ПОВЕДЕНИЕ ГЛОБАЛЬНО ХАОТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА ПОСЛЕ ПРОТОКОЛА ТРЕНИРОВКИ С ГИБКИМ ШЕСТОМ

Цель. Целью данного исследования явилась оценка влияния упражнения с гибким шестом на кардиальную вегетативную модуляцию. Исследование было проведено в состоянии покоя до и, затем в фазе восстановления после выполнения упражнения с гибким шестом.

Материал и методы. Тридцать две женщины были разделены на две равные группы. Анализ кардиальной вегетативной модуляции проводился путем регистрации временных разделений interpeak RR интервалов, полученных при мониторировании сердечного ритма. Анализ проводился хаотическими глобальными измерениями вариабельности сердечного ритма (ВСР). Предполагалось, что два параметра были основными в большем разрешение мультиконического метода (МТМ) спектра мощности. Это были методы высокой спектральной энтропии (hsEntropy) и анализа высокого спектрального колебания с исключенным трендом (hsDFA) и были применены как обладающие большим параметрическим ответом при исследованиях коротких периодов данных. После применения тестов Андерсона-Дарлинга и Lilliefors для подтверждения высокой аномальности, тест значимости Крускала-Уоллиса был использован для статистического анализа, среднем при уровне значимости (р<0,15).

Результаты. При восстановлении после тренировки с гибким шестом наблюдалось значительное снижение трех комбинаций из CFP. Алгоритм, который применяется во всех трех хаотических глобальных параметрах, статистически оптимально измеряется Крускала-Уоллиса и стандартным отклонением. Он также является самым влиятельным методом главного компонентного анализа с большинством вариаций, которые охватывают первые два компонента.

Заключение. Упражнение с гибким шестом приводит к дальнейшему значительному снижению chaosity и измеряется сочетанием хаотических глобальных измерений.

1. Pescatello LS, Guidry MA, Blanchard BE, Kerr A, Taylor AL, Johnson AN, et al. Exercise intensity alters postexercise hypotension. Journal of hypertension 2004;22(10):1881-8.

2. Sugimoto D, Blanpied P. Flexible foil exercise and shoulder internal and external rotation strength. Journal of athletic training 2006;41(3):280.

3. Bai X, Li J, Zhou L, Li X. Influence of the menstrual cycle on nonlinear properties of heart rate variability in young women. American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology 2009;297(2):H765-H774.

4. Rzewnicki R, Auweele YV, Bourdeaudhuij ID. Addressing overreporting on the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) telephone survey with a population sample. Public Health Nutrition 2003;6(03):299-305.

5. Souza NM, Vanderlei LC, Garner DM. Risk evaluation of diabetes mellitus by relation of chaotic globals to HRV. Complexity 2014.

6. Vanderlei FM, Vanderlei LC, Garner DM. Chaotic global parameters correlation with heart rate variability in obese children. Journal of Human Growth and Development 2014;24(1):24-30.

7. Johnson R, Shore J. Which is the better entropy expression for speech processing:-S log S or log S? Acoustics, Speech and Signal Processing, IEEE Transactions on 1984;32(1):129-37.

8. Garner DM, Ling BWK. Measuring and locating zones of chaos and irregularity. J Syst Sci Complex 2014;27(3):494-506.

9. Shannon CE. A Mathematical Theory of Communication. The Bell System Technical Journal 1948;27:379-423.

10. Zyczkowski K. Renyi extrapolation of Shannon entropy. Open Systems & Information Dynamics 2003;3(10):297-310.

11. Peng CK, Havlin S, Stanley HE, Goldberger AL. Quantification of scaling exponents and crossover phenomena in nonstationary heartbeat time series. Chaos 1995;5(1):82-7.

12. Donaldson GC, Seemungal TA, Hurst JR, Wedzicha JA. Detrended fluctuation analysis of peak expiratory flow and exacerbation frequency in COPD. Eur Respir J 2012 Nov;40(5):1123-9.

13. Percival DB, Walden AT. Spectral Analysis for Physical Applications: Multitaper and Conventional Univariate Techniques. New York: Cambridge University Press; 1993.

14. Alkan A, Kiymik MK. Comparison of AR and Welch methods in epileptic seizure detection. J Med Sys 2006;6(30):413-9.

15. Slepian S. Prolate spheroidal wave functions, Fourier analysis and uncertainty, V, The discrete case. Bell Syst Tech J 1978;57:1371-430.

16. Gould SH. Variational methods for eigenvalue problems: an introduction to the methods of Rayleigh, Ritz, Weinstein, and Aronszajn. Courier Dover Publications; 1995.

17. Anderson TW, Darling DA. A test of goodness of fit. Journal of the American Statistical Association 1954;49(268):765-9.

18. Razali NM, Wah YB. Power comparisons of shapiro-wilk, kolmogorov-smirnov, lilliefors and anderson-darling tests. Journal of Statistical Modeling and Analytics 2011;2(1):21-33.

19. Jolliffe I. Principal component analysis. Wiley Online Library; 2005.

20. Bernardo AFB, Vanderlei LCM, Garner DM. HRV Analysis — A clinical and diagnostic tool in Chronic Obstructive Pulmonary Disease. International Scholarly Research Notices 2014.

21. Mackey MC, Milton JG. Dynamical diseases. Annals of the New York Academy of Sciences 1987;504(1):16-32.