Исследование функционального состояния студентов методами электропунктурной диагностики и математической статистики

А.С. Цыбиков, Г.И. Занданова, Т.Г. Дармаев
Бурятский государственный университет,
г. Улан-Удэ

---

К одной из важнейших задач гуманизации современного образования следует отнести управление состоянием здоровья обучающихся, которое в свою очередь положительно влияет на качество усвоения материала, демографическую ситуацию, уровень творческой активности будущих специалистов и т.д. [8]. Для этого необходимы эффективные методы оценки функционального состояния организма, отличающихся информативностью, простотой использования, полнотой информации, экспрессностью по времени обследования и постановки диагноза.

Объект исследования: диагностика функционального состояния организма студентов.

Предмет исследования: метод электропунктурной диагностики Р. Фолля.

Главной целью данной работы являлось исследование эффективности метода Фолля на примере, исследования функционального состояния (активности) основных внутренних органов и систем человека в течение дня и в определении приблизительной структуры (модели) взаимосвязей между внутренними органами и системами на основе данных полученных методом электропунктурной диагностики Р. Фолля и с применением статистических методов анализа данных.

В соответствии с поставленной целью решались следующие задачи:

1. исследование активности внутренних органов и систем в течение дня;

2. построение приближенной модели значимых взаимовлияний между основными органами и системами организма;

3. классификация внутренних органов и систем по тесноте связи и близости с использованием многомерных методов анализа.

Для проведения исследований использовался аппарат электропунктурной диагностики по методу Р. Фолля ДиаДЭНС-ПК (Свидетельство на полезную модель №18353 приоритет от 19.02.2001, лицензия №42/2001-0927-0595 от 20.12.2001) в режиме Биофолль [1,2]. Диагностика проводилась 6 раз в день перед приемом пищи в интервалах времени: 8:00-9:00, 11:00-12:00, 12:00-13:00, 14:00-15:00, 15:30-16:30, 17:00-18:00. В эксперименте принимали участие, случайно отобранные 12 человек (N=12), студенты и аспиранты возрастом от 20 до 25 лет института математики и информатики БГУ. Способ проведения диагностики: экспресс-оценка функционального состояния по контрольным точкам измерений (КТИ).

Анализ различий между измерениями в течение дня.

Результаты анализа различий между измерениями показали, что легкие утром малоактивны и около 16:00 легкие максимально активны. Данное утверждение достоверно на уровне значимости p<0,05. Изменение активности поджелудочной железы (селезенка) представляет волнообразный характер. Данный орган малоактивен утром, но активизируется до обеда примерно в 11:00. Далее, в активности этого органа, наблюдается некоторая тенденция к падению, затем тенденция к увеличению около 15:00 и достоверное падение показателей после 15:00. Активность сердца изменяется несколько по другому графику - утром малоактивна и достоверное увеличение активности наблюдается около 15:00. Почки ведут себя на всем промежутке времени достаточно равномерно, кроме достоверного падения около 12:30, соответствующее измерению, проведенному сразу после обеда. Наиболее ярко выражено поведение печени - утром показатели низкие, затем достоверное увеличение до 11:00, затем после принятия пищи (обеда) резко (достоверно) падает. Далее со временем печень начинает постепенно, но достоверно активизироваться. Центральная нервная система ведет себя иначе - до обеда (до 12:00) малоактивна, после обеда начинают увеличиваться показатели. Пик увеличения напряженности нервной системы наблюдается примерно около 15:00 – 16:00, и далее имеет тенденцию к уменьшению. Выходит, что утром почти все приведенные органы кроме почек находятся в малоактивном состоянии. Поджелудочная железа и печень ведут себя примерно одинаково, активизируются непосредственно до обеда, после обеда резко падает, затем снова увеличивается. ЦНС до обеда довольно в спокойном состоянии, но после обеда напряжение начинает возрастать.

Продолжая анализ, для подробного исследования связей между всеми 11-тью органами и системами проводиться корреляционный, факторный и кластерный анализы. Результаты, которых приведены ниже.

Корреляционный анализ

Исходная таблица данных для корреляционного анализа представляет собой общую таблицу со всеми значениям органов по всем испытуемым и по всем измерениям, т.е. n=(12×6)=72, а в качестве переменных 11 органов и систем. Перед вычислением корреляций все значении переменных ранжируется стандартным способом (одинаковым элементам присваивается средний ранг). Вычисление коэффициента корреляции (r_s) используется формула Спирмена. Для представления коэффициентов корреляции между всеми переменными (органами) воспользуемся корреляционной матрицей, в которой значения корреляции между двумя органами находятся в соответствующей им ячейках. Уровень значимости определяется в зависимости от количества сравнений (p<0,001) [4].

Количество значимых связей в матрице равно 21 и все коэффициенты корреляции положительные, т.е. для каждой пары увеличение активности одного органа способствует увеличению активности коррелирующего с ним другого органа. Наибольший уровень тесноты связи наблюдается между органами печень и поджелудочная железа, ЦНС и легкие, сердце и тонкий кишечник, печень и почки. Из корреляционной матрицы определить структуру взаимосвязей между органами довольно сложно, так как достоверных связей слишком много (сложная корреляционная плеяда), но дает нам некоторое представление о структуре взаимосвязей между органами и системами. Графическое представление значимых связей между органами и системами в виде корреляционной плеяды, соответствующей корреляционной матрице, представлено на рисунке 1.

Рис.1. Графическая модель взаимовлияний

Если судить по количеству связей, то ЦНС имеет наиболее высокое влияние на остальные органы, следом идет печень, сердце, легкие, почки и т.д. Проведенный анализ еще раз доказывает основное положение восточной медицины, влияние психологического фактора на состояние организма в целом.

Факторный анализ

Таблицей исходных данных для факторного анализа служит та же таблица, которая использовалась для корреляционного анализа. Число факторов определялась по критерию Кайзера, т.е. берутся те факторы, собственное значение которых больше 1 (λ>1). Таким образов, число факторов определили равным 3. Простота структуры определяется по методу варимакс-вращение (критерий Кайзера) [4,5].

Данный анализ определяет следующую структуру:

фактор 1 - легкие, желудок, поджелудочная железа, почки, печень;

фактор 2 - толстый кишечник, сердце, тонкий кишечник, ЦНС;

фактор 3 - мочевой пузырь, желчный пузырь.

Те органы и системы, которые находятся в одном факторе, полагаются, что они тесно взаимодействуют друг с другом.

Кластерный анализ

Кластерный анализ – это процедура упорядочивания объектов в сравнительно однородные классы на основе попарного сравнения этих объектов по предварительно определенным и измеренным критериям [5,6,7].

В данном исследовании кластерный анализ проводится методом К-средних с использованием евклидового расстояния. Методом подбора число кластеров определили равным 4. Результаты кластерного анализа выглядят так:

кластер 1 - желудок, поджелудочная железа, почки, печень;

кластер 2 - толстый кишечник, сердце, тонкий кишечник;

кластер 3 - мочевой пузырь, желчный пузырь.

кластер 4 - легкие, ЦНС.

Результаты кластерного анализа близки результатам, полученным факторным анализом. Различие в том, что легкие и ЦНС выделяется как отдельный кластер (кластер 4).

Анализ дисперсий и средних

Анализ изменений разброса значений показал наличие двух пиков: наибольший разброс значений соответствует времени измерений в 11:30 и в 15:30. Данный факт объясняется тем, что именно в эти периоды времени внутренние органы и системы начинают себя проявлять наиболее активно.

Для органов с функциональными нарушениями производился многомерный дисперсионный анализ для повторных измерений и критерием T-Стьюдента выявление различий между средними величинами. Вычисления проведенные с помощью критерия T-Стьюдента показали достоверные различия между некоторыми измерениями [4]. График средних величин со стандартными ошибками представлен на рис. 2.

Рис. 2. Изменение средних значений силы тока в зависимости от времени измерения (в у.е.) для органов с нарушениями

Из расчетов видно, что показатели активности для органов с функциональными нарушениями увеличиваются с 11:00 до 13:00 и с 15:30 до 16:30, в остальное время наблюдается падение активности этих органов.

Выводы

1. Полагается, что наилучшим выбором времени для проведения диагностики методом Фолля, это время перед обедом между 11:00 и 12:00, т.е. на голодный желудок, когда организм в тонусе, в спокойном состоянии. По-видимому, это объясняется наиболее высоким уровнем активности органов, что подтверждается наибольшим значением дисперсии, которая отражает разброс значений силы тока, в частности и у органов и систем с нарушениями.

2. Около 16:00 час происходит повышение активности ЦНС. В это же время на достаточно высоком уровне активности находятся легкие, сердце, поджелудочная железа и печень, что создает благоприятные условия для физической активности. Для спортсменов это время может служить началом тренировочного процесса.

3. Полученные результаты подтверждают каноны восточной медицины о высокой взаимосвязи таких пар органов как: а) сердце - тонкий кишечник; б) печень - поджелудочная железа; в) поджелудочная железа – желудок; г) ЦНС – легкие; д) почки – печень.

Заключение

Проведенное исследование наглядно и экспериментально демонстрирует информативность метода Фолля и как одного из эффективнейших методов получения информации о функциональном состоянии органов и систем организма за короткое время. Данная методика, как одни из практикующих восточных методов диагностики, успешно введена нами разработанную и ныне действующую информационную систему мониторинга функционального состояния студентов и преподавателей Бурятского государственного университета.

Список литературы

1. Лупичев Н.Л. Электропунктурная диагностика, гомеотерапия и феномен дальнодействия / Н.Л. Лупичев. - М.: ПП «Чертановская типография», 1990. – 136 с.

2. ДиаДЭНС-ПК (руководство по эксплуатации). Екатеренбург: ООО «РЦ АРТ», 2009. - 84 с.

3. ГОСТ Р ИСО 5479-2002. Статистические методы. Проверка отклонения распределения вероятностей от нормального распределения. - М.: Изд-во стандартов, 2002. - 30 с.

4. Гланц С. Медико-биологическая статистика / С. Гланц; пер. с англ. – М.: Практика, 1998. – 459 с.

5. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Под ред. И.С. Енюкова; пер. с англ. Дж. - О. Ким [и др.]. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 215 с.

6. Мандель И.Д. Кластерный анализ / И.Д.Мандель. - М.: Финансы и статистика, 1988.-176 с.

7. Дюран Б. Кластерный анализ / Б. Дюран, П. Оделл; пер. с англ. Е.З. Демиденко; под ред. А.Я. Боярского. – М.: Статистика, 1977.–128 с.

8. С.В.Солошенко, Р.А.Крупчатников, О.И.Филатова, Е.А.Нечаев. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний студентов с учетом психофизиологических затрат на процесс обучения // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2009. - №5. - С. 43-49. 

---

Назад к списку