HOMOGENEITY OF THE PARAMETERS OF THE CARDIOINTERVALS IN SCHOOL CHILDREN AFTER NORTH-SOUTH TRAVEL


Cite item

Full Text

Abstract

The problem of selecting a homogeneous group of subjects can be addressed by calculating the coefficient of variation or by using the ABC method. However, this is not sufficient for homeostatic systems. The aim of the study is to establish the statistical and chaotic patterns of parameters of the cardiovascular system among girls in the city of Surgut following North-South travel. Methods: The data on indicators of the cardiovascular system (CVS) of girls were collected using pulsoximeter EL0X-01. The obtained samples of cardiointervals (CI) were processed as matrices of pairwise comparisons of samples. Results. After two weeks of rest in the South of the Russia, the number of k pairs of samples in the matrices of pairwise comparisons decreases indicating changers towards increased heterogeneity in the CVS parameters. In general, with statistical paired comparison of samples of CI in the group of girls, only 2-15 % of pairs of samples can be attributed to one general population. The calculation of the pairwise comparison matrix of samples of CI for one subject showed that the samples with repeated measurements in the same homeostasis may statistically less match than in a group of different people. Conclusions. Traditional statistics in the description of the CVS has low efficiency, the behavior of the CI is chaotic, because the forecast of dynamics based on the analysis of previous states and the initial value x(t0) is impossible. In the work within the framework of the new approach from the standpoint of the theory of chaos-self-organization, the features of the parameters of the CVS of girls under the action of various climatogeographic factors are studied.

About the authors

D. Yu. Filatova

Surgut State University

Yu. V. Bashkatova

Surgut State University

Email: yuliya-bashkatova@yandex.ru
кандидат биологических наук, старший преподаватель кафедры экологии и биофизики Института естественных и технических наук

E. G. Melnikova

Surgut State University

L. S. Shakirova

Russian Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Wellbeing (Rospotrebnadzor)

References

  1. Агаджанян Н. А. Стресс и теория адаптации. Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ. 2005, 190 с.
  2. Гудков А. Б., Мосягин И. Г., Иванов В. Д. Характеристика фазовой структуры сердечного цикла у новобранцев учебного центра ВМФ на Севере // Военно-медицинский журнал. 2014. Т. 335, № 2. С. 58-59.
  3. Дерягина Л. Е., Цыганок Т. В., Рувинова Л. Г., Гудков А. Б. Психофизиологические свойства личности и особенности регуляции сердечного ритма под влиянием трудовой деятельности // Медицинская техника. 2001. № 3. С. 40-44.
  4. Еськов В. В. Математическое моделирование неэргодичных гомеостатических систем // Вестник новых медицинских технологий. 2017. Т. 24, № 3. С. 33-39.
  5. Еськов В. М., Хадарцев А. А., Филатова О. Е., Иляшенко Л. К. Биофизика живых систем в зеркале теории хаоса - самоорганизации // Вестник новых медицинских технологий. 2017. Т. 24, № 4. С. 20-26.
  6. Мирошниченко И. В., Эльман К. А., Прасолова А. А., Глазова О. А. Динамика кардиоинтервалов детско-юношеского населения Югры в аспекте возрастных изменений // Вестник новых медицинских технологий. 2017. Т. 24, № 4. С. 14-19.
  7. Томчук А. Г., Широков В. А., Мирошниченко И. В., Яхно В. Г. Стохастический и хаотический анализ психоэмоционального статуса и вегетативных показателей в комплексном лечении хронических мышечно-скелетных болей // Вестник новых медицинских технологий. 2017. Т. 24, № 3. С. 40-46.
  8. Филатова О. Е., Прохоров С. А., Иляшенко Л. К. Хаос метеопараметров как признак гомеостатичности // Вестник новых медицинских технологий. 2017. Т. 24, № 4. С. 33-38.
  9. Филатова О. Е., Хадарцева К. А., Филатова Д. Ю., Живаева Н. В. Биофизика сложных систем - complexity // Вестник новых медицинских технологий. 2016. Т. 23, № 2. С. 9-17.
  10. Betelin V. B., Eskov V. M., Galkin V. A. and Gavrilenko T. V. Stochastic Volatility in the Dynamics of Complex Homeostatic Systems // Doklady Mathematics. 2017. Vol. 95, N 1. P. 92-94.
  11. Eskov V. M., Eskov V. V., Braginskii M. Ya., Pashnin A. S. Determination of the degree of synergism of the human cardiorespiratory system under conditions of physical effort // Measurement Techniques. 2011. N 54 (7). P. 832-837.
  12. Eskov V. M., Eskov V. V., Gavrilenko T. V. and Vochmina Yu. V. Formalization of the Effect of “Repetition without Repetition” Discovered by N. A. Bernshtein // Biophysics. 2017. Vol. 62, N 1. P. 143-150.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2020 Filatova D.Y., Bashkatova Y.V., Melnikova E.G., Shakirova L.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


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».