Динамика частоты дыхания и вариабельности ритма сердца при выполнении когнитивной задачи двух уровней сложности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Исследование посвящено изучению изменения вариабельности ритма сердца (ВРС) и частоты дыхания (ЧД) при выполнении когнитивной задачи двух уровней сложности. Был использован временно́й, частотный и нелинейный анализ ритма сердца. Установлено, что ЧД и ряд показателей ВРС (ЧСС, SDNN, RMSSD, SD2, SD2/SD1) изменяются при увеличении умственной нагрузки, однако при этом не демонстрируют статистически достоверных различий на протяжении всего периода измерения. В связи с этим впервые для когнитивных исследований был применен интегративный показатель, связывающий параметры сердца и дыхания, физиологическая цена деятельности (ФЦД), который ранее использовался в работах со спортсменами при выполнении ими физических упражнений до отказа. Изменение ФЦД показало, что различия между простой и сложной задачами можно выявить во время всех блоков исследования. Таким образом, установлено, что разница в функциональном состоянии человека в процессе выполнения непрерывного задания двух уровней сложности наиболее достоверно выявляется при использовании интегративного показателя ФЦД, отражающего совокупное изменение активности дыхательной и сердечно-сосудистой систем организма относительно предыдущего периода относительного покоя.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Е. А. Крикленко

ФГБНУ «ФИЦ оригинальных и перспективных биомедицинских и фармацевтических технологий»

Автор, ответственный за переписку.
Email: kriklenko_ea@academpharm.ru
Россия, Москва

А. В. Ковалева

ФГБНУ «ФИЦ оригинальных и перспективных биомедицинских и фармацевтических технологий»

Email: kriklenko_ea@academpharm.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Charles R.L., Nixon J. Measuring mental workload using physiological measures: A systematic review // Appl. Ergon. 2019. V. 74. P. 221.
  2. Судаков К.В. Индивидуальная устойчивость к эмоциональному стрессу. M.: Горизонт, 1998. 263 с.
  3. Liang S.F.M., Rau C.L., Tsai P.F., Chen W.S. Validation of a task demand measure for predicting mental workloads of physical therapists // Int. J. Ind. Ergon. 2014. V. 44. № 5. P. 747.
  4. Hao T., Zheng X., Wang H. et al. Linear and nonlinear analyses of heart rate variability signals under mental load // Biomed. Signal. Process Control. 2022. V. 77. P. 103758.
  5. Galy E., Cariou M., Mélan C. What is the relationship between mental workload factors and cognitive load types? // Int. J. Psychophys. 2012. V. 83. № 3. P. 269.
  6. Zandstra T.E., Notenboom R.G., Wink J. et al. Asymmetry and heterogeneity: Part and parcel in cardiac autonomic innervation and function // Front. Physiol. 2021. V. 12. P. 665298.
  7. Hasan W. Autonomic cardiac innervation: development and adult plasticity // Organogenesis. 2013. V. 9. № 3. P. 176.
  8. Forte G., Favieri F., Casagrande M. Heart rate variability and cognitive function: A systematic review // Front. Neurosci. 2019. V. 13. P. 710.
  9. Lean Y., Shan F. Brief review on physiological and biochemical evaluations of human mental workload // Hum. Factors Ergon. Manuf. Serv. Ind. 2012. V. 22. № 3. P. 177.
  10. De Rivecourt M., Kuperus M.N., Post W.J., Mulder L.J.M. Cardiovascular and eye activity measures as indices for momentary changes in mental effort during simulated flight // Ergonomics. 2008. V. 51. № 9. P. 1295.
  11. Fournier L.R., Wilson G.F., Swain C.R. Electrophysiological, behavioral, and subjective indexes of workload when performing multiple tasks: manipulations of task difficulty and training // Int. J. Psychophys. 1999. V. 31. № 2. P. 129.
  12. Finsen L., Søgaard K., Jensen C. et al. Muscle activity and cardiovascular response during computer-mouse work with and without memory demands // Ergonomics. 2001. V. 44. № 14. P. 1312.
  13. Splawn J.M., Miller M.E. Prediction of perceived workload from task performance and heart rate measures / Proc. Hum. Fact. Erg. Soc. An. Meet. 2013. V. 57. № 1. P. 778.
  14. Delaney J.P.A., Brodie D.A. Effects of short-term psychological stress on the time and frequency domains of heart-rate variability // Percept. Motor Skills. 2000. V. 91. № 2. P. 524.
  15. Lehrer P., Karavidas M., Lu S.E. et al. Cardiac data increase association between self-report and both expert ratings of task load and task performance in flight simulator tasks: An exploratory study // Int. J. Psychophys. 2010. V. 76. № 2. P. 80.
  16. Reyes del Paso G.A., Langewitz W., Mulder L.J. et al. The utility of low frequency heart rate variability as an index of sympathetic cardiac tone: a review with emphasis on a reanalysis of previous studies // Psychophysiology. 2013. V. 50. № 5. P. 477.
  17. Thomas B.L., Claassen N., Becker P., Viljoen M. Validity of commonly used heart rate variability markers of autonomic nervous system function // Neuropsychobiology. 2019. V. 78. № 1. P. 14.
  18. Vanitha L., Suresh G.R., Chandrasekar M., Punita P. Development of four stress levels in group stroop colour word test using HRV analysis // Biomed. Res. Ind. 2017. V. 28. № 1. P. 98.
  19. Shaffer F., McCraty R., Zerr C.L. A healthy heart is not a metronome: an integrative review of the heart’s anatomy and heart rate variability // Front. Physiol. 2014. V. 5. P. 1040.
  20. McCraty R. Following the Rhythm of the Heart: HeartMath Institute’s Path to HRV Biofeedback // Appl. Psychophys. Biofeedback. 2022. V. 47. № 4. P. 305.
  21. McCraty R., Atkinson M., Tomasino D., Bradley R.T. The coherent heart heart-brain interactions, psychophysiological coherence, and the emergence of system-wide order // Integral Rev. A Transdiscipl. Transcult. J. N. Thought Res. Prax. 2009. V. 5. P. 359.
  22. Shaffer F., Ginsberg J.P. An overview of heart rate variability metrics and norms // Front. Publ. Health. 2017. V. 5. P. 290215.
  23. Димитриев Д.А., Саперова Е.В., Димитриев А.Д., Индейкина О.С. Влияние дыхания на частоте резонанса на нелинейные динамики вариабельности сердечного ритма // Физиология человека. 2019. Т. 45. № 1. С. 64.
  24. Mestanik M., Mestanikova A., Langer P. et al. Respiratory sinus arrhythmia–testing the method of choice for evaluation of cardiovagal regulation // Respir. Physiol. Neurobiol. 2019. V. 259. P. 86.
  25. Grassmann M., Vlemincx E., Von Leupoldt A. et al. Respiratory changes in response to cognitive load: A systematic review // Neural Plast. 2016. V. 2016. P. 814680.
  26. Radüntz T., Fürstenau N., Mühlhausen T., Meffert B. Indexing mental workload during simulated air traffic control tasks by means of dual frequency head maps // Front. Physiol. 2020. V. 11. P. 300.
  27. Yu X., Zhang J., Xie D. et al. Relationship between scalp potential and autonomic nervous activity during a mental arithmetic task // Auton. Neurosci. 2009. V. 146. № 1–2. P. 81.
  28. Fairclough S.H., Venables L., Tattersall A. The influence of task demand and learning on the psychophysiological response // Int. J. Psychophys. 2005. V. 56. № 2. P. 171.
  29. Mortola J.P., Marghescu D., Siegrist-Johnstone R., Matthes E. Respiratory sinus arrhythmia during a mental attention task: the role of breathing-specific heart rate // Respir. Physiol. Neurobiol. 2020. V. 272. P. 103331.
  30. Фудин Н.А., Судаков К.В., Хадарцев А.А. и др. Индекс Хильдебрандта как интегральный показатель физиологических затрат у спортсменов в процессе возрастающей этапно-дозированной физической нагрузки // Вестник новых медицинских технологий. 2011. Т. 18. № 3. С. 244.
  31. Фудин Н.А., Классина С.Я. Влияние гиповентиляционного дыхания человека на "физиологическую цену" работы до отказа при физических нагрузках различной интенсивности // Вестник новых медицинских технологий. 2017. Т. 24. № 2. С. 193.
  32. Судаков К.В. Избранные труды. Т. 1: Развитие теории функциональных систем. М.: ГУНИИ нормальной физиологии им. П.К. Анохина РАМН, 2007. 316 c.
  33. Классина С.Я. Физиологическая модель социального взаимодействия тренер-спортсмен в процессе тренировки на велоэргометре // Вестник новых медицинских технологий. 2014. Т. 21. № 3. С. 122.
  34. Lin W.H., Wu D., Li C. et al. Comparison of heart rate variability from PPG with that from ECG // The International Conference on Health Informatics: ICHI 2013, Vilamoura, Portugal on 7-9 November, 2013 / Ed. Zhang Y.-T. Cham: Springer, 2014. P. 213.
  35. Schäfer A., Vagedes J. How accurate is pulse rate variability as an estimate of heart rate variability? A review on studies comparing photoplethysmographic technology with an electrocardiogram // Int. J. Cardiol. 2013. V. 166. № 1. P. 15.
  36. Tarvainen M.P., Niskanen J.P., Lipponen J.A. et al. Kubios HRV – Heart rate variability analysis software // Comput. Methods Progr. Biomed. 2014. V. 113. № 11. P. 210.
  37. Melillo P., Bracale M., Pecchia L. Nonlinear Heart Rate Variability features for real-life stress detection. Case study: students under stress due to university examination // Biomed. Eng. Online. 2011. V. 10. P. 96.
  38. Taelman J., Vandeput S., Gligorijević I. et al. Time-frequency heart rate variability characteristics of young adults during physical, mental and combined stress in laboratory environment // Annu. Int. Conf. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. 2011. V. 2011. P. 1973.
  39. Глазачев О.С., Классина С.Я., Орлова М.А. Особенности реакций микроциркуляторного русла здорового человека на моделируемое психоэмоциональное напряжение // Физиология человека. 2007. Т. 33. № 4. С. 33.
  40. Фудин Н.А., Классина С.Я. Системная организация физиологических функций человека в процессе достижения спортивного результата // Академический журнал Западной Сибири. 2017. Т. 13. № 1. С. 79.
  41. Рыжиков Г.В., Классина С.Я. Пространственно-временная структура "кванта" производственной деятельности контролера и его физиологическое обеспечение // Физиология человека. 1984. Т. 10. № 1. С. 144.
  42. Классина С.Я. Порог анаэробного обмена и его представление в системных категориях спортивной деятельности человека // Спортивная медицина: наука и практика. 2017. Т. 7. № 3. С. 65.
  43. Крикленко Е.А., Ковалева А.В., Лихоманова Е.Н. Индивидуализированный подход к анализу кожной проводимости в процессе выполнения заданий разного уровня сложности // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 2023. Т. 176. № 9. C. 286.
  44. Классина С.Я. Индекс Хильдебрандта как прогностический критерий отказа от интенсивной физической нагрузки // Наука и спорт: современные тенденции. 2019. Т. 23. № 2. С. 68.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Схема исследования с примерами реальной непрерывной записи физиологических показателей в процессе выполнения задания двух уровней сложности. Кожная проводимость в данной работе не анализировалась.

Скачать (482KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Физиологическая цена выполнения простого и сложного задания. Использован непараметрический ранговый критерий Уилкоксона. Уровень статистической значимости (p) принимали равным 0.05.

Скачать (193KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024