应用特里尔社会压力测试评估高等院校在读青年男女在心理社会压力下的心率变异性指标

详细

论证。在短期实验性诱导的心理社会压力条件下研究心率变异性,对于理解心脏活动的自主神经调节机制具有重要意义。

目的。探讨在特里尔社会压力测试(Trier Social Stress Test)条件下,高等院校 1–2 年级青年男女在短期强烈心理社会压力作用下的心率变异性动态变化。

方法。开展横断面前瞻性研究。纳入标准:健康等级I或II;年龄19–22岁;自愿参加并具有强烈动机完成研究。排除标准:任何程度的肥胖;既往有心血管或神经系统慢性疾病。根据性别分组:第1组 — 女生;第2组 — 男生。采用改良的特里尔测试诱导急性心理社会压力。在测试的每个阶段记录5分钟心动间期图,并随后计算心率变异性指标。

结果。共纳入79名全日制大学1–2年级志愿者。 女生(n=41)纳入第1组,男生(n=38)纳入第2组。从特里尔测试的第一(对照)阶段开始,尽管主观压力体验不高,心率变异性指标已显示组间差异。在第二阶段,两组均表现出心率加快、低频功率增加、标准化RR间期缩短及高频功率下降。反应阶段表现为最强烈的主观压力体验,以及相较于对照阶段最显著的心率变异性变化。在这一阶段观察到心率加快(尤其在第1组自我陈述环节)、中心化指数升高、迷走–交感相互作用指数升高、低频和极低频功率升高、心动间期最大–最小差值及心动间期标准差升高(主要见于第2组)。此外,还观察到标准化RR间期和高频功率下降。在第五阶段,在主观压力水平保持中等的情况下,两组均表现出交感–副交感调节平衡的恢复,同时心率变异性的综合特征显示出一定的交感–肾上腺优势。

结论。在急性心理社会压力下,男生表现出调节系统活动的营养型(trophotropic)变化特征,其特点是在交感–肾上腺系统激活背景下伴随轻度迷走作用抑制。相应地,女生的心率变异性变化则呈现出更加明显的能量型(ergotropic)特征。

作者简介

Sergey N. Tolstoguzov

University of Tyumen

编辑信件的主要联系方式.
Email: s.n.tolstoguzov@utmn.ru
ORCID iD: 0000-0003-2332-7543
SPIN 代码: 8187-1821

Cand. Sci. (Biology)

俄罗斯联邦, Tyumen

Ksenia A. Shikova

University of Tyumen

Email: stud0000193319@utmn.ru
ORCID iD: 0009-0004-4270-2390
SPIN 代码: 8734-1071
俄罗斯联邦, Tyumen

Vyacheslav M. Gruk

University of Tyumen

Email: stud0000279574@utmn.ru
ORCID iD: 0009-0004-9584-2987
俄罗斯联邦, Tyumen

Olga N. Lepunova

University of Tyumen

Email: o.n.lepunova@utmn.ru
ORCID iD: 0000-0001-5809-5805
SPIN 代码: 4898-7014

Cand. Sci. (Biology)

俄罗斯联邦, Tyumen

参考

  1. Badr Y, Tariq U, Al-Shargie F, et al. A review on evaluating mental stress by deep learning using EEG signals. Neural Computing and Applications. 2024;36(21):12629–12654. doi: 10.1007/s00521-024-09809-5 EDN: INCXIW
  2. Bhatnagar S, Khandelwal S, Jain S, Vyawahare H. A deep learning approach for assessing stress levels in patients using electroencephalogram signals. Decision Analytics Journal. 2023;7:100211. doi: 10.1016/j.dajour.2023.100211 EDN: WAGXAJ
  3. Langer K, Jentsch VL, Wolf OT. Effects of acute stress on cognitive emotion regulation and underlying neuroendocrine mechanisms. Psychoneuroendocrinology. 2024;160:106722. doi: 10.1016/j.psyneuen.2023.106722 EDN: QMDCBJ
  4. Kausche FM, Carsten HP, Sobania KM, Riesel A. Fear and safety learning in anxiety- and stress-related disorders: an updated meta-analysis. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 2025;169:105983. doi: 10.1016/j.neubiorev.2024.105983 EDN: QEZEKG
  5. Gellisch M, Bablok M, Brand-Saberi B, Schäfer T. Neurobiological stress markers in educational research: a systematic review of physiological insights in health science education. Trends in Neuroscience and Education. 2024;37:100242. doi: 10.1016/j.tine.2024.100242 EDN: FGIMMY
  6. Demin DB. Response of the cardiovascular system to heart rate variability biofeedback intervention in adolescents with different autonomic nervous tone living in northern and southern regions. Ekologiya cheloveka (Human Ecology). 2023;30(5):375–384. doi: 10.17816/humeco321968 EDN: IHVBQW
  7. Krivonogova EV, Krivonogova OV, Poskotinova LV. Individual-typological features of the reactivity of EEG rhythms, cardiovascular system and lactoferrin level in the conditions of general air cooling of a person. Human Physiology. 2021;47(5):67–76. doi: 10.31857/S0131164621040068 EDN: MXAAAL
  8. Dimitriev DA, Saperova EV, Dimitriev AD, Salimov ER. The use of nonlinear parameters of heart rate variability for stress detection. Journal of Medical and Biological Research. 2021;9(3):265–274. doi: 10.37482/2687-1491-Z064 EDN: FZKHBC
  9. Pereira T, Almeida PR, Cunha JPS, Aguiar A. Heart rate variability metrics for fine-grained stress level assessment. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2017;148:71–80. doi: 10.1016/j.cmpb.2017.06.018 EDN: YFWBRL
  10. Spellenberg C, Heusser P, Büssing A, et al. Binary symbolic dynamics analysis to detect stress-associated changes of nonstationary heart rate variability. Scientific Reports. 2020;10(1):1–10. doi: 10.1038/s41598-020-72034-2 EDN: RXXBTC
  11. Kirschbaum C, Pirke KM, Hellhammer DH. The ‘Trier social stress test' — a tool for investigating psychobiological stress responses in a laboratory setting. Neuropsychobiology. 1993;28(1-2):76–81. doi: 10.1159/000119004
  12. Vanhollebeke G, De Smet S, De Raedt R, et al. The neural correlates of psychosocial stress: a systematic review and meta-analysis of spectral analysis EEG studies. Neurobiology of Stress. 2022;18:100452. doi: 10.1016/j.ynstr.2022.100452 EDN: QOCFUG
  13. Pashkov AA, Dakhtin IS, Kharisova NS. Electroencephalographic biomarkers of experimentally induced stress. Bulletin of the South Ural State University: series "Psychology". 2017;10(4):68–82. doi: 10.14529/psy170407 EDN: YKYSPQ
  14. Frisch JU, Häusser JA, Mojzisch A. The Trier social stress test as a paradigm to study how people respond to threat in social interactions. Frontiers in Psychology. 2015;6:14. doi: 10.3389/fpsyg.2015.00014
  15. Castaldo R, Montesinos L, Melillo P, et al. Ultra-short term HRV features as surrogates of short term HRV: a case study on mental stress detection in real life. BMC Medical Informatics and Decision Making. 2019;19(1):1–13. doi: 10.1186/s12911-019-0742-y EDN: TSGZHU
  16. Tharion E, Parthasarathy S, Neelakantan N. Short-term heart rate variability measures in students during examinations. National Medical Journal of India. 2009;22(2):63–66.
  17. Lucini D, Norbiato G, Clerici M, Pagani M. Hemodynamic and autonomic adjustments to real life stress conditions in humans. Hypertension. 2002;39(1):184–188. doi: 10.1161/hy0102.100784
  18. Kim HG, Cheon EJ, Bai DS, et al. Stress and heart rate variability: a meta-analysis and review of the literature. Psychiatry Investigation. 2018;15(3):235–245. doi: 10.30773/pi.2017.08.17
  19. Heart rate variability. Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use. Task force of the European Society of cardiology and the North American Society of pacing and electrophysiology. European Heart Journal. 1996;17:354–381. Available from: https://www.escardio.org/static-file/Escardio/Guidelines/
  20. Baevsky RM, Ivanov GG, Chireikin LV, et al. Analysis of heart rate variability using various electrocardiographic systems (methodological recommendations). Journal of Arrhythmology. 2001;(24):65–87. (In Russ.) Available from: http://www.vestar.ru/atts/1267/24baevsky.pdf
  21. Kretova IG, Vedyasova OA, Komarova MV, Shiryaeva OI. Analysis and forecasting of reserve capabilities of the organism of students according to indices of heart rate variability. Hygiene and Sanitation. 2019;96(6):556–561. doi: 10.18821/0016-9900-2017-96-6-556-561 EDN: ZAPEEB
  22. Bek AT, Emeri G. Anxiety disorders and phobias: A cognitive approach. Saint Petersburg: Dialektika; 2020. (In Russ.) ISBN: 978-5-907203-51-8 Available from: https://djvu.online/file/w8vyYRlLn11kQ?ysclid=mdylwz3hle331630133
  23. Spitsin AP, Spitsina TA. Heart rate variability under conditions of neuropsychic stress. Hygiene and Sanitation. 2011;(4):65–68. EDN: ODSMYN
  24. Sammito S, Böckelmann I. Factors influencing heart rate variability. International Cardiovascular Forum Journal. 2016;6:18–22. doi: 10.17987/icfj.v6i0.242
  25. Storniolo JL, Correale L, Buzzachera CF, Peyré-Tartaruga LA. Editorial: New Perspectives and Insights on Heart Rate Variability in Exercise and Sports. Frontiers in Sports and Active Living. 2025;7:1574087. doi: 10.3389/fspor.2025.1574087 EDN: KUNSXA

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. Changes in the vagosympathetic interaction index in males and females depending on the Trier test phase: *** statistically significant sex-related differences at p < 0.001; * at р < 0.05 (Mann–Whitney test); +++ statistically significant differences compared with the first phase (control) of the Trier test at р < 0.001; ++ at р < 0.01; + at р < 0.05 (Wilcoxon test); box boundaries correspond to the 25th and 75th percentiles; the line inside the box represents the median; the cross inside the box denotes the mean; whiskers indicate maximum and minimum values.

下载 (189KB)
3. Fig. 2. Changes in the centralization index in males and females depending on the Trier test phase: *** statistically significant sex-related differences at р < 0.001; ** at р < 0.01 (Mann–Whitney test); +++ statistically significant differences compared with the first phase (control) of the Trier test at р < 0.001; ++ at р < 0.01; + at р < 0.05 (Wilcoxon test); box boundaries correspond to the 25th and 75th percentiles; the line inside the box represents the median; the cross inside the box denotes the mean; whiskers indicate maximum and minimum values.

下载 (219KB)
4. Fig. 3. Changes in heart rate in males and females depending on the Trier test phase: *** statistically significant sex-related differences at p < 0.001 (Mann–Whitney test); +++ statistically significant differences compared with the first phase (control) of the Trier test at p < 0.001 (Wilcoxon test); box boundaries correspond to the 25th and 75th percentiles; the line inside the box represents the median; the cross inside the box denotes the mean; whiskers indicate maximum and minimum values.

下载 (198KB)
5. Fig. 4. Changes in the stress index in males and females depending on the Trier test phase: *** statistically significant sex-related differences at p < 0.001 (Mann–Whitney test); +++ statistically significant differences compared with the first phase (control) of the Trier test at p < 0.001 (Wilcoxon test); box boundaries correspond to the 25th and 75th percentiles; the line inside the box represents the median; the cross inside the box denotes the mean; whiskers indicate maximum and minimum values.

下载 (190KB)

版权所有 © Eco-Vector, 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».