The problem of statistical stability of parameters of the cardiovascular system

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

One of the main problems in the theory of homeostasis and the theory of functional systems of the human body is the problem of choosing standards. It turned out that the statistics poorly diagnose the norm (standard) of function of the human body. The aim of the study was to assess the possibility of using a new quantitative criteria - the area of the pseudoattractors (Eskov's quasiattractors) as standard (physiological norm) parameters. Methods. In a group of 15 women (mean age = 28 ± 2,3 years, who have been living in the North of the Russian Federation in Ugra for more than 15 years), cardiointerval samples were recorded (300 cardiointervals per sample) 225 times for each test subject. As a result, we calculated 15 matrices of pairwise comparisons of samples. A total of 225 matrices for all 15 subjects and 225 areas of S pseudoattractors for each subject were created. Area S was found from the formula S = Δx1 х Δх2, where Ax1 is the range for cardio intervals, and Δx2 is the range for Δx1. Results. All 225 matrices for 15 subjects showed showed a substantial variability in samples of cardiointervals. However, S areas showed statistical stability for each of 15 subjects. Conclusions: further application of statistics in the calculation of cardio intervals is problematic due to the statistical instability of the samples, therefore we propose to use areas of pseudoattractors to assess the physiological norm.

About the authors

V. V. Eskov

Federal Science Center Scientific-research Institute for System Studies of the Russian Academy of Sciences

Email: firing.squad@mail.ru
кандидат медицинских наук Moscow

E. V. Orlov

Samara State Medical University

Samara, Russia

Yu. V. Bashkatova

Federal Science Center Scientific-research Institute for System Studies of the Russian Academy of Sciences

Moscow

E. G. Melnikova

Federal Science Center Scientific-research Institute for System Studies of the Russian Academy of Sciences

Moscow

References

  1. 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]
  2. Bernshtein N. A. The coordination and regulation of movements. Oxford, New York, Pergamon Press, 1967, 196 p.
  3. 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.
  4. 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.
  5. Chan N., Choy C. Screening for atrial fibrillation in 13 122 Hong Kong citizens with smartphone electrocardiogram. Heart. 2017, 103, pp. 24-31.
  6. 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.
  7. Eskov V. M. Models of hierarchical respiratory neuron networks. Neurocomputing. 1996, 11 (2-4), pp. 203-226.
  8. Eskov V. M., Filatova O. E. Problem of identity of functional states in neuronal networks. Biophysics. 2003, 48 (3), pp. 497-505.
  9. Eskov V. M., Filatova O. E. Problem of identity of functional states of neuronal systems. Biophysics. 2003, 48 (3), pp. 526-534.
  10. 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.
  11. 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.
  12. 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.
  13. Lovallo W. R. Psychophysiological reactivity: mechanisms and pathways to cardiovascular disease. Psychosomatic Medicine. 2003, 65 (1), pp. 36-45.
  14. 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.
  15. 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.
  16. 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.
  17. 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.
  18. 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.
  19. 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.
  20. 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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2020 Eskov V.V., Orlov E.V., Bashkatova Y.V., Melnikova E.G.

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».