Применение Триер-теста для оценки психосоциального стресса по показателям вариабельности сердечного ритма у юношей и девушек, обучающихся в высшем учебном заведении

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Исследование вариабельности сердечного ритма при краткосрочном экспериментально индуцированном психосоциальном стрессе важно для понимания механизмов вегетативной регуляции сердечной деятельности.

Цель исследования. Изучение динамики показателей вариабельности сердечного ритма при краткосрочном интенсивном влиянии факторов психосоциального стресса в условиях Триер-теста у юношей и девушек, обучающихся на 1–2-м курсах высшего учебного заведения.

Материалы и методы. Проведено проспективное исследование. Критерии включения: I или II группа здоровья; возраст — 19–22 лет; желание принять участие в исследовании и выраженная мотивация на высокий результат. Критерии исключения: ожирение любой степени; наличие в анамнезе хронических заболеваний сердечно-сосудистой или нервной системы. Сформировано две группы в зависимости от половой принадлежности: 1-я группа — девушки; 2-я группа — юноши. Провокацию острого психосоциального стресса проводили с использованием видоизменённого варианта Триер-теста. На каждом его этапе регистрировали 5-минутный отрезок кардиоинтервалограммы с последующим расчётом вариабельности сердечного ритма.

Результаты. В исследовании приняли участие 79 добровольцев, обучающихся на 1–2-м курсах очной формы университета. Девушки включены в 1-ю группу (n=41), юноши — во 2-ю группу (n=38). Начиная с первой (контрольной) фазы Триер-теста, несмотря на невысокий уровень субъективных переживаний стресса, фиксировали различия показателей вариабельности сердечного ритма в группах. На втором этапе в обеих группах зафиксировано увеличение частоты сердечных сокращений и мощности спектра низкочастотного компонента, а также снижение средней длительности нормированного интервала RR и мощности высокочастотного компонента. Реактивные фазы характеризовались наибольшей выраженностью субъективных переживаний стресса и максимальными по сравнению с контрольной фазой изменениями вариабельности сердечного ритма. Отмечали увеличение частоты сердечных сокращений (особенно в 1-й группе во время самопрезентации), индекса централизации, индекса вагосимпатического взаимодействия, мощности спектра низкочастотного и очень низкочастотного компонентов, разности между максимальным и минимальным значениями кардиоинервалов, а также стандартного отклонения полного массива кардиоинтервалов (преимущественно во 2-й группе). Кроме того, наблюдали снижение средней длительности нормированного интервала RR и мощности спектра высокочастотного компонента. В пятую фазу при сохранении умеренного субъективного уровня стресса отмечено возвращение симпато-парасимпатического регуляторного равновесия в обеих группах с некоторым симпатоадреналовым преобладанием по интегральным характеристикам вариабельности сердечного ритма.

Заключение. Таким образом, у юношей наблюдали трофотропный характер изменений активности регуляторных систем при умеренном торможении вагусных влияний на фоне симпатоадреналовой активации во время острого психосоциального стресса. В свою очередь, у девушек стресс-изменения вариабельности сердечного ритма носили более выраженный эрготропный характер.

Об авторах

Сергей Николаевич Толстогузов

Тюменский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: s.n.tolstoguzov@utmn.ru
ORCID iD: 0000-0003-2332-7543
SPIN-код: 8187-1821

канд. биол. наук

Россия, Тюмень

Ксения Алексеевна Шикова

Тюменский государственный университет

Email: stud0000193319@utmn.ru
ORCID iD: 0009-0004-4270-2390
SPIN-код: 8734-1071
Россия, Тюмень

Вячеслав Михайлович Грук

Тюменский государственный университет

Email: stud0000279574@utmn.ru
ORCID iD: 0009-0004-9584-2987
Россия, Тюмень

Ольга Николаевна Лепунова

Тюменский государственный университет

Email: o.n.lepunova@utmn.ru
ORCID iD: 0000-0001-5809-5805
SPIN-код: 4898-7014

канд. биол. наук

Россия, Тюмень

Список литературы

  1. Badr Y, Tariq U, Al-Shargie F, et al. A review on evaluating mental stress by deep learning using EEG signals. Neural Computing and Applications. 2024;36(21):12629–12654. doi: 10.1007/s00521-024-09809-5 EDN: INCXIW
  2. Bhatnagar S, Khandelwal S, Jain S, Vyawahare H. A deep learning approach for assessing stress levels in patients using electroencephalogram signals. Decision Analytics Journal. 2023;7:100211. doi: 10.1016/j.dajour.2023.100211 EDN: WAGXAJ
  3. Langer K, Jentsch VL, Wolf OT. Effects of acute stress on cognitive emotion regulation and underlying neuroendocrine mechanisms. Psychoneuroendocrinology. 2024;160:106722. doi: 10.1016/j.psyneuen.2023.106722 EDN: QMDCBJ
  4. Kausche FM, Carsten HP, Sobania KM, Riesel A. Fear and safety learning in anxiety- and stress-related disorders: an updated meta-analysis. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 2025;169:105983. doi: 10.1016/j.neubiorev.2024.105983 EDN: QEZEKG
  5. Gellisch M, Bablok M, Brand-Saberi B, Schäfer T. Neurobiological stress markers in educational research: a systematic review of physiological insights in health science education. Trends in Neuroscience and Education. 2024;37:100242. doi: 10.1016/j.tine.2024.100242 EDN: FGIMMY
  6. Demin DB. Response of the cardiovascular system to heart rate variability biofeedback intervention in adolescents with different autonomic nervous tone living in northern and southern regions. Ekologiya cheloveka (Human Ecology). 2023;30(5):375–384. doi: 10.17816/humeco321968 EDN: IHVBQW
  7. Krivonogova EV, Krivonogova OV, Poskotinova LV. Individual-typological features of the reactivity of EEG rhythms, cardiovascular system and lactoferrin level in the conditions of general air cooling of a person. Human Physiology. 2021;47(5):67–76. doi: 10.31857/S0131164621040068 EDN: MXAAAL
  8. Dimitriev DA, Saperova EV, Dimitriev AD, Salimov ER. The use of nonlinear parameters of heart rate variability for stress detection. Journal of Medical and Biological Research. 2021;9(3):265–274. doi: 10.37482/2687-1491-Z064 EDN: FZKHBC
  9. Pereira T, Almeida PR, Cunha JPS, Aguiar A. Heart rate variability metrics for fine-grained stress level assessment. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2017;148:71–80. doi: 10.1016/j.cmpb.2017.06.018 EDN: YFWBRL
  10. Spellenberg C, Heusser P, Büssing A, et al. Binary symbolic dynamics analysis to detect stress-associated changes of nonstationary heart rate variability. Scientific Reports. 2020;10(1):1–10. doi: 10.1038/s41598-020-72034-2 EDN: RXXBTC
  11. Kirschbaum C, Pirke KM, Hellhammer DH. The ‘Trier social stress test' — a tool for investigating psychobiological stress responses in a laboratory setting. Neuropsychobiology. 1993;28(1-2):76–81. doi: 10.1159/000119004
  12. Vanhollebeke G, De Smet S, De Raedt R, et al. The neural correlates of psychosocial stress: a systematic review and meta-analysis of spectral analysis EEG studies. Neurobiology of Stress. 2022;18:100452. doi: 10.1016/j.ynstr.2022.100452 EDN: QOCFUG
  13. Pashkov AA, Dakhtin IS, Kharisova NS. Electroencephalographic biomarkers of experimentally induced stress. Bulletin of the South Ural State University: series "Psychology". 2017;10(4):68–82. doi: 10.14529/psy170407 EDN: YKYSPQ
  14. Frisch JU, Häusser JA, Mojzisch A. The Trier social stress test as a paradigm to study how people respond to threat in social interactions. Frontiers in Psychology. 2015;6:14. doi: 10.3389/fpsyg.2015.00014
  15. Castaldo R, Montesinos L, Melillo P, et al. Ultra-short term HRV features as surrogates of short term HRV: a case study on mental stress detection in real life. BMC Medical Informatics and Decision Making. 2019;19(1):1–13. doi: 10.1186/s12911-019-0742-y EDN: TSGZHU
  16. Tharion E, Parthasarathy S, Neelakantan N. Short-term heart rate variability measures in students during examinations. National Medical Journal of India. 2009;22(2):63–66.
  17. Lucini D, Norbiato G, Clerici M, Pagani M. Hemodynamic and autonomic adjustments to real life stress conditions in humans. Hypertension. 2002;39(1):184–188. doi: 10.1161/hy0102.100784
  18. Kim HG, Cheon EJ, Bai DS, et al. Stress and heart rate variability: a meta-analysis and review of the literature. Psychiatry Investigation. 2018;15(3):235–245. doi: 10.30773/pi.2017.08.17
  19. Heart rate variability. Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use. Task force of the European Society of cardiology and the North American Society of pacing and electrophysiology. European Heart Journal. 1996;17:354–381. Available from: https://www.escardio.org/static-file/Escardio/Guidelines/
  20. Baevsky RM, Ivanov GG, Chireikin LV, et al. Analysis of heart rate variability using various electrocardiographic systems (methodological recommendations). Journal of Arrhythmology. 2001;(24):65–87. (In Russ.) Available from: http://www.vestar.ru/atts/1267/24baevsky.pdf
  21. Kretova IG, Vedyasova OA, Komarova MV, Shiryaeva OI. Analysis and forecasting of reserve capabilities of the organism of students according to indices of heart rate variability. Hygiene and Sanitation. 2019;96(6):556–561. doi: 10.18821/0016-9900-2017-96-6-556-561 EDN: ZAPEEB
  22. Bek AT, Emeri G. Anxiety disorders and phobias: A cognitive approach. Saint Petersburg: Dialektika; 2020. (In Russ.) ISBN: 978-5-907203-51-8 Available from: https://djvu.online/file/w8vyYRlLn11kQ?ysclid=mdylwz3hle331630133
  23. Spitsin AP, Spitsina TA. Heart rate variability under conditions of neuropsychic stress. Hygiene and Sanitation. 2011;(4):65–68. EDN: ODSMYN
  24. Sammito S, Böckelmann I. Factors influencing heart rate variability. International Cardiovascular Forum Journal. 2016;6:18–22. doi: 10.17987/icfj.v6i0.242
  25. Storniolo JL, Correale L, Buzzachera CF, Peyré-Tartaruga LA. Editorial: New Perspectives and Insights on Heart Rate Variability in Exercise and Sports. Frontiers in Sports and Active Living. 2025;7:1574087. doi: 10.3389/fspor.2025.1574087 EDN: KUNSXA

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Изменение значений индекса вагосимпатического взаимодействия у юношей и девушек в зависимости от фазы Триер-теста: ***статистически значимые различия по полу при р <0,001; * при р <0,05 (критерий Манна–Уитни); +++ — статистически значимые различия с первым этапом (контроль) Триер-теста при р <0,001; ++ — при р <0,01; + — при р <0,05 (критерий Вилкоксона); границы боксов соответствуют процентилям Q25 и Q75; линия внутри бокса — медиана; крестик в боксе — средние, верхние и нижние отклонения (максимальные и минимальные значения).

Скачать (189KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Изменение значений индекса централизации у юношей и девушек в зависимости от фазы Триер-теста: ***статистически значимые различия по полу при р <0,001; **при р <0,01 (критерий Манна–Уитни); +++ — статистически значимые различия с первым этапом (контроль) Триер-теста при р <0,001; ++ — при р <0,01; + — при р <0,05 (критерий Вилкоксона); границы боксов соответствуют процентилям Q25 и Q75; линия внутри бокса — медиана; крестик в боксе — средние, верхние и нижние отклонения (максимальные и минимальные) значения.

Скачать (219KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Изменение частоты сердечных сокращений (ЧСС) у юношей и девушек в зависимости от фазы Триер-теста: *** статистически значимые различия по полу при р <0,001 (критерий Манна–Уитни); +++ — статистически значимые различия с первым этапом (контроль) Триер-теста, р <0,001 (критерий Вилкоксона); границы боксов соответствуют процентилям Q25 и Q75; линия внутри бокса — медиана; крестик в боксе — средние, верхние и нижние отклонения (максимальные и минимальные значения).

Скачать (198KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Изменение значений стресс-индекса у юношей и девушек в зависимости от фазы Триер-теста: *** статистически значимые различия по полу при р <0,001 (критерий Манна–Уитни; +++ — статистически значимые различия с первым этапом (контроль) Триер-теста, р <0,001 (критерий Вилкоксона); границы боксов соответствуют процентилям Q25 и Q75; линия внутри бокса — медиана; крестик в боксе — средние, верхние и нижние отклонения (максимальные и минимальные значения).

Скачать (190KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».