СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ СТРЕСС-ИНДУЦИРОВАННЫХ СОМАТИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ У ОБУЧАЮЩИХСЯ В ВОЕННОМ ВУЗЕ Российский патент 2021 года по МПК A61B3/113 A61B5/00 A61B5/16 

Изобретение относится к области медицины, а именно к медико-психологической реабилитации и медицинской психологии.

Заболеваемость вносит значительный вклад в статистику досрочной увольняемости военнослужащих из рядов ВС РФ. При этом наиболее частыми причинами увольнений офицеров по состоянию здоровья являются болезни системы кровообращения (100-199) и болезни органов пищеварения (К00-К93), которые составляют 30-40% среди всех нозологий [2]. В настоящее время эти заболевания относят к стресс-индуцированным. Их выявляют, начиная с этапа обучения курсантов в военном вузе, который для многих является наиболее сложным периодом военно-профессиональной адаптации. Анализ причин отчислений курсантов из вузов показал, что 4-19% из них убыли по состоянию здоровья. К окончанию обучения у 12,7% курсантов развиваются хронические соматические заболевания [4].

Обострение хронических заболеваний при выполнении профессиональных обязанностей в напряженных условиях деятельности может представлять опасность не только для самого военнослужащего, но и привести к потерям личного состава.

Активно изучаются молекулярные механизмы, лежащие в основе развития стресс-индуцированных заболеваний. Современные исследования показали, что стресс-реакция, активирующая эндокринную и вегетативную нервную системы с последующим оксидативным и воспалительным стрессом, является медиатором многих соматических и психических заболеваний. Значимую роль отводят нарушению баланса между активными формами кислорода (АФК) и антиоксидантами, и, как следствие, снижению доступности оксида азота, эндотелиальной и нейрональной дисфункции. Повышение АФК вызывает аритмию, отрицательно влияя на кальциевые каналы миокарда, артериальную гипертензию, стимулируя сужение сосудов, образование атеросклеротических бляшек, повреждая мембраны эндотелиальных клеток. Значительный научный прогресс был достигнут в обнаружении и количественном определении биомаркеров стресса, таких как белки теплового шока, белки острой фазы воспаления и др., которые могут быть использованы для оценки этих состояний [7, 11, 13, 14, 15].

В то же время роль психических свойств, лежащих в основе взаимосвязи между стрессом и болезнью, изучена недостаточно. Один и тот же стресс может вызвать у одних индивидуумов расстройство адаптации, у других - несовершенную адаптацию (появление заболеваний), у третьих - сформируется адекватная функциональная система. Существуют немногочисленные данные о том, какие личностные типологические особенности и копинг-модели являются предикторами неустойчивости к стрессу и склонности к психическим и соматическим заболеваниям [6, 8, 9, 10].

Проблема досрочного увольнения специалистов силовых структур в связи с заболеваниями решается не только с помощью медицинских сил и средств, но и путем профессионального психологического отбора. Мероприятия по определению профессиональной психологической пригодности кандидатов во всех военных вузах включают в себя, как правило, социально-психологическое изучение, психологическое и психофизиологическое обследования. В некоторых вузах, наряду с этим, осуществляется также оценка функциональных резервов организма. Одним из наиболее универсальных и часто используемых показателей, позволяющих прогнозировать успешность психической адаптации к военно-профессиональной деятельности, является уровень нервно-психической устойчивости (НПУ) [3, 5]. Различными исследователями предлагается большой комплекс методик, оценивающих уровень НПУ, среди них: анкеты «Нервно-психическая неустойчивость» (НПН) и «Прогноз», Многоуровневый личностный опросник (МЛО) «Адаптивность», опросники «Нервно-психическая адаптация» (НПА), «Модуль», «Характерологические акцентуации личности - нервно-психическая неустойчивость» (ХАЛ-НПН) [1]·

Однако статистика стресс-индуцированной заболеваемости военнослужащих, прошедших все этапы профессионального отбора, свидетельствует о необходимости совершенствования способов прогнозирования подобных расстройств. В связи с этим создание математической модели прогнозирования стресс-индуцированных соматических заболеваний у курсантов военных вузов является актуальной задачей, решение которой позволило бы выявить склонность к этим заболеваниям на ранних этапах военно-профессиональной адаптации и разработать профилактические психокоррекционные мероприятия.

В основу изобретения положена задача создания способа прогнозирования развития стресс-индуцированных соматических заболеваний у обучающихся в военном вузе на основе индивидуальных устойчивых психофизиологических и социально-психологических характеристик курсантов.

При обследовании курсантов мы опирались на биопсихосоциальную парадигму - это подход, утверждающий, что в развитии болезни или какого-либо расстройства у человека играют важную роль как биологические, так и психические и психосоциальные факторы [12]. В соответствии с этим определяли психофизиологические, психологические и психосоциальные особенности курсантов. Психофизиологические характеристики измеряли с помощью отечественного программного продукта для определения функционального состояния центральной нервной системы на основе оценок показателей сложной зрительно-моторной реакции (СЗМР) и реакции на движущийся объект (РДО) (Лазуткин В.И., 2005). В психодиагностическом обследовании определяли наиболее устойчивые и значимые для психической адаптации свойства и состояния личности: ее тип (опросник Д. Кейрси), признаки связанных со стрессом невротических расстройств (F40-F49) по опроснику ОНР-СИ и психосоциальные свойства (Гиссенский личностный опросник), модели стресс-преодолевающего поведения (опросник С. Хобфолла «SACS» (Strategic Approach То Coping Scale)). Полученные результаты обработаны с помощью пакета прикладных программ Statistical.

Решение поставленной задачи обеспечивается тем, что в способе прогнозирования развития стресс-индуцированных соматических заболеваний проводится психофизиологическое и психологическое обследование курсантов первого курса, в процессе которого обследуемый проходит компьютерное тестирование для оценки показателей сложной зрительно-моторной реакция (СЗМР) и реакции на движущийся объект (РДО) в мсек, а также психологическое обследование по указанным выше методикам; затем по расчетным формулам

ЛКФ1=-10,0812*(РДО%зр)+0,0980*(СЗМРбп)-0,0176*(СЗМРсп)+0,0066*(РДОво)+0,0903*(KS)+5,2058*(KJ)+0,6515*(ГиссIV)+2,6770*(SACS6)+1,7087*(OHP8)-0,7874*(OHP4)+1,4597*(ОНР7)+0,2625*(ОНР5)-0,9275*(ОНР10)-0,5418*(ОНР3)+0,2053*(ОНР2)-98,7336;

ЛКФ2=4,7046*(РДО%зр)+0,0858*(СЗМРбп)-0,0130*(СЗМРсп)-0,0021*(РДОво)-0,1062*(KS)+4,7343*(KJ)+0,8013*(ГиссIV)+2,3285*(SACS6)+1,2028*(ОНР8)-1,2028*(ОНР4)+0,9536*(ОНР7)-0,0325*(ОНР5)-0,6975*(ОНР10)-0,3097*(ОНР3)+0,0610*(ОНР2) -90,7078 определяют значения ЛКФ1 и ЛКФ2, и, если ЛКФ1>ЛКФ2, то у курсанта нет склонности к развитию стресс-индуцированных соматических заболеваний, а если ЛКФ2>ЛКФ1, то велика вероятность развития стресс-индуцированных соматических заболеваний в процессе обучения.

Экспериментально показано, что значимыми для прогнозирования склонности к развитию стресс-индуцированных соматических заболеваний в процессе обучения у курсантов являются психофизиологические показатели: СЗМР - среднее время реакции без помех (СЗМРбп) и среднее время реакции с помехами (СЗМРсп), РДО - процент запаздывающих реакций (РДО%зр) и средняя алгебраическая величина отклонения (РДОво). Значимыми психодиагностическими показателями являются - величины «сенсорности» (KS) и «планирования» (KJ) по опроснику Д. Кейрси, «настроения» по IV шкале Гиссенского опросника (ThccIV), копинг-модели «избегание» по шкале 6 опросника SACS (SACS6), показателей по шкалам «дереализационное расстройство» (ОНР8), «расстройство сна» (ОНР4), «сексуальное расстройство» (ОНР7), «аффективная лабильность» (ОНР5), «аффективное напряжение» (ОНР3), «депрессивное расстройство» (ОНР2), «нарушение социальных контактов» (ОНР 10) опросника ОНР-СИ.

Анализ соматической заболеваемости курсантов 5-6 курсов показал, что первое место по частоте встречаемости занимают болезни органов пищеварения (К00-К93), такие как гастрит и гастродуоденит (К29), дискинезия желчевыводящих путей (К83.9), язва желудка и двенадцатиперстной кишки (К25-К26). За период обучения уровень этих болезней увеличился с 0% на 1 курсе до 7,3% на 5-6 курсах. Болезни системы кровообращения (100-199) (нейроциркуляторная астения по гипертоническому и смешанному типам, гипертония, 110-115) возросли с 0% до 2,7% (табл. 1).

В целом частота стресс-индуцированных соматических заболеваний у курсантов за 4-5 лет обучения возросли до 10%.

Для разработки математической модели прогнозирования стресс-индуцированных соматических заболеваний у курсантов с помощью психофизиологических и психологических показателей был проведен дискриминантный анализ. Получены следующие линейные классификационные функции (ЛКФ):

ЛКФ1=-10,0812*(РДО%зр)+0,0980*(СЗМРбп)-0,0176*(СЗМРсп)+0,0066*(РДОво)+0,0903*(KS)+5,2058*(KJ)+0,6515*(ГиссIV)+2,6770*(SACS6)+1,7087*(ОНР8)-0,7874*(ОНР4)+1,4597*(ОНР7)+0,2625*(ОНР5)-0,9275*(ОНР10)-0,5418*(ОНР3)+0,2053*(ОНР2)-98,7336;

ЛКФ2=4,7046*(РДО%зр)+0,0858*(СЗМРбп)-0,0130*(СЗМРсп)-0,0021*(РДОво)-0,1062*(KS)+4,7343*(KJ)+0,8013*(ГиссIV)+2,3285*(SACS6)+1,2028*(ОНР8)-1,2028*(ОНР4)+0,9536*(ОНР7)-0,0325*(ОНР5)-0,6975*(ОНР10)-0,3097*(ОНР3)+0,0610*(ОНР2) -90,7078.

Модель статистически значима (Wilks' Lambda: 0,7142; F(15,102)=2,7207 р<0,0015). Процент правильных классификаций составляет 95,8%. Полученные результаты свидетельствуют о хорошей разделительной способности данной модели. Подставив в каждое уравнение соответствующие показатели конкретного обследуемого, можно рассчитать ЛКФ, после чего по наибольшему значению сделать вывод о наличии или отсутствии предрасположенности к стресс-индуцированным соматическим заболеваниям в процессе обучения.

Анализ динамики изменения показателей, вошедших в классификационные функции, показал, что эти характеристики остаются устойчивыми в течение всего периода обучения. Статистические различия между 1 и 5-6 курсами отсутствовали, за исключением показателя KS, который незначительно возрастал к старшим курсам (табл. 2).

Таким образом, определив вошедшие в формулу показатели у курсантов на первом курсе, можно с большой точностью выделить группу риска развития стресс-индуцированных соматических заболеваний к концу обучения. Своевременное выявление этих курсантов и соответствующая психологическая коррекция будут способствовать профилактике нарушений состояния здоровья будущих военных специалистов и продлению срока их службы. Психокоррекционные мероприятия должны быть направлены на обучение навыкам психической саморегуляции, осознание своих личностных особенностей, формирование желаемых форм поведения и социального взаимодействия.

Литература

1. Диагностика нервно-психической неустойчивости в клинической психологии: Методическое пособие / С.В. Чермянин, В.А. Корзунин, В.В. Юсупов. - СПб.: Речь, 2010.- 190 с.

2. Евдокимов В.И., Мосягин И.Г., Сиващенко П.П., Мухина Н.А. Анализ медико-статистических показателей заболеваемости офицеров Военно-морского флота и Сухопутных войск Российской Федерации в 2003-2018 гг. // Медико-биологические и социально-психологические проблемы безопасности в чрезвычайных ситуациях. - 2019. - №2. - С. 62-98.

3. Журавлев А.В. Организационные основы системы отбора кандидатов для обучения в образовательных организациях высшего образования МЧС России // Молодой ученый. - 2017. - №35. - С. 88-91.

4. Зеленина Н.В., Федоткина И.В., Юсупов В.В. Личностные особенности как предикторы стресс-индуцированных соматических заболеваний у курсантов военного вуза // Медико-биологические и социально-психологические проблемы в чрезвычайных ситуациях. -2020. - №2. - С. 93-99.

5. Юсупов В.В., Корзунин В.Α., Дорофеев И.И., Кравченко Ю.В., Кузина Р.Х., Левич С.Н. Использование новых методов оценки нервно-психической устойчивости и склонности к аддиктивному поведению в процессе профессионального отбора и медико-психологического сопровождения военнослужащих // Морской медицинский журнал. - 2016. - №1. - С. 33-39.

6. Contractor Α.Α., Armour С, Shea М.Т. [et al.]. Latent profiles of DSM-5 PTSD symptoms and the "Big Five" personality traits // J. Anxiety. Disord. - 2016. - Vol. 37. - P. 10-20.

7. Dhama К., Latheef S.K., Dadar Μ., et. al. Biomarkers in Stress Related Diseases/Disorders: Diagnostic, Prognostic, and Therapeutic Values // Front Mol Biosci - 2019, Oct 18. -N 6. - P. 91.

8. Hengartner M.P., van der Linden D., Bohleber L., von Wyl A. Big Five Personality Traits and the General Factor of Personality as Moderators of Stress and Coping Reactions Following an Emergency Alarm on a Swiss University Campus // Stress Health. - 2017. - Vol.33, Ν 1. - P. 35-44.

9. Koffel E., Kramer M.D., Arbisi P.A. [et al.]. Personality Traits and Combat Exposure as Predictors of Psychopathology Over Time // Psychol. Med. - 2016. - Vol.46, Ν 1. - P. 209-220.

10. Kupper N., Denollet J. Type D Personality as a Risk Factor in Coronary Heart Disease: a Review of Current Evidence // Curr Cardiol Rep.-2018, Sep 12. - Vol.20, N11. - P. 104.

11. Liu Y-Z., Wang Y-X., Jiang C-L. Inflammation: The Common Pathway of Stress-Related Diseases // Front Hum Neurosci. - 2017, Jun 20. - Vol.11. - P. 316.

12. Melchert T.P. Foundations of professional psychology: the end of theoretical orientations and the emergence of the biopsychology approach. London: Esliver, 2011.

13. Salim S. Oxidative Stress and the Central Nervous System // J Pharmacol Exp Ther - 2017. - Vol.360, N 1. - P. 201-205.

14. Senoner Т., Dichtl W. Oxidative Stress in Cardiovascular Diseases: Still a Therapeutic Target? // Nutrients. - 2019, Sep 4. - Vol.11, N 9. - P. 2090.

15. Yanaka A. Role of NRF2 in protection of the gastrointestinal tract against oxidative stress // J Clin Biochem Nutr. - 2018. - Vol.63, N 1. - P. 18-25.

Изобретение относится к медицине, а именно к медико-психологической реабилитации и медицинской психологии. Обследуемому проводят компьютерное тестирование для оценки показателей сложной зрительно-моторной реакции и определяют среднее время реакции без помех (СЗМРбп) и среднее время реакции с помехами (СЗМРсп). Определяют реакции на движущийся объект: процент запаздывающих реакций (РДО%зр) и среднюю алгебраическую величину отклонения (РДОво). Проводят обследование по опросникам: Д. Кейрси (К), невротических расстройств симптоматический (ОНР-Си), Гиссенский личностный (Гисс), SACS. Затем по заявленным формулам определяют значения ЛКФ1 и ЛКФ2. Если ЛКФ1>ЛКФ2, то у курсанта нет склонности к развитию стресс-индуцированных соматических заболеваний. Если ЛКФ2>ЛКФ1, то велика вероятность развития стресс-индуцированных соматических заболеваний в процессе обучения. Способ обеспечивает прогнозирование развития стресс-индуцированных соматических заболеваний у обучающихся в военном вузе, позволяет выявлять предрасположенность к этим заболеваниям у здоровых курсантов, прошедших профессионально-психологический отбор. 2 табл.

Способ прогнозирования развития стресс-индуцированных соматических заболеваний у обучающихся в военном вузе, включающий психофизиологическое и психологическое обследование, отличающийся тем, что обследуемому проводят компьютерное тестирование для оценки показателей сложной зрительно-моторной реакции (СЗМР), определяя среднее время реакции без помех (СЗМРбп) и среднее время реакции с помехами (СЗМРсп); реакции на движущийся объект (РДО), определяя процент запаздывающих реакций (РДО%зр) и среднюю алгебраическую величину отклонения (РДОво), а также проводят обследование по опросникам: Д. Кейрси (К), оценивая в баллах шкалы сенсорности (KS) и планирования (KJ); невротических расстройств симптоматический (ОНР-Си), оценивая в баллах шкалы дереализационное расстройство (ОНР8), расстройство сна (ОНР4), сексуальное расстройство (ОНР7), аффективная лабильность (ОНР5), аффективное напряжение (ОНР3), депрессивное расстройство (ОНР2), нарушение социальных контактов (ОНР 10); Гиссенский личностный (Гисс), оценивая в баллах IV шкалу настроение (ГиссIV); SACS, определяя баллы по шкале 6 избегание (SACS6), затем по формулам

ЛКФ1=-10,0812*(РДО%зр)+0,0980*(СЗМРбп)-0,0176*(СЗМРсп)+0,0066*(РДОво)+0,0903*(KS)+5,2058*(KJ)+0,6515*(ГиссIV)+2,6770*(SACS6)+1,7087*(ОНР8)-0,7874*(ОНР4)+1,4597*(ОНР7)+0,2625*(ОНР5)-0,9275*(ОНР10)-0,5418*(ОНР3)+0,2053*(ОНР2)-98,7336;

ЛКФ2=4,7046*(РДО%зр)+0,0858*(СЗМРбп)-0,0130*(СЗМРсп)-0,0021*(РДОво)-0,1062*(KS)+4,7343*(KJ)+0,8013*(ГиссIV)+2,3285*(SACS6)+1,2028*(ОНР8)-1,2028*(ОНР4)+0,9536*(ОНР7)-0,0325*(ОНР5)-0,6975*(ОНР10)-0,3097*(ОНР3)+0,0610*(ОНР2)-90,7078

определяют значения ЛКФ1 и ЛКФ2, и если ЛКФ1>ЛКФ2, то у курсанта нет склонности к развитию стресс-индуцированных соматических заболеваний, а если ЛКФ2>ЛКФ1, то велика вероятность развития стресс-индуцированных соматических заболеваний в процессе обучения.