Сезонная ритмичность физиологических функций, по мнению исследователей, обусловлена динамикой множества экзогенных (температура и влажность воздуха, колебания атмосферного давления, экология окружающей среды, солнечная активность, длительность светового дня, сезонные особенности питания) и эндогенных (колебания выработки гормонов, ритмы активности вегетативной нервной системы) факторов [1, 2, 4-6, 9, 10]. Ведущую роль в адаптации организма к воздействию факторов внешней среды играет сердечно-сосудистая система, функциональное состояние которой является своего рода индикатором как срочной, так и долговременной адаптации [8]. Тем более, что в условиях средних широт сезонные изменения окружающей среды оказывают значимое влияние на регуляцию цирканнуальных ритмов организма [7].

Цель исследования - изучить цирканнуальные колебания показателей вариабельности сердечного ритма и их корреляционных взаимосвязей, обеспечивающих адаптацию к изменениям внешней среды в условиях обучения в вузе. Оценить степень зависимости показателей ВСР от ме­тео­факторов в разные сезоны года.

Материал и методы исследования

Обследован 61 студент-медик (47 девушек и 14 юношей, относительно здоровых, 19-22 лет) в периоды семестровой учебной деятельности 2010-2012 гг. неоднократно в разные сезоны года. Отбирались они по официальному критерию ВОЗ, согласно которому здоровыми считаются те, кто не имеет хронических заболеваний, освобождений от работы или учебы по острому заболеванию и не предъявляет жалоб в день обследования [3]. Обследование студентов проводилось с соблюдением этических норм, изложенных в Хельсинкской декларации, и было одобрено локальным комитетом по этике ГБОУ ВПО СОГМА.

На протяжении каждого из сезонов для получения объективной картины состояния вегетативной регуляции проведена серия из 6-8 обследований каждого участника эксперимента, после чего результаты усреднялись. Оценку состояния регуляторных систем организма проводили по результатам анализа вариабельности сердечного ритма с использованием АПК «Варикард 2.51». 5-минутную запись кардиоритмограмм проводили в одно и то же время (12-15 ч) после обязательной адаптации к условиям обследования в течение 15 мин. Оценивали следующие показатели: ЧСС; SDNN - стандартное отклонение полного массива кардиоинтервалов; RMSSD - квадратный корень суммы разностей последовательного ряда кардиоинтервалов; pNN50 - число пар кардиоинтервалов с разностью более 50 мсв % к общему числу кардиоинтервалов в массиве; MxDMn - вариационный размах; Mo - мода; SI - стресс индекс; TP - суммарная мощность спектра вариабельности сердечного ритма; HF, [ %] - мощность спектра высокочастотного компонента вариабельности в % от суммарной мощности колебаний; LF, (%) - мощность спектра низкочастотного компонента вариабельности в % от суммарной мощности колебаний; VLF, (%) - мощность спектра сверхнизкочастотого компонента вариабельности в % от суммарной мощности колебаний; HFt - доминирующий период высокочастотного компонента спектра; LFt - доминирующий период низкочастотного компонента спектра; VLFt - доминирующий период сверхнизкочастотного компонента спектра; LF и HF в нормализованных единицах (LFnu, HF nu), представляющих собой отношение абсолютной мощности каждого спектрального компонента к общей мощности за вычетом сверхнизкочастотного компонента; LF/HF - отношение значений низкочастотного и высокочастотного компонента вариабельности сердечного ритма; VLF/HF - отношение значений сверхнизкочастотного и высокочастотного компонента вариабельности сердечного ритма; IC - индекс централизации; CC1 - значение первого коэффициента автокорреляционной функции; CC0 - число сдвигов автокорреляционной функции до получения значения коэффициента корреляции меньше нуля.

Статистическая обработка результатов проведена с помощью пакета программ Statistica 6.0. Полученные данные не подчинялись закону нормального распределения по критерию Шапиро-Уилка, поэтому все показатели представлены в виде медианы (Md) и интерквантильного размаха. Для анализа различий между показателями в разные сезоны года применяли Repeated Measures ANOVA после нормализации распределения путем логарифмирования (ln) исходных данных. Для анализа взаимосвязей показателей ВСР с метеофакторами применяли множественную нелинейную регрессию.Критическое значение уровня статистической значимости при проверке нулевых гипотез принималось равным 0,05.

Установлены определенные колебания показателей вариабельности сердечного ритма у относительно здоровых студентов в разные сезоны года. При однофакторном дисперсионном анализе наблюдаются значимые межсезонные различия частоты сердечных сокращений, моды, доминирующего периода высокочастотного компонента спектра, соотношения низко- и высокочастотного компонентов спектра, индекса централизации и отличия в виде тенденции в проценте вклада высоко- и низкочастотного компонентов спектра, а также доминирующего периода сверхнизкочастотного компонента спектра (таблица).

Для детализации выявленных различий между группами при условии того, что нулевая гипотеза была отвергнута, проведен апостериорный анализ с использованием критерия Ньюмена-Кейлса. Выявлены статистически значимые различия ЧСС в зимний сезон года (85,00 (79,00; 92,00)), сравнительно с осенним (78,00 (72,77; 85,00), р = 0,035) и весенним сезонами (78,19 (72,04; 88,08), р = 0,033); pNN50 % в зимний сезон (9,70 (4,90; 17,60)), сравнительно с осенним (15,86 (8,67; 24,50), р = 0,044)и весенним (14,06 (5,78; 25,31), р = 0,048); и, напротив, мода в зимний период была ниже, чем в осенний (695,81 (651,49; 762,32) против 771,31 (698,45; 825,36) соответственно р = 0,034) и весенний сезоны (695,81 (651,49; 762,32) против 776,52 (671,19; 827,24) соответственно р = 0,028), что указывает на преобладание тонуса симпатической нервной системы в этот период года. Средний период дыхательного цикла (HFt) имел тенденцию к возрастанию в зимний сезон, сравнительно с осенним ((5,17 (3,58; 6,36) против 3,88 (3,18; 5,66) соответственно р = 0,082) и к снижению в весенний сезон, сравнительно с зимним (4,08 (3,18; 5,54) против 5,17 (3,58; 6,36) соответственно р = 0,053). Максимальные значения среднего периода рефлекторного ответа сердечно-сосудистого подкоркового центра (VLFt) установлены у студентов в весенний период и их отличия от аналогичного показателя в летний сезон были статистически значимы ((51,20 (42,67; 68,27) против 44,52 (31,03; 56,89) соответственно р = 0,034).

При анализе вклада волн различного порядка в суммарную мощность спектра также выявлены сезонные отличия. Вклад высокочастотного спектра (HF, %) в общую мощность в весенний сезон достоверно выше и составил 34,04 % (25,37; 45,59) против 25,11 (15,60; 35,10) зимой соответственно р = 0,026. Различия во вкладе низкочастотного спектра (LF, % в зимний сезон года были выше (49,94 (38,60; 62,34)), чем в весенний (40,44 (36,01; 53,14)), р = 0,039.

Сравнительный анализ показателей ВСР в разные сезоны года

Примечания: результаты представлены в виде медианы, 25-й и 75-й перцентилей;

р - уровень значимости различий по результатам дисперсионного анализа.

Наряду с этим, анализ показал, что вклад сверхнизкочастотного компонента (VLF), отражающего уровень активности церебральных эрготропных структур в общую мощность спектра вариабельности, в разные сезоны года остается стабильным, а изменение спектральной структуры происходит за счет высокочастотного и низкочастотного компонентов, т.е. парасимпатического и симпатического отделов ВНС. Эта закономерность прослеживается и в динамике LF и HFв нормализованных единицах: величина HFn.u. в зимний сезон составила 24,23 (18,36; 37,89) против 35,48(27,88; 46,75) в весенний, р = 0,022; величина LFn.u. в зимний сезон составила 55,35(40,27; 64,74) против 43,40(31,48; 59,88) в весенний, р = 0,047. Соответственно логичным является и значимое различие отношения низкочастотного и высокочастотного компонентов вариабельности (LF/HF): выше в зимний сезон, чем в весенний (2,15 (1,32; 3,76) против 1,44 (0,77; 1,94) соответственно р = 0,006) и в осенний (2,15 (1,32; 3,76) против 1,52 (1,04; 2,23) соответственно р = 0,023.) Степень централизации управлением ритмом сердца (IC) в зимний сезон года (2,99 (1,85; 5,40)) статистически значимо выше, чем в весенний (1,94 (1,19; 2,94)), р = 0,026 и в осенний (2,14 (1,48; 3,21)) сезоны (р = 0,008).

Таким образом, результаты исследования показателей ВСР свидетельствуют о том, что в годовом цикле на фоне относительно постоянного состояния вегетативной регуляции сердечного ритма выделяются значимые ее изменения в зимний и весенний сезоны. В зимний сезон у студентов вегетативный баланс смещается в сторону симпатических влияний, в весенний сезон наиболее активен автономный контур вегетативной регуляции. Данные изменения могут быть связаны с разными сезонными особенностями механизмов адаптации студентов к изменяющимся условиям окружающей среды.

Полученные результаты свидетельствуют о том, что уровень активности церебральных эрготропных структур относительно здоровых молодых людей остается стабильным на протяжении всего годового цикла в периоды семестровой учебной деятельности, не сопряженные с усиленной умственной и эмоциональной нагрузкой, характерных для периода зачетов и экзаменов. Колебания уровня вагосимпатического взаимодействия, вероятно, обусловлены сменой сезонов года и, очевидно, изменением комплекса метеофакторов.

Известно, что адаптация организма к воздействию внешних факторов обеспечивается скоординированными в пространстве и времени и соподчиненными между собой специализированными функциональными системами организма и определенным уровнем внутрисистемных корреляционных взаимосвязей для поддержания гомеостаза. Для оценки вегетативного обеспечения деятельности сердечно-сосудистой системы оценен вклад составляющих разного частотного спектра в общую вариабельность (рис. 1).

Рис. 1. Механизмы регуляции вегетативного тонуса в разные сезоны года. Примечание: - умеренная корреляционная связь (0,30 < r < 0,49); - средняя корреляционная связь (0,50 < r < 0,69);
- сильная корреляционная связь (r > 0,70)

Лишь корреляционную плеяду, наблюдаемую весной, можно рассматривать как ненапряженный вегетативный баланс, в остальные сезоны значительный вклад в общую вариабельность вносят церебральные эрготропные системы.

На следующем этапе исследования проведен регрессионный анализ зависимости показателей ВСР от метеофакторов в разные сезоны года. Регрессионные модели удалось построить для нормализованных показателей HFnuи LFnu. В весенний сезон выявлена квадратичная зависимость обоих показателей от температуры (R² = 0,23-0,29) (рис. 2а, б); в летний - зависимость HFnu. от температуры была линейной (R² = 0,25), для LFnu регрессионную модель получить не удалось; в зимний - зависимость обоих показателей от облачности описывалась линейной функцией (R² = 0,22-0,23) (рис. 2в, г), в осенний - квадратичной (R² = 0,20-0,23) (рис. 2д, е).

Полученные данные определённым образом перекликаются с результатами исследования [11], где показатели ВСР (SDNN, HF и LF) были ассоциированы с температурой окружающей среды в течение теплого времени года (май-сентябрь), но этой связи не прослеживалось в течение холодного периода (ноябрь-март).

Таким образом, среди показателей ВСР наиболее чувствительными к изменению метеофакторов являются нормализованные показатели высоко- и низкочастотной области спектра, где исключается влияние сверхнизкочастотного компонента, который, по полученным данным, оставался относительно стабильным на протяжении годового цикла. Выявленные зависимости могут быть как линейными, так и нелинейными (аппроксимируемыми полиномом второй степени), при этом вариабельность показателей сердечного ритма, отражающих состояние симпатического и парасимпатического отделов вегетативной нервной системы, на 20-29 % может объясняться такими метеофакторами, как температура и облачность.

1. Выявлена цирканнуальная динамика показателей вариабельности сердечного ритма, обеспечивающая адаптацию студентов к изменяющимся условиям окружающей среды в процессе обучения в разные сезоны.

2. Более выраженные признаки напряжения механизмов адаптации вегетативной регуляции ритма сердца у студентов установлены в зимний сезон, что, по-видимому, отражает мобилизацию функциональных резервов организма для адаптации к изменяющимся условиям окружающей среды в этот период года. Наиболее чувствительными к сезонным изменениям окружающей среды являются ЧСС, мода, высоко- и низкочастотные составляющие спектра и их отношения.

3. Сила корреляционных связей между показателями мощности спектра и общей вариабельностью сердечного ритма только в весенний сезон можно рассматривать как показатель ненапряженного вегетативного баланса.

4. Выявлены линейные и нелинейные зависимости нормализованных показателей высоко- и низкочастотной области спектра (HFnuи LFnu) от температуры и облачности, зависящие от сезона года.

Чибисов С.М. д.м.н., профессор кафедры общей патологии и патологической физиологии медицинского факультета РУДН, г. Москва;

Джиоев И.Г., д.м.н., профессор, зав. ЦНИЛ ФГБОУ ВПО СОГМА, г. Владикавказ.

Гладилин Г.П., д.м.н., профессор, заведующий кафедрой клинической лабораторной диагностики, ГБОУ ВПО «Саратовский государственный медицинский университет им. В.И. Разумовского « Минздравсоцразвития РФ, г. Саратов.