обеспечивает прогнозируемое совпадение в 76,6%> случаев. Классификационная способность модели определения уровня психоэмоционального состояния спортсменов, принимающих участие в экстремальных видах спорта, обеспечивает прогнозируемое совпадение в 89,1% случаев с реальными результатами.
В результате, дискриминантная модель диагностики уровня психоэмоционального состояния спортсменов по данным ЭЭГ, основанная на 11 стандартных показателях (Дельта 1И, Альфа И; Альфа М; Тета М; Дельта 2М; Дельта 1М; EEG POLY; Бета 2И; ПС; Бета 1И; Бета 1М), обладает достаточно высокой информативной способностью (89,1%), и является статистически значимой (р<0,001).
Решение модели может быть осуществлено с помощью элементарного калькулятора. Для упрощения расчета разработан алгоритм в программе Excel и написана программа для персонального компьютера. Использовать данную модель возможно на любом этапе медико-психологической помощи спортсменам, как в период интенсивных сборов, так и соревнований. Важным моментом является то, что модель разработана на основе базовых результатов ЭЭГ обследования, доступных к регистрации с помощью портативной аппаратуры.