Диссертация (1147855), страница 15
Текст из файла (страница 15)
В особенности, «P2. Расстройства мышления». Поэтому критерию оценивается дезорганизация процесса мышления, характери77зующаяся разорванностью целенаправленного потока мыслей, т.е. излишнейдетализацией (обстоятельностью), резонёрством, соскальзываниями, аморфностью ассоциаций, непоследовательностью, паралогичностью или «закупоркой мыслей» (шперрунгами). Выраженность оценивается по состоянию познавательно-речевого процесса в беседе:1. Отсутствует: состояние больного не соответствует определению расстройства.2. Очень слабая выраженность: сомнительная патология, оцениваемыепризнаки могут быть на верхнем пределе нормы.3.
Слабая выраженность: мышление обстоятельное, резонёрское, паралогичное или с соскальзываниями. Больной испытывает некоторое затруднениепри попытке сосредоточиться на одной мысли, при проявлении врачомнастойчивости могут появляться случайные ассоциации.4. Умеренная выраженность: при простом кратковременном общении сохраняется способность сосредоточиваться на определённых мыслях, однако,при малейшем давлении или в более сложных ситуациях мышление становится более аморфным (расплывчатым) и лишённым целенаправленности.5.
Сильная выраженность: больной почти всегда испытывает трудности ворганизации целенаправленного потока мыслей, что проявляется в соскальзываниях, непоследовательности, расплывчатости мышления даже при отсутствии давления со стороны.6. Очень сильная выраженность: мыслительная деятельность серьёзнорасстроена, практически постоянно отмечаются непоследовательность и разорванность мышления.7. Крайняя степень выраженности: разорванность мышления достигаетстепени бессвязности. Имеет место выраженное разрыхление ассоциативныхсвязей, приводящее к полной утрате способности к общению, вплоть до «словесной окрошки» или мутизма.782.4.
ИЗУЧЕНИЕ СПЕКТРАЛЬНОЙ МОЩНОСТИИ ВЫЗВАННЫХ ПОТЕНЦИАЛОВЗапись данных ЭЭГ проводилась в режиме реального времени с помощьюмногоканальной исследовательской системы «ТЕЛЕПАТ-104Р». Производилась запись 19 электродов с поверхности головы и двух окулографических каналов, электроды располагались по международной системе «10-20%». Былиустановлены фильтры 0,53 Гц для высоких и 50 Гц для низких частот. Референтные электроды располагались на мочках ушей, заземляющий – в отведении Fpz. Сопротивление электродов не превышало 5 кОм.
После записи ЭЭГпроводился ремонтаж и наложение режекторных фильтров в полосе от 45 до55 Гц. С помощью программы WinEEG была произведена чистка биологических артефактов моргания, путём вычитания окулографического канала. Другие артефакты были автоматически удалены по следующим критериям: отклонение потенциала от изолинии превышает 75 мкВ, отклонение низкочастотной составляющей сигнала 0-1 Гц превышает 50 мкВ, отклонение высокочастотной составляющей сигнала 20-35 Гц превышает 35 мкВ (Кропотов,2010).Спектральная мощность вычислялась по следующим параметрам: длительность эпохи составляла 4 с, перекрещивание эпох – 50%, временное сглаживание окном Хана.
Эпохи, содержащие артефакты, исключались из анализа.Испытуемому давалась инструкция читать предложенную статью из журнала и не обращать внимание на предъявляемые стимулы. Во время чтенияиспытуемому предъявлялись синусоидальные звуковые тоны длительностью200 мс и 150 мс (всего 416 штук).
Расстояние между стимулами было случайным числом от 300 до 1000 мс. Анализировались 35 стандартных (1000 Гц,время предъявления – 200 мс) и 35 девиантных (1100 Гц, длительность предъявления – 150 мс) стимулов в соотношении 9 к 1, оставшиеся стимулы в данном исследовании не рассматривались. Для предъявления стимулов и расставления меток в ЭЭГ записи использовалась программа «ExpertStim», разработанная к.пс.н., ст.н.с. И.А. Горбуновым в лаборатории психофизиологии79СПбГУ. Усреднение амплитуды ВП проводилось по участкам 40 мс на временном промежутке от -200 до 1000 мс относительно предъявления стимула.Коррекция нулевой линии проводилась путём вычитания усреднённого напромежутке 200 мс до начала предъявления стимула «нейтрального» сигналаиз сигнала полученного после предъявления стимула.802.5.
ИССЛЕДОВАНИЕ ВП В ПРОЦЕССЕ РЕШЕНИЯВЕРБАЛЬНО-ЛОГИЧЕСКОЙ ЗАДАЧИНарушение вербально-логического мышления у больных шизофренией –явление, хорошо изученное в отечественной патопсихологии (Зейгарник Б.В.,2010; Рубинштейн С.Я., 2010). Для изучения физиологических механизмовнарушения вербально-логического мышления нами был разработан эксперимент с параллельной регистрацией ВП. Испытуемый сидел в экранированнойэкспериментальной камере лаборатории психофизиологии СПбГУ, на головезакреплялись ЭЭГ-электроды. Задачи предъявлялись на мониторе компьютера, расположенного в экспериментальной камере, ответ осуществлялся путёмнажатия определённых клавиш на клавиатуре.Испытуемому предъявлялись пары слов, его задачей было определить,какому типу логической связи соответствует отношение между понятиями.Перед началом эксперимента на экране появлялась следующая инструкция:Определите логическое отношение между двумя понятиями, которые будут появляться на экране.
Возможны три варианта ответа: «часть-целое»(например, «звено-цепь»), «целое-часть» (например, «лес-дерево»), «нет логической связи» (например, «дверь-скала»).Для ответа введите цифру 1, 2 или 3 на клавиатуре.1 – «часть-целое», 2 – «целое-часть», 3 – «нет логической связи»Для продолжения нажмите любую клавишу.После предъявления пар понятий на экране появлялось меню ответа, гденапоминались возможные варианты. Время размышления над ответом ограничивалось 15 секундами. После ответа на экране появлялся отчёт о правильности выполнения задания.
Количество заданий в эксперименте – 150 (по 50каждого типа). Все стимулы приведены в приложении №7.ВП регистрировались на второй стимул, на записи расставлялись метки взависимости от типа задания и правильности его решения испытуемым (всего6 вариантов).812.6. МЕТОДЫ МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКОЙОБРАБОТКИ ДАННЫХОписание полученного материала производилось с помощью характеристик положения (мер центральной тенденции) и характеристик рассеяния.
Вкачестве характеристики положения и рассеяния для количественных данныхиспользовались среднее арифметическое и стандартное отклонение (М(σ)),медиана и квартили (25 и 75) указаны для данных, имеющих распределение,отличное от нормального. Дискретные и качественные данные указаны в видеколичества наблюдений (n).Для показателей строилась логистическая регрессия с проверкой гипотезы равенства коэффициентов регрессии нулю. Если гипотеза отклонялась, топроизводилось попарное сравнение контрастов (Harrell, 2015a; Harrell, 2015b).Пропущенные значения игнорировались, выбросы не подвергались преобразованию.Для проверки гипотезы нормального распределения остатков для количественных данных использовался критерий Шапиро-Франсиса, для проверкивыборки на равенство дисперсий применялся тест Левене (Signorell A., 2015).При соблюдении условия равенства дисперсий и нормальности распределенияприменялся F-критерий Фишера для сравнения подгрупп, в противном случаеприменялся критерий Краскела-Уоллиса.
Оба критерия реализовывались черезлинейную и логистическую регрессионные модели соответственно (ОрловА.И., 2004). Если обнаруживались статистически значимые различия, производились попарные сравнения для выявления подгрупп, которые различалисьмежду собой. В качестве поправки на множественные сравнения использовалась поправка Беньямина-Йекутили (BY). Для поиска корреляций между переменными использовался ранговый коэффициент Спирмена (p = 0,05)(Signorell A., 2015). Для сравнения показателей вызванных потенциалов использовался многомерный дисперсионный анализ с повторными измерениями.Для поиска наиболее значимых переменных, характеризирующих испытуемыхподгрупп, был использован поиск на основе метода «randomforest», реализо82ванным в алгоритме Boruta (Kursa M.B., Rudnicki W.R., 2010). Для отбора значимых переменных значение вероятности ошибки первого рода была установлена как 0.001, так как требуется повышенная надёжность для задачи классификации.Для математической обработки использовался статистический пакет R v.3.2.3 (R Core Team, 2015) – программное обеспечение, свободно распространяемое по лицензии GNU.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
