Математичне моделювання залежності між параметрами ВСР та показниками компонентного складу тіла у дітей молодшого шкільного віку

Автор(и)

  • Ксенія Юріївна Петрик ДВНЗ «Ужгородський національний університет»
  • Мирослав Михайлович Лешко ДВНЗ «Ужгородський національний університет»
  • Ольга Сергіївна Паламарчук ДВНЗ «Ужгородський національний університет»
  • Тамара Юріївна Фекета Закарпатський обласний дитячий санаторій «Малятко»

DOI:

https://doi.org/10.32782/2415-8127.2023.67.14

Ключові слова:

автономна нервова система, функціональний стан, серцевий ритм, автономні дисфункції, автономна регуляція.

Анотація

На сьогодні параметри варіабельності серцевого ритму (ВСР) вважаються доступним та високоінформативним маркером функціонального стану автономної нервової системи (АНС). Найбільш інформативні показники ВСР ми використали для вивчення взаємозв’язку між параметрами функціонального стану АНС та показниками компонентного складу тіла у дітей молодшого шкільного віку. Компонентний склад тіла визначали біоімпедансним методом за допомогою аналізатора складу тіла “TANITA-BC-601” (Японія). До дослідження було залучено 222 дітей віком від 10 до 11 років, з яких 128 – дівчат та 94 хлопчики, які навчались в початкових класах середніх шкіл м. Ужгорода. Найвищі і високо вірогідні коефіцієнти кореляції були знайдені між показниками компонентного складу тіла та показниками загальної потужності автономної регуляції SDNN та активності парасимпатичної ланки RMSSD і pNN50. Зокрема, коефіцієнт кореляції між ВБМ та SDNN дорівнював 0,88 (р<0,001), між РВЖ та SDNN був рівний – 0,88 (р<0,001), між РВЖ та RMSSD – складав – 0,91 (р<0,001), між РВЖ та pNN50 – складав – 0,85 (р<0,001). Відносно низькою, але статистично вірогідною, була кореляція між показниками компонентного складу тіла та відсотковим вкладом хвиль різного частотного діапазону серцевого ритму у загальну ВСР. Кореляційний та однофакторний регресійний аналіз дозволили підтвердити та кількісно характеризувати зв’язок між показниками компонентного складу тіла та низкою показників функціонального стану АНС, зокрема з SDNN, мс та TP, мс2, показниками активності парасимпатичної АНС (RMSSD, мс, pNN50, %) та деякими спектральними параметрами серцевого ритму. Отримані рівняння регресії дають змогу передбачити напрям та можливий діапазон змін відповідного показника АНС при зміні параметрів компонентного складу тіла і можуть бути використані при плануванні лікувальних та реабілітаційних заходів у дітей з надмірною масою тіла.

Посилання

Catai AM, Pastre CM, Godoy MF de, Silva E da, Takahashi AC de M, Vanderlei LCM. Heart rate variability: are you using it properly? Standardisation checklist of procedures. Braz J Phys Ther. 2020;24(2):91–102.

Tiwari R, Kumar R, Malik S, Raj T, Kumar P. Analysis of heart rate variability and implication of different factors on heart rate variability. Curr Cardiol Rev. 2021; 17(5):e160721189770.

Hayano J, Yuda E. Pitfalls of assessment of autonomic function by heart rate variability. J Physiol Anthropol. 2019;38(1):3.

Porges SW. Heart rate variability: A personal journey. Appl Psychophysiol Biofeedback. 2022;47(4):259–71.

Akselrod S, Gordon D, Ubel FA, Shannon DC, Berger AC, Cohen RJ. Power spectrum analysis of heart rate fluctuation: a quantitative probe of beat-to-beat cardiovascular control. Science. 1981;213(4504):220–2.

Schneider M, Schwerdtfeger A. Autonomic dysfunction in posttraumatic stress disorder indexed by heart rate variability: a meta-analysis. Psychol Med. 2020;50(12):1937–48.

Campos JO, Barros MAV, Oliveira TLPSA, Nobre IG, de Morais AS, Santos MAM, et al. Cardiac autonomic dysfunction in school age children with overweight and obesity. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2022;32(10):2410–7.

Leppänen MH, Haapala EA, Veijalainen A, Seppälä S, Oliveira RS, Lintu N, et al. Associations of cardiometabolic risk factors with heart rate variability in 6- to 8-year-old children: The PANIC Study. Pediatr Diabetes. 2020;21(2):251–8.

Harteveld LM, Nederend I, Ten Harkel ADJ, Schutte NM, de Rooij SR, Vrijkotte TGM, et al. Maturation of the cardiac autonomic nervous system activity in children and adolescents. J Am Heart Assoc. 2021;10(4):e017405.

Ali P, Younas A. Understanding and interpreting regression analysis. Evid Based Nurs. 2021;24(4):116–8.

Bzovsky S, Phillips MR, Guymer RH, Wykoff CC, Thabane L, Bhandari M, et al. The clinician’s guide to interpreting a regression analysis. EYE. 2022;36(9):1715–7.

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-05-25

Як цитувати

Петрик, К. Ю., Лешко, М. М., Паламарчук, О. С., & Фекета, Т. Ю. (2023). Математичне моделювання залежності між параметрами ВСР та показниками компонентного складу тіла у дітей молодшого шкільного віку. Науковий вісник Ужгородського університету. Серія «Медицина», (1(67), 80-84. https://doi.org/10.32782/2415-8127.2023.67.14

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають