Scientific journal

International Journal of Applied and fundamental research

ISSN 1996-3955

ИФ РИНЦ = 0,593

Исследованиями установлено, что в системе естественных датчиков времени биологические ритмы человека выполняют функцию адаптации к внешним условиям [2]. Подстройка биоритмов человека к смене естественных датчиков времени осуществляется по закону резонанса, в этом случае ведущее место принадлежит элементам синфазности и когерентности колебаний [11]. Климатические ряды должны рассматриваться как конечные индивидуальные реализации статистически нестационарных случайных процессов. Исходя из длины такой реализации и из предварительных представлений об изучаемых климатических процессов, рассматриваемый ряд часто бывает целесообразно представить в виде суммы длиннопериодной и короткопериодной компонент. Первая из них, содержащая, в частности, средние значения и, линейные и нелинейные тренды, может быть выделена с помощью сглаживания исходного ряда по «окну» подходящей формы и ширины. Нередко эта компонента мало похожа на реализацию какого-либо стационарного случайного процесса, и даже её спектр, строго говоря, не определен. Короткопериодная компонента, наоборот, часто выглядит похожей на реализацию некоторого стационарного случайного процесса, и может быть описана его спектром [3].

Динамика медицинских показателей имеет общие черты с динамикой процессов в экологии, геологии, биологии, экономике, социологии. Динамика изменений разных объектов и их совокупностей проявляется по-разному, отличаясь скоростью изменений характеристик процесса, его контрастом, амплитудами, ансамблями частот, уровнем шумов [4, 5]. В условиях местности, приравненной к районам Крайнего Севера, к которым относится Ханты-Мансийский автономный округ-Югра, существует совокупность факторов, определяющих климатогеографические и социально-бытовые особенности региона: преобладание холодного дискомфортного климата, отсутствие специфической для человека фотопериодичности (смена дня и ночи), тяжелый аэродинамический режим, повышенная активность космических излучений, магнитного поля Земли и большая частота их апериодичных возмущений, своеобразный микроэлементный состав почвы и воды, специфичность питания, наблюдается значительная десинхронизация ритмов физиологических параметров у здоровых и больных людей, в том числе и формирование острой психопатологии [6, 10, 13].

Вышеизложенное позволяет считать проблему исследования влияния климатических факторов на обращаемость за скорой психиатрической помощью актуальной, как в теоретическом, так и в практическом отношениях.

Цель настоящего исследования – выявление влияния динамики климатических факторов на здоровье населения, проявляющееся в количестве обращений по поводу психических расстройств в службу «Скорой помощи» г. Ханты-Мансийска.

Материалы и методы исследования

Обращения в службу «Скорой медицинской помощи» выкопировывались из базы данных вызовов за указанный период, в среднем за сутки по классу V «Психические расстройства и расстройства поведения». Для анализа климатических факторов использованы многолетние метеорологические данные специализированных массивов для климатических исследований Всероссийского научно-исследовательского института гидрометеорологической информации – Мировой центр данных (ВНИИГМИ – МЦД), и архивные материалы метеостанции г. Ханты-Мансийска [9, 14]. Период наблюдений с 01 января 2001 года по 31 декабря 2013 года. Кратность измерений – 1 день, длина временного ряда 4748 наблюдений. Изучались следующие параметры: температура окружающего воздуха ( °С); барометрическое давление (кПа); относительная влажность ( %); барическая тенденция (гПа/3 ч); максимальная скорость ветра (м/с); весовое содержание кислорода в воздухе (г/м3). Весовое содержание кислорода в воздухе прямо пропорционально атмосферному давлению за вычетом парциального давления водяного пара и обратно пропорционально температуре воздуха: O2 (г/м3) = R*(P-e)/T, где R в %, Р и е в гПа, Т в °К [12].

Для проверки гипотезы о наличии множества цикличностей применена программа, использующая вейвлет-анализ для определения ритмической структуры отдельных параметров и оценивающая синхронизацию и когерентность описываемых параметров [18]. Вейвлет – это математическая функция, позволяющая анализировать различные частотные компоненты данных. Анализ сигналов производится в плоскости wavelet-коэффициентов (масштаб-время-уровень) (Scale-Time-Amplitude) [8]. Таким образом, по результатам вейвлетного преобразования можно судить о том, как меняется спектральный состав рассматриваемого временного ряда со временем [7]. Статистическая значимость ритмов оценивалась путем многократной (5000) случайной перестановки уровней исходного временного ряда. Приведенная в статье р показывает долю случаев, когда энергия выделенной частотной составляющей в исходном ряду превышала соответствующую энергию в случайной перестановке.

Результаты исследования и их обсуждение

Во временных вариациях вызовов превалируют многолетние ритмы. Наиболее мощным (15,036 усл. ед.) является ритм с периодом 1603,7 суток/ 4,39 года (р = 0,001), следующим (9,939 усл. ед.) выявляется трехлетний ритм (1005,8 суток/ 2,75 года) (р = 0,001). Следующим в спектре ритмов идет окологодовой (338,6 суток/ 0,92 года), мощность – 1,653 усл. ед. (р = 0,009). Внутригодовые колебания показывают нерегулярные всплески ритмической активности с периодами 2 и 1 месяца: 61,2/0,98/0,010; 32,9/0,58/0,059. Сочетание цифр в скобках обозначают период ритма/энергия/значимость. Графическое отображение вейвлетной поверхности приведено на рисунке.

А

Б

Частотно-временной спектр временных вариаций (вейвлет-анализ) обращаемости по поводу острой психопатологии в г. Ханты-Мансийске за период с 2001 по 2013 годы

График исходного ряда колебаний температуры за описываемый период с 2001 по 2013 годы показывает значимую (р = 0,001) цирканнуальную (окологодовую) цикличность (392,3 суток) с высокой мощностью ритма 1476,9 усл. ед. и полугодовой (178,4 суток) ритм с высоким уровнем тенденции (р = 0,065). Внутригодовые сезонные (96,6 суток) и лунные (23,7 суток) ритмы присутствуют, но недостоверны. Вариации барометрического давления полицикличны. По убыванию мощности наблюдаются ритмы с периодом 5,57 года; 1,025 года и ритмы близкие к полугодовым, сезонным и циркатригинтанным (околомесячным): 173,4 суток; 109,3 суток; 37,2 суток, при значимости выявленных ритмов р = 0,001. Величина влажности закономерно изменяется в окологодовом ритме (395,6 суток), мощность – 224,8 усл. ед., внутригодовая динамика следующая: 173,4 суток; 127,5 суток; 68,9 суток. Все ритмы значимы (р = 0,001). Барическая тенденция кроме наиболее мощного окологодового ритма (392,7 суток) характеризуется ритмом с периодом 3,01 года (р = 0,002) и вставочными внутригодовыми 173,4 суток (р = 0,001), 109,3 суток (р = 0,001), 59,1 суток (р = 0,001) и 20,1 суток (р = 0,009). Изменения максимальной скорости ветра не имеют окологодовой ритмичности, но наблюдаются внутригодовые вариации с периодом 81,1 суток и 40,2 суток. Величина весового содержания кислорода будучи расчетной сохраняет основной ритм таких компонентов формулы как температура, барометрическое давление и влажность, а именно: окологодовой (395,6 суток, р = 0,001); двухлетний (808,1 суток, р = 0,001), пятилетний (1744,4 суток, р = 0042); двух- (69,9 суток, р = 0,001) и околомесячный (37,2 суток, р = 0,002). Ритмы перечислены по убыванию мощности.

Поскольку адаптация к дополнительным стрессовым нагрузкам в организме человека осуществляется через фазовое смещение биоритмов [3], следующей операцией явилось определение когерентности колебаний погодных факторов и обращений с службу «Скорая помощь» ритмов, совпадающих по периодам. Прежде всего коэффициент когерентности между климатическими факторами и случаями обращений по поводу острой психопатологии незначим при четырехлетнем ритме (1603,7 суток /4,39 года) и внутригодовом двухмесячном ритме (61,2 суток). По динамике разности фаз трех- и окологодового ритмов наблюдается отставание или опережение числа обращений в широких пределах (таблица).

Динамика разности фаз ритмов климатических факторов и обращений в службу «Скорая помощь» по поводу острой психопатологии с 2001 по 2013 годы

Обращают на себя внимание синхронные колебания случаев обращения с температурой окружающего воздуха (0,05 суток) при годовых колебаниях, ежемесячных изменениях атмосферного давления (0,05 суток). Опережение и запаздывание на величину, сопоставимую с продолжительностью цикла, не рассматривались.

Заключение

Результаты исследования показывают наличие многолетних и внутригодовых ритмов возникновения и обострений психических заболеваний, говоря о внутригодовых, в нашем случае это двух- и трехмесячные, мы не употребляем понятия «сезонные ритмы», так как климатические условия г. Ханты-Мансийска подразумевают фактическую смену времен года со следующей продолжительностью: осень – 36 дней (05.09-11.10); зима – 203 дня (12.10-27.04); весна – 42 дня (28.04-09.06); лето – 87 дней (10.06-04.09). Может быть, поэтому присутствует низкая синхронизация между климатическими факторами и количеством обращений, но и это не объясняет наличие мощных многогодовых ритмов. По данным некоторых авторов, в системе природных датчиков времени, например, при адаптации к сезонной смене погоды, динамика биоритмов носит опережающий характер и по принципу упреждения в своих изменениях опережает последующее изменение погодных условий [11], уменьшается удельный вес коротковолновой составляющей и увеличивается доля длинноволнового компонента. Данное положение правомочно, лишь в случае наличия одного значимого ритма, без вставочной ритмической активности, которая может возникнуть при воздействии множества эндо- или экзогенных социальных или абиотических факторов. Другие исследователи исходят из положения, что процессы в природе и обществе являются переменно-полиритмичными [1]. В то же время, природа многих ритмов низкой частоты, в частности полугодового и ряда многолетних, является мультифакториальной [15]. По нашему мнению, картина циклических изменений анализируемых в нашем исследовании психических расстройств, может быть результатом интерференции постоянных ритмов и вставочной ритмической активности.