Эффективность построения прогностических классификационных правил: случай студентов медицинского университета

Введение. В ряде работ рассматривается проблема прогнозирования и диагностики здоровья студентов (Сараева, 2011; Кузнецова, Павлущенко, 2013; Полька, Бредник, 2013). Для решения этой проблемы авторы применяют методы многофакторного статистического анализа, используя системный и комплексный подходы в оценке состояния здоровья и его коррекции (Андреева, 2006; Щедрина, 2007, 2009; Трапезникова, 2011). Разработка информационных систем для определения адаптационных возможностей организма предполагает комплексную оценку состояния здоровья человека. Существующие методы блочной оценки работы отдельных систем организма позволяют выявить лишь нарушения в отдельных структурах, а выяснение взаимосвязи и механизмов данного нарушения с помощью такой оценки осуществить сложно (Dervic et al., 2007; Созаева, 2008).

Исследование проблемы здоровья как многоаспектной проблемы и дальнейшее продуктивное ее изучение остается актуальным. Применение новых подходов с использованием методов информационных технологий, помогут получить релевантные данные, без которых невозможно проводить сравнительный анализ состояния функционального состояния разных микропопуляционных групп (Лила и др., 2014а,б). В рамках проблемы сохранения здоровья молодежи возникает необходимость выявления клинико-физиологических характеристик разных уровней физического здоровья и

Вестник ТвГУ. Серия "Биология и экология". 2015. № 2 функционального состояния организма студентов, особенно в процессе обучения.

В настоящей работе мы задались ыелью провести анализ динамических изменений функционального состояния организма студентов в течение обучения в медицинском университете с помощью построенной прогностической модели оценки функционального состояния.

Методика. Обследовано 435 студентов медицинского университета разных курсов: третьего (53 юноши, 50 девушек), четвертого (51 юноша, 56 девушек), пятого (54 юноши, 58 девушек) и шестого (58 юношей, 55 девушек). Проводили оценку темпераментальных (нейротизм, личностная тревожность) и нейродинамических (уравновешенность и скорость нервных процессов, индивидуальное восприятие времени) параментов (Римская, Римский, 1999; Лила и др., 2013). Для оценки функционального состояния студентов использовали разработанную и биологически верифицированную прогностическую модель (Лила, Тананакина, 2015). Для прогноза функционального состояния рассчитывали значения классификационных функций, используя показатели темпераментальных и нейродинамических особенностей каждого обследуемого Статистический анализ полученных результатов проводили методом кросстабуляционных таблиц с помощью модулей системы «STATISTICА 10».

Результаты и обсуждение. Значения классификационных функций на основе показателей темпераментальных и нейродинамических особенностей каждого обследуемого изложены в табл. 1.

Учитывая максимальное значение одной из трех функций, каждого студента относили к одному из классов прогнозируемого уровня функционального состояния, который описывала эта функция.

С помощью такого подхода было определено, что распределение девушек и юношей по уровню функционального состояния имели особенности. Так, около 30% девушек на всех курсах имели удовлетворительный уровень функционального состояния, а у юношей количество лиц с таким уровнем заметно снизилась на четвертом курсе (6 человек - 12%) по сравнению с третьим и шестым курсами (табл. 2). Количество лиц с напряженным уровнем функционального состояния уменьшалась у юношей до шестого курса от 51% (27 человек) на третьем курсе до 14% (8 человек) - на шестом, а у девушек меньше таких лиц было на четвертом курсе (9 человек - 16% ), по сравнению с третьим (17 человек - 34%) и шестым (11 человек - 20%). Лиц с перенапряжением функционального состояния было больше на четвертом курсе, чем на третьем и шестом как у юношей (30 человек -

59%), так и у девушек (30 человек - 54%). На пятом курсе распределение студентов было схожим с распределением на третьем курсе.

Таблица 1

Вычисленные значения классифицирующих функций для части студентов 3 курса (пример)

Примечание. fun(X) - класификационная функция для класса с удовлетворительным уровнем функционального состояния, fN(X) - напряжением, fp_N(X) перенапряженнием.

Таблица 2

Распределение студентов старшекурсников с разным уровнем функционального состояния на классы

Примечание. 1 - удовлетворительный уровень функционального состояния, 2 - напряжение, 3 - перенапряжение. В скобках указаны проценты (%).

В результате сравнительного анализа распределения студентов по уровню функционального состояния организма в покое на разных курсах можно сделать выводы о его динамике в процессе обучения.

-26-

Процент студентов с перенапряжением активности регуляторных вегетативных систем увеличивался на четвертом (59% юношей и 51% девушек) и шестом курсах (48% юношей и 47% девушек), при этом уменьшался процент лиц с функциональным напряжением (29% юношей и 16% девушек на четвертом курсе, 14% юношей и 20% девушек на шестом); количество студентов с удовлетворительным состоянием оставалось стабильным у девушек на всех курсах (около 30%), тогда как среди юношей таких лиц было больше на пятом и шестом курсах (38%).

Заключение. Можно предположить, что студенты с высоким уровнем функционального напряжения сильнее реагируют на увеличенные нагрузки, связанные как с обучением, так и с социальными проблемами, чем студенты с удовлетворительным уровнем.

Полученные результаты не противоречат данным других авторов, которые свидетельствуют о том, что на четвёртом курсе у студентов происходит переоценка ценностей, переосмысление выбора специальности. Студенты-медики, у которых в программе появляются клинические дисциплины, начинают ощущать груз врачебной ответственности (Синайко, 2001). Особенность кризиса шестого курса для медицинского факультета обусловлена будущим трудоустройством, перспективой работы и профессиональным ростом в рамках выбранной специальности. Снижение функциональных резервов организма студентов на каждом из этапов может привести к развитию невротических расстройств и срыву адаптации (Никольский, Синайко, 2001). Тот факт, что у половины студентов четвертого и шестого курсов наблюдается состояние перенапряжения функциональных возможностей, указывает на значительную вероятность развития дезадаптации. Для таких студентов необходимо проводить мероприятия, основанные на принципах донозологической диагностики, а также профилактические мероприятия с психофизиологической коррекцией.