Вариативность состояния биологически активных точек при диагностике студентов методом Фолля
Автор: Цыбиков Анатолий Сергеевич, Тапхаров Михаил Викторович, Балдаев Кирилл Владимирович, Атутов Андрей Петрович
Журнал: Вестник Бурятского государственного университета. Философия @vestnik-bsu
Рубрика: Физиология и экология человека и животных
Статья в выпуске: 4-1, 2014 года.
Бесплатный доступ
В ходе исследований установлена перспективность использования биологически активных точек (БАТ) для оценки функционального состояния студентов. Выявлено, что наиболее удачным выбором времени измерений по методу Фолля может явиться промежуток с 12:00 до 13.00 (перед обедом), когда организм находится в тонусе и спокойном состоянии. Метод Фолля может широко применяться во врачебно-педагогическом контроле студентов и спортсменов как экспресс-метод функциональной диагностики.
Метод фолля, биологически активные точки, вариативность показателей, диагностика состояния здоровья
Короткий адрес: https://sciup.org/148182406
IDR: 148182406
Текст научной статьи Вариативность состояния биологически активных точек при диагностике студентов методом Фолля
К одной из важных задач повышения качества управления учебным процессом 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. [1, 2, 3]. При этом для обеспечения контроля за общим состоянием здоровья учащихся требуются информативные и инструментальные экспресс-методики для психофизиологической диагностики.
В ходе научных исследований, проводимых совместно лабораторией ИТПС и НОИЦ СИА при Бурятском госуниверситете, установлена перспективность использования аппарата ДиаДЕНС-ПК по методу Фолля. Однако, при всей привлекательности данного метода, на практике встречаются трудности, связанные с некоторой вариабельностью измеряемых значений по времени. Данная проблема изучена на основе математико-статистического анализа массива экспериментальных данных, полученных в течение определенного промежутка времени.
Цели и задачи исследования
Целью исследования является анализ вариабельности, динамики и корреляций значений показателей Фолля (сила тока в у.е. в БАТ), отражающих функционирование органов и систем человека в течение светлого времени суток. На основе результатов определить наилучшее время проведения диагностики аппаратом ДиаДЭНС-ПК в режиме Биофолль по контрольным точкам измерений (КТИ) [4, 6].
Задачи исследования:
-
1. Сбор необходимого объема экспериментальных данных. Проведение опытов.
-
2. Анализ общей динамики, вариабельности и корреляций значений показателей Фолля.
-
3. Определение органов и систем с функциональными отклонениями, связанными с
-
4. Заключение и выводы по выбору оптимального времени проведения диагностики методом Фолля.
их гиперактивностью по Фоллю. Анализ динамики их активности.
Материалы и методы
Для проведения исследований использовался аппарат для электропунктурной диагностики ДиаДЭНС-ПК (Свидетельство на полезную модель №18353, приоритет от 19.02.2001, лицензия №42/2001-0927-0595 от 20.12.2001) в режиме Биофолль [7].
В исследовании принимало участие 12 студентов в возрасте от 19 до 24 лет.
Диагностика аппаратом Фолля проводилась в течение двух дней в пятницу и понедельник. Снимались данные по БАТ 6 раз в течение дня в интервалах времени: 8:00-9:00, 11:00-12:00, 12:00-13:00, 14:00-15:00, 15:30-16:30, 17:0018:00. До 08:00 – завтрак, с 13:00-14:00 – обед и 16:30-17:00 – полдник. Способ проведения диагностики – режим Биофолль: экспресс-оценка функционального состояния органов и систем по контрольным точкам измерений (КТИ).
Кроме того, в обязательном порядке проводились для всех пациентов сбор и оформление исходных данных с помощью конвертора данных из базы системы ДиаДЭНС-ПК в электронные таблицы Excel для дальнейшей обработки и анализа в специальном программном пакете Statistica.
Данные диагностики представляются в виде массива чисел (сила тока в у.е.), отвечающих за функциональное состояние соответствующего органа или системы. Относительно высокие значения силы тока в точках соответствуют гиперактивности соотвествующего органа и системы, низкие – гипоактивности.
Для обработки и анализа данных использовались методы математической статистики, в частности: анализ распределения данных (критерий Шапиро-Уилка), основные описательные статистики (среднее, стандартная ошибка среднего, стандартное отклонение, дисперсия), дисперсионный анализ для повторных измерений, анализ парных различий между измерениями (критерий t-Стьюдента).
Результаты исследования
Динамика активности внутренних органов и систем в течение рабочего дня. По методу Фолля на каждом временном этапе первого эксперимента сделано N= 480 (12 человек*2(правая и левая сторона)*20 контрольных точек = 480), каждая точка соответствует определенному внутреннему органу или системе. Рассмотрим график, отражающий динамику средних значений измерений в течение дня (Рис. 1, указано среднее время ±15 мин).
Рис. 1. Динамика средних значений измерений
Судя по графику, функциональная активность органов и систем человека имеет волнообразный характер. Пик активности наблюдается в 11:30, минимальная – утром в
9:30. Также высокая активность наблюдается в 14:30 и 15:30, спад – 12:30 и 16:30. Эти данные подтверждаются значениями статистик
Стьюдента в таблице 1.
Таблица 1
Анализ различий средних значений этапов измерений (критерий Стьюдента для зависимых выборок)
|
Время измерения |
9:30 |
11:30 |
12:30 |
14:30 |
15:30 |
|
11:30 |
T=4,61 p<0,05 |
||||
|
12:30 |
T=1,26 p>0,05 |
T=-3,93 p<0,05 |
|||
|
14:30 |
T=4,58 p<0,05 |
T=-0,51 p>0,05 |
T=3,17 p<0,05 |
||
|
15:30 |
T=4,53 p<0.05 |
T=-0,28 p>0,05 |
T=3,35 p<0,05 |
T=0,23 p>0,05 |
|
|
16:30 |
T=2,80 p<0,05 |
T=-2,39 p<0,05 |
T=1,36 p>0,05 |
T=-2,03 p>0,05 |
T=-2,13 p>0,05 |
Следующим этапом является проведение кореляционного анализа между шестью этапами измерений. Результаты анализа приведены в корреляционной таблице, которая отражает парные корреляции между измерениями (табл. 2).
Таблица 2
Корреляционная матрица этапов измерений
|
9:30 |
11:30 |
12:30 |
14:30 |
15:30 |
16:30 |
|
|
9:30 |
- |
|||||
|
11:30 |
0,61 |
- |
||||
|
12:30 |
0,57 |
0,70 |
- |
|||
|
14:30 |
0,67 |
0,69 |
0,64 |
- |
||
|
15:30 |
0,63 |
0,68 |
0,63 |
0,70 |
- |
|
|
16:30 |
0,68 |
0,68 |
0,64 |
0,72 |
0,68 |
- |
Все коэффициенты корреляции являются по силе средними и сильными на уровне высокой статистической значимости (p<0,001). Относительно самая слабая связь между «9:30» и «11:30» (r=0,57), сильная между «14:30» и «16:30» (r=0,72). Таким образом, корреляционный анализ дает нам высокую согласованность измерений. Для более строгой оценки
Результаты факторного анализа этапов измерений
Таблица 3
|
Независимые переменные (этапы) |
9:30 |
11:30 |
12:30 |
14:30 |
15:30 |
16:30 |
|
Факторные нагрузки |
-0,82 |
-0,86 |
-0,82 |
-0,87 |
-0,85 |
-0,87 |
|
Общая дисперсия |
4,31 |
|||||
|
Доля общей дисперсии, % |
71,79 |
|||||
Из таблицы видно, что все факторные нагрузки одинаково высокие, а доля объясняемой дисперсии равна 71,79%. Это означает, что значения показателей между этапами измерений хорошо согласуются. Оставшаяся необъяс-ненная дисперсия (28,21%) определяется как следствие влияния других неучтенных факторов.
Таким образом, результаты проведенного статистического анализа показывают общую динамику показателей функционального состояния органов и систем в течение дня и степени согласованности воспользуемся таким инструментом, как факторный анализ.
Факторный анализ методом главных компонент дает нам однофакторную структуру (выделен один общий фактор), что вполне объяснимо при таких корреляционных связях (табл. 3).
свидетельствуют о достаточной степени надежности данного метода диагностики.
Анализ вариабельности значений в измерениях. На рисунке 2 представлены результаты анализа разброса значений (дисперсии) в измерениях по всем обследуемым (рис. 2).
Как видно, на графике имеется два пика. Наибольший разброс значений соответствует времени измерений в 11:30 и 15:30 (время приблизительное). Минимальный разброс в утреннее время, в остальное время – относительно умеренный.
Рис. 2. График изменения разброса значений в зависимости от времени измерения
Анализ функциональной активности органов с отклонениями. На основе исходных данных строится гистограмма с накоплением по следующему принципу: каждое измерение, находящиеся в гиперактивном состоянии (возможно, это функциональное нарушение), «выбиваются» (высокие столбцы) из остальных.
Следуя выше описанной методике, опреде- сделанное в разное время, последовательно суммируется (аккумулируется). При таком типе отображения данных органы и системы, ляются органы с данным отклонением у всех обследуемых (табл. 4).
Органы и системы с функциональным нарушением «гиперактивность»
Таблица 4
|
Участники |
Время Орган |
8:009:00 |
11:0012:00 |
12:0013:00 |
14:0015:00 |
15:3016:30 |
17:0018:00 |
|
Облед №3 |
Ly (миндалины) |
49 |
29 |
51 |
45 |
15 |
27 |
|
C (сердце) |
28 |
2 |
89 |
5 |
44 |
34 |
|
|
RP (селезенка) |
12 |
13 |
65 |
20 |
50 |
47 |
|
|
F (печень) |
54 |
45 |
88 |
49 |
63 |
70 |
|
|
DA (суставы, позвон.) |
20 |
56 |
100 |
30 |
25 |
73 |
|
|
Облед №4 |
Ly (миндалины) |
21 |
25 |
50 |
22 |
50 |
21 |
|
DA (суставы, позвон.) |
67 |
76 |
26 |
58 |
59 |
70 |
|
|
Облед №5 |
RP (селезенка) |
85 |
94 |
62 |
89 |
100 |
99 |
|
F (печень) |
61 |
61 |
51 |
55 |
100 |
67 |
|
|
VB (желчев-я система) |
54 |
79 |
21 |
87 |
100 |
57 |
|
|
R (почки) |
12 |
29 |
7 |
41 |
93 |
43 |
|
|
Облед №6 |
DFO (соединит-я ткань) |
41 |
52 |
72 |
36 |
25 |
43 |
|
DA (суставы, позвон.) |
29 |
44 |
34 |
38 |
27 |
46 |
|
|
Облед №7 |
Ly (миндалины) |
21 |
25 |
50 |
22 |
50 |
21 |
|
F (печень) |
39 |
12 |
24 |
23 |
25 |
30 |
|
|
RP (селезенка) |
41 |
27 |
38 |
37 |
13 |
23 |
|
|
E (желудок) |
43 |
18 |
91 |
20 |
5 |
13 |
|
|
Облед №8 |
F (печень) |
59 |
86 |
72 |
67 |
85 |
85 |
|
DFO (соединит-я ткань) |
47 |
72 |
87 |
65 |
72 |
73 |
|
DL (жир. и мыш. ткань) |
69 |
67 |
74 |
68 |
42 |
22 |
|
|
R (почки) |
36 |
59 |
69 |
29 |
73 |
25 |
|
|
Облед №9 |
F (печень) |
69 |
92 |
85 |
72 |
95 |
39 |
|
Облед №10 |
DA (суставы, позвон.) |
49 |
85 |
18 |
34 |
77 |
43 |
|
DL (жир. и мыш. ткань) |
45 |
100 |
84 |
18 |
59 |
34 |
|
|
Облед №11 |
RP (селезенка) |
81 |
100 |
66 |
100 |
100 |
87 |
|
F (печень) |
85 |
99 |
72 |
100 |
93 |
100 |
|
|
Ly (миндалины) |
30 |
66 |
24 |
86 |
50 |
55 |
|
|
Облед №12 |
F (печень) |
99 |
83 |
100 |
81 |
70 |
85 |
Проведем статистический анализ различий между измерениями для органов с гиперактивностью (N=28). Исследуем парные различия между средними величинами в измерениях. Результаты применения критерия Стьюдента представлены в таблице 5. Также ниже прведен график средних величин со стандартными ошибками (рис. 3).
Проведенные расчеты и визуальнографический анализ выявляют достоверное повышение активности в периоды с 11:00 до 12:00, с 12:00 до 13:00, с 15:30 до 16:30. В остальных измерениях наблюдается падение активности этих органов и систем.
Сравнивая рисунки 1 и 3, видим, что на первом графике динамика общей активности (всех измеренных органов и систем) демонстрирует достоверное падение около 12:30 (с 12:00 до 13:00, до обеда), а на втором, напротив, наблюдается пик активности в этот период. Отсюда можно заключить, что в этот период те органы и системы, которые имеют функциональные отклонения, сильнее проявляют себя на фоне других. Обратная ситуация наблюдается в период с 14:00-15:00.
Таблица 5
Анализ различий средних значений для органов и систем с гиперактивностью
|
8:00-9:00 |
11:00-12:00 |
12:00-13:00 |
14:00-15:00 |
15:30-16:30 |
|
|
11:00-12:00 |
T=2,23 p<0,05 |
||||
|
12:00-13:00 |
T=2,01 p>0,05 |
T=0,37 p>0,05 |
|||
|
14:00-15:00 |
T=0,53 p>0,05 |
T=-1,77 p>0,05 |
T=-2,56 p<0,05 |
||
|
15:30-16:30 |
T=2,13 P<0.05 |
T=0,49 p>0,05 |
T=-1,32 p>0,05 |
T=1,97 p>0,05 |
|
|
17:00-18:00 |
T=0,74 p>0,05 |
T=-1,28 p>0,05 |
T=-0,05 p>0,05 |
T=0,33 p>0,05 |
T=-1,72 p>0,05 |
Время измерения
Рис. 3. Динамика средних значений измерений для органов с гиперактивностью
Заключение
По результатам проведенного исследования получены данные о динамике и вариативности состояния БАТ в течение рабочего дня (с 8:00 до 18:00) по методу Фолля. Оценена надежность методики (согласованность измерений 71,79%) с помощью многомерных методов анализа данных.
Кроме того, можем утверждать, что наилучшим выбором времени проведения диагностики методом Фолля является время перед обедом с 12:00 до 13:00, т.е. на голодный желудок, когда организм в тонусе, в спокойном состоянии. Это объясняется наиболее высоким уровнем активности органов с функциональными отклонениями именно в этот период и относительно небольшой общей дисперсией.
Таким образом, методика Фолля имеет перспективу широкого применения, в том числе во врачебно-педагогическом контроле студентов и спортсменов как информативный и надежный экспресс-метод диагностики функционального состояния организма человека.
Список литературы Вариативность состояния биологически активных точек при диагностике студентов методом Фолля
- Калмыков С.В., Сагалеев А.С., Цыбиков А.С. Диагностика функционального состояния организма на основе электропунктурного метода Фолля//Вестник Бурятского государственного университета. -2010. -Вып. 13. Физическая культура и спорт. -С. 177-185.
- Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний студентов с учетом психофизиологических затрат на процесс обучения/С.В. Солошенко [и др.]//Биомедицинская радиоэлектроника. -2009. -№5. -С. 43-49.
- Акаева Т.В., Готовский М.Ю., Мхитарян К.Н. Оценка достоверности выявления нарушений минерального обмена с помощью вегетативного резонансного теста//Традиционная медицина. -2007. -№4. -С.41-45.
- Гаваа Лувсан. Традиционные и современные аспекты восточной рефлексотерапии. -М., 1986. -576 с.
- Оценка состояния здоровья студентов методами восточной медицины с учетом психофизиологического типа/А. С. Цыбиков [и др.]//Вопросы гуманитарных наук. -2010. -Вып. 1. -С. 181-187.
- Лупичева Н.Л. Электропунктурная диагностика, гомеотерапия и феномен дальнодействия. -М.: Ириус, 1990. -136 с.
- ДиаДЭНС-ПК (руководство по эксплуатации). -Екатеринбург: РЦ АРТ, 2009. -84 с.
