Диссертация (1147463), страница 17
Текст из файла (страница 17)
При анализе результатов TAS целесообразнотакже опираться на статистические характеристики показателя алекситимии,полученные авторами адаптации методики на группах больных неврозами,психосоматическими заболеваниями и здоровых лиц (Ересько Д. Б. с соавт.,1994).Методика «Острота зрения» (компьютерная модификация колецЛандольта)84Острота зрения характеризуется величиной минимального промежуткамежду двумя объектами, которые наблюдатель в состоянии различить, или междучастями одного объекта, от различения которых зависит опознание формыданного объекта. Измерение остроты зрения, обычно, производится путемпсихофизических измерений на основании регистрации ответов испытуемого. Нарезультаты ответов наблюдателя может влиять состояние различных отделовзрительного анализатора и общее функциональное состояние испытуемого(Шелепин Ю.
Е., 2007).Внастоящемисследованиидляопределенияостротызренияиспользовались стилизованные кольца Ландольта (Dan’ko R. E. et al., 1999). Спомощью компьютерной программы на экран монитора выводили белые начерном фоне стилизованные изображения колец Ландольта разного размера свеличиной разрыва кольца: 8, 12, 16, 20, 28, 36 и 60 пикселей (рис. 1). Задачаиспытуемого состояла в том, чтобы определить направление разрыва кольца(направо, налево, наверх или вниз). Регистрировалась вероятность правильногоответа при предъявлении оптотипов. Использовали шум процентного вида, прикотором размер элементарной помехи равнялся 25% от величины разрыва кольца.Количество повторов предъявления оптотипов разного размера равнялось 4.Время рассматривания изображений не ограничивали.
Чем меньше вероятностьправильного ответа, тем ниже помехоустойчивость, что, в свою очередь,свидетельствует о повышенном уровне внутреннего шума. Каждый испытуемыйпроходил пробное тестирование, чтобы убедиться в том, что он понялпоставленную перед ним задачу. Чтобы снизить сложность задачи и свести кминимуму возможные ошибки, нажатие кнопки, соответствующей ответуиспытуемого, выполнял исследователь.85Рисунок 1 – Стилизованное кольцо Ландольта без шума и с различным уровнемшума.Стимулы генерировали и предъявляли программой «Aquity», разработаннойС.
В. Прониным в лаборатории физиологии зрения Института физиологии им. И.П. Павлова (Вахрамеева О. А., 2013). Для каждого предъявления изображение ишум генерировались программой заново, таким образом, гарантироваласьуникальность паттернов шума в каждом предъявлении.Методика «Голлин-тест» (в оригинале «Gollin Incomplete Figures Test»)Методикаизмеренияпороговузнаванияфигурвусловияхпоследовательного формирования их контура из отдельных фрагментов (Голлинтест, Gollin Incomplete Figures Test) применяется в экспериментальной иклинической психофизиологии и нейропсихологии для изучения нарушенийпроцессов восприятия разрозненных элементов как единого целого (гештальта).Голлин-тестпринятоиспользоватьдлярешенияклиническихпроблемдифференциальной диагностики когнитивных нарушений, так как он позволяетисследовать механизмы распознавания, выделения фигуры из фона, обучение искорость обучения при повторных предъявлениях (Шелепин Ю.
Е., 2009). Болеетого, данная методика может быть использована для локализации пораженийзрительной системы, для исследования когнитивных процессов у больных слокальными поражениями головного мозга.Голлин-тестразличнойстепенизаключаетсявфрагментациипредъявленииивконтурныхизмеренииизображенийпороговогозначенияфрагментации, при котором происходит распознавание формы тестовой фигуры(Foreman, N., Hemmings, R., 1987). Первоначально тест реализовывался с86помощьюпошаговогопредъявленияизготовленныхвручную,азатемполиграфическим методом набора из 20 карточек, каждая последующая изкоторых содержала на 5% больше величины контура изображения какой-либообщеизвестной фигуры, чем предыдущая (Lezak M. D., 1995). В процессеисследования фиксировалась величина контура, при которой наблюдательправильноидентифицировалфигуру.Впоследствиисталовозможныморганизовать более точное с каждым шагом увеличение количества фрагментовфигур с появлением компьютеризированной версии теста.
С помощью этойверсии изучен широкий диапазон вербального и невербального материала дляиспользования в качестве тестовых стимулов в психологических и клиническихисследованиях (Foreman, N., Hemmings, R., 1987).В нашем исследовании использовалась компьютеризированная версияГоллин-теста,предложеннаяН.Фореманом(ForemanN.,1991)имодернизированная С.
В. Прониным. Было использовано два набора по 10контурных изображений общеизвестных объектов в каждом. В процессеизмерений программа разбивала исходные контурные изображения на фрагментызаданного размера, которые выводятся в случайном порядке на экран монитора,постепенно формируя полный контур объекта. На рис. 2 показан принципформирования неполных изображений при случайном предъявлении фрагментов.Число случайно расположенных в маске окон в процессе предъявлениястимула нарастает. На рисунке показано конечное число фрагментов вопределенный момент времени. Перед испытуемым ставили задачу как можнобыстреераспознатьраспознаванииобъектапредъявляемыйфиксируетстимул.пороговуюОтветприсуммарнуюправильномплощадьэтихфрагментов (в % от полной площади контура).
Величину порога вычисляли поформуле Thr = (Vfr/Vtot) х 100%, где Vfr – количество пикселей контура, прикотором произошло узнавание, а Vtot – количество пикселей в полном контуреобъекта. Таким образом, программа фиксирует в момент распознавания степеньпороговой фрагментации изображения, которая равна отношению суммарной87площади предъявленных фрагментов контура к полной площади контура. Чемвыше этот процент, тем хуже распознается изображение.Рисунок 2 – Принцип формирования неполных изображений при случайномпредъявлении фрагментов.Результаты исследований с различной последовательностью появленияфрагментов в Голлин-тесте одних и тех же изображений наглядно показали, чтонеполные фигуры на пороге распознавания имеют различное пространственноеразмещение фрагментов, но порог распознавания, выраженный в значенияхпроцента контура, остается одинаковым (Шелепин Ю.
Е., 2009). Было показано,что пороги распознавания при первом предъявлении изображений по даннымразных авторов составляют от 15 до 25% величины контура, которую необходимопредъявить,чтобынаблюдательмысленновосстановилизображение.Исследования показывают, что после 2–4 повторений измерений с одним и темже набором контурных изображений фрагментированное изображение из данногонабора может быть идентифицировано при предъявлении всего лишь несколькихфрагментов контура, составляющих в сумме 3–4% его величины. ПовторениеГоллин-тестаприводиткбыстрому88уменьшениюзначенийпороговраспознавания, вероятно, вследствие неявного обучения и памяти (Foreman, N.,Hemmings, R., 1987; Foreman N., 1991). Однако, это справедливо только в случаеиспользования одного и того же алфавита стимулов и при условии, что перерывмежду тестированиями составляет не более одного дня. В настоящем жеисследовании использовались два различных набора изображений, и перерывмежду пробами составлял не менее 12-14 дней.2.3.
Методы математико-статистической обработки данныхВся совокупность изученных клинических, социально-демографических,психосоциальных и индивидуально-психологических характеристик, а такжепсиходиагностических показателей каждого пациента с целью дальнейшегоанализа отражалась в специально разработанной информационной карте,содержащей 116 пунктов (Приложение А). Математико-статистическая обработкаданныхпроводиласьспомощьюстандартныхметодовматематическойстатистики, включенных в статистические пакеты SPSS 20.0, Statistica 17.0 и ExcelXP.Для сопоставления результатов исследования в группах пациентов сразличной когнитивной динамикой в процессе реабилитации различия частот(номинативные данные) вычислялись по критерию χ2-Пирсона, различия среднихпоказателей – по критерию U-Манна-Уитни.
Для изучения динамики показателейкогнитивного функционирования и эмоционального состояния использовалсякритерий Т-Вилкоксона, для сравнения полученных показателей с нормативнымиданными – одновыборочный критерий t-Стьюдента. Вся совокупность изученныхпсиходиагностическихинейропсихологическихпоказателейкогнитивногофункционирования, а также эмоционального состояния была подвергнутафакторному анализу с помощью метода главных компонент. Взаимосвязькогнитивного функционирования и эмоционального состояния изучалась спомощьюr-коэффициентакорреляцииПирсона.Дляизучениявлияниясоциально-демографических, клинико-психологических, а также клиническиххарактеристик больных ИБС на динамику когнитивных функций был применендисперсионный анализ ANOVA с повторными измерениями. В качестве89зависимых использовались четыре переменные, полученные в результатефакторного анализа; внутригрупповой фактор – этап исследования (первый,второйитретий),межгрупповойфактор–изучаемыесоциально-демографические, клинико-психологические и клинические характеристикибольныхИБС.Дляинформативныхдлявыявленияпоказателей,социальнойнаиболеереабилитации,былпрогностическииспользовандискриминантный анализ.
Полученные результаты математико-статистическогоанализа оформлялись в табличном и графическом виде.90ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯБОЛЬНЫХ ИБС, ПЕРЕНЕСШИХ КОРОНАРНОЕ ШУНТИРОВАНИЕВглавесравнительногопредставленырезультатыпсиходиагностического,клинико-психологического,факторного,дисперсионногоидискриминантного исследования когнитивного функционирования больных ИБС,подвергшихся КШ.3.1.
Результаты клинико-психологического исследованияВнастоящемпараграфеотраженыпсихосоциальные,клинико-психологические и клинические характеристики пациентов, полученные спомощью специально разработанного структурированного интервью и изучениямедицинской документации. В соответствии с задачами диссертационногоисследования,былиизученыосновныепсихосоциальныехарактеристикибольных ИБС, готовящихся к операции КШ: проведен анализ особенностеймежличностных и семейных отношений, специфики образа жизни, а такжеотношения пациентов к болезни, лечению, предстоящей операции, прогнозусоциально-трудового восстановления.В таблицах 6 и 7, представлены основные психосоциальные и клиникопсихологические характеристики 118 больных ИБС, полученные в периодподготовки к оперативному вмешательству.Таблица 6 – Отношения в семье, ближайшем социальном окружении и образжизниПсихосоциальные характеристики (n=118)Чел.%Особенности семейных отношений в настоящее время:• хорошие, теплые• нейтральные, формальный контакт• открытые конфликты7435962,729,77,6Эмоциональная поддержка вне семьи (отношения с друзьями):• теплые (эмоциональная поддержка, частые встречи)• нейтральные, поддержание контакта «на расстоянии»573348,328,0912823,7Наличие и специфика актуальной психотравмирующей ситуации:• психотравмирующие ситуации отсутствуют• наличие острого стресса• затяжная психотравмирующая ситуация71242360,220,319,5Степень социальной активности:• активно вовлечен в жизнь семьи, общества• принимает участие в жизни семьи, общества• не задействован в жизни семьи, общества33473828,039,832,2Увлечения, хобби:• наличие постоянного хобби• частая смена, интересы поверхностны• отсутствуют6015750,80,848,3• отсутствие отношений вне семьиСогласно данным, представленным в таблице 6, большинство пациентов(62,7%) в период подготовки к операции охарактеризовали свои семейныеотношения как хорошие и теплые, 29,7% – как нейтральные и 7,6% указали наналичие открытых конфликтов.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
