Application of the Spectral Analysis to Assess the Complex Sensorymotor Reaction of Workers at Nuclear Energy Facilities

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Summary. The objective of the study is to determine the level of psychophysiological state of workers at nuclear facilities using an integral indicator calculated based on the spectral analysis of the results of the complex sensorimotor reaction (CSMR). To compare this indicator with the standard indicators contained in the current “Methodological Guidelines for Conducting Medical Examinations and Psychophysiological Surveys of Workers at Nuclear Facilities” of 1999 (MU-1999). To determine the boundaries of its normal fluctuations, defined as two standard deviations (SD) from the mean, and unacceptable values of this indicator.

Research materials and methods. Research materials – the results of the psychophysiological examination conducted in the laboratories of psychophysiological research in medical organizations of the Federal Medical and Biological Agency (FMBA of Russia) – 20 organizations and the Ministry of Health of Russia – 12 organizations in accordance with the order of the Ministry of Health dated July 28, 2020 No. 749n. In total, the analysis included the results of 6,085 examinations performed from 19.01.2021 to 07.03.2024. Distribution of the examined by gender: men – 5,423, average age (44.5 ± 0.9) years; women – 662, average age (41.3 ± 0.8) years. Research methods – the fast Fourier transform (FFT) method was applied to the SSMR results, implemented in the form of the authors’ own algorithm in the MS Excel environment with the calculation of the “Frequency density of signal power” (Pω) indicator, normalized to the number of SSMR stimuli in the form of the decimal logarithm Lg (Pωnorm).

Research results and their analysis. The results of the assessment of the SRMT using the standard indicators “Mean reaction time” (MRT) and “Root mean square deviation” from MU-1999 were obtained and compared with Lg(Pωnorm). A stronger correlation of the Lg(Pωnorm) indicator with both MRT and SD was revealed than between these indicators. Statistically significant differences in this indicator with changes in the SRMT were established; its upper and lower limits of the norm, equal to 3.63 to 4.83 logarithmic units, and their unacceptable values were determined.

Conclusion. The study provides a rationale for the relevance of research in the field of development and improvement of indicators for assessing the functional state of the central nervous system of subjects using the mathematical apparatus of the FFT. Based on the data of 6085 examinations, a new integral indicator Lg(Pωnorm) was proposed, a method for its calculation was given, and its standard values were determined.

Авторлар туралы

O. Tikhonova

State Research Center - Burnasyan Federal Medical Biophysical Center of Federal Medical Biological Agency

Email: tsarev58@yandex.ru
Moscow

A. Tsarev

State Research Center - Burnasyan Federal Medical Biophysical Center of Federal Medical Biological Agency

Email: tsarev58@yandex.ru
Cand. Sc. (Med.), Senior Researcher 46, Zhivopisnaya Str., Moscow, 123098

I. Dibirgadzhiev

State Research Center - Burnasyan Federal Medical Biophysical Center of Federal Medical Biological Agency

Email: tsarev58@yandex.ru
Moscow

T. Simagova

State Research Center - Burnasyan Federal Medical Biophysical Center of Federal Medical Biological Agency

Email: tsarev58@yandex.ru
Moscow

O. Parinov

State Research Center - Burnasyan Federal Medical Biophysical Center of Federal Medical Biological Agency

Email: tsarev58@yandex.ru
Moscow

O. Kasymova

State Research Center - Burnasyan Federal Medical Biophysical Center of Federal Medical Biological Agency

Email: tsarev58@yandex.ru
Moscow

R. Stepanov

NPO "United Medical Systems" LLC

Email: tsarev58@yandex.ru
Naberezhnyye Chelny

Әдебиет тізімі

  1. Чиж И.М., Косачев В.Е., Русанов С.Н., Карпенко И.В. История отечественной психофизиологии как междисциплинарной области медицины // Международный научно-исследовательский журнал. 2021. №4 (106). Ч. 2. С. 136-144.
  2. Методические указания по проведению медицинских осмотров и психофизиологических обследований работников объектов использования атомной энергии №32-023/20. М.: Минздрав России, 1998.
  3. Власенко Н.Ю., Гржибовский А.М., Власенко М.А. Функциональное состояние ЦНС пожарных-спасателей с разным стажем службы в начале и конце 24-часовой смены // Журн. мед.-биол. исследований. 2020. Т. 8, № 3. С. 226–234. doi: 10.37482/2687-1491-Z013.
  4. Губарева Л.И., Пономарева Т.Ю., Ермолова Л.С. Особенности функционирования центральной нервной системы у работников газотранспортной системы с разной степенью адаптации к условиям профессиональной среды // Медицинский вестник Северного Кавказа. 2016. Т. 11. № 4. С. 573-576.
  5. Шутова С.В., Муравьева И.В. Сенсомоторные реакции как характеристика функционального состояния ЦНС // Вестник ТГУ. 2013. Т. 18. Вып. 5. ISSN 1810-0198.
  6. Исаева Н.А., Торубаров Ф.С., Зверева З.Ф., Денисова Е.А., Метляева Н.А . Значение психофизиологического обследования в системе медицинского обеспечения работников радиационно и ядерноопасных производств в свете современного законодательства // Медицина труда и промышленная экология. 2012. №10. С. 35-39.
  7. Иванов И.И., Петров П.П., Сидоров С.С. Нейропсихология внимания // Неврология и нейрохирургия. 2020. № 12. С. 123–135.
  8. Способ оценки уровня функционального состояния центральной нервной системы на основе анализа вариабельности сенсомоторных реакций с помощью прямого дискретного преобразования Фурье: Заявка на изобретение от 05.12.2023 г. №2023132640.
  9. Chen L, Dong Y, Liu X, Zhang H, Tang B, and Huang Q. Efficient Computation of Discrete Fourier Transform on Distributed Systems with Memory Consistency // IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. 2021. Vol. 32. No. 1. Pp. 1–14.
  10. Кандидов В.П., Чесноков С.С., Шленов С.А. Дискретное преобразование Фурье. // Вестник Московского государственного университета. Серия 15. Вычислительная математика и кибернетика. 2020. №2. С. 5-12.
  11. Иванов И.И., Петров П.П., Сидоров С.С. Спектральный анализ вариабельности сердечного ритма на основе метода Гильберта-Хуанга // Биомедицина и биоинженерия. 2021. № 12. С. 123–135.
  12. Plaza-Florido A, Sacha J, Alcantara JMA. Short-Term Heart Rate Variability in Resting Conditions: Methodological Considerations // Kardiol Pol. 2021. V. 79 (7–8). P. 745–755.
  13. Александров М.В., Иванов Л.Б., Лытаев С.А. и др. Электроэнцефалография: Руководство / Под ред. М.В.Александрова. СПб.: СпецЛит, 2020. 224 с.
  14. Пустовойт В.И. Скрининг диагностика психоэмоционального состояния спортсменов, экстремальных видов спорта, методом электроэнцефалографии // Современные вопросы биомедицины. 2022. Т.6. №1. doi: 10.51871/2588-0500_2022_06_01_30
  15. Пустовойт В.И., Самойлов А.С., Назарян С.Е., Евсеев Р.А. Электроэнцефалографические особенности спектральных характеристик психоэмоционального состояния спортсменов, экстремальных видов спорта // Лечебная физкультура и спортивная медицина. 2020. Т. 155. №1. С. 58-65.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қолжетімді Creative Commons Attribution 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».