Здоровье спортсмена: критерии оценки и прогнозирования (стр. 2 из 2)

Методы прогнозирования, используемые на всех этапах врачебно-педагогического контроля, должны определить: насколько стабильно обеспечение спортивного результата со стороны функциональной системы, работающей на этот результат.

Современный уровень знаний позволяет определить 3 группы прогностических критериев, способных с достаточной достоверностью дать ответ на этот вопрос:

1. Критерии, характеризующие степень экономизации функций организма. Чем выше проявления экономизации функций спортсменом в покое и при дозированных воздействиях, тем более совершенна деятельность функциональной системы, обеспечивающей спортивный результат. К показателям, характеризующим это свойство функциональной системы, могут быть отнесены систолический показатель ("двойное произведение") и сердечный индекс, или тип кровообращения, в покое [1, 8], ватт-пульс и коэффициент использования кислорода при дозированных специфических физических нагрузках. Снижение экономизации функций, выявленное при текущем врачебно-педагогическим контроле, - неблагоприятный прогностический признак.

2. Критерии, характеризующие некоторые особенности функции системы иммунитета. При понижении функциональных возможностей спортсмена прогрессивно нарастает аутолиз (гибель) функционирующих структур, что проявляется в увеличении титра соответствующих противоорганных аутоантител [3], а также снижении функции лейкоцитов [11 и др.].

3. Критерии, характеризующие характер биоритмов функций спортсмена. Вопреки ортодоксальной логике ("чем совершеннее функция, тем ритмичнее ее деятельность"), молодость и здоровье характеризуются нерегулярностью и непредсказуемостью ритма физиологических функций [7]. А снижение степени изменчивости и возникновение ярко выраженной периодичности причинно связано с нарушениями в деятельности системы.

Наиболее доступным маркером ритма биологической функции является сердечный ритм. Анализируя стохастичность в частоте сокращений миокарда, мы получим информацию о состоянии не только данной функции, но и всей биосистемы в целом. Для анализа стохастичности в деятельности данной системы используется фрактальный анализ ЭКГ. Хорошо известный метод интервалокардиографии Р.М.Баевского способен дать информацию о вкладе той или иной системы организма в реализацию данной конкретной функции в данный конкретный момент; метод фракталов позволяет исследовать диапазон адаптивных возможностей всей системы на протяжении длительного промежутка времени [13]. Иными словами: показатели, полученные при использовании метода Р.М. Баевского, - лабильны и могут многократно изменяться в течение суток, отражая изменения в регуляции функции. Показатели фрактального анализа ЭКГ более инертны и свидетельствуют о месте нахождения биосистемы в системе координат "стохастичность деятельности биосистемы - конечный результат ее функции". Этот вывод можно сделать исходя из результатов исследования Э. Голдбергера с соавт. [7], в котором проанализирован методом фракталов ЭКГ- сигнал у пациентов, находящихся в различных состояниях: здоровых, за 8 ч до сердечного приступа и за 24 ч до смерти. Важно то, что информация, полученная при фрактальном анализе ЭКГ, имеет количественный характер, отражая степень "самоподобия" системы. Самоподобие системы означает, что структура или процесс выглядят одинаково в различных масштабах или в различных по продолжительности интервалах времени. Например, когда сердечный ритм здорового человека регистрируется для интервалов 3, 30 или 300 мин, быстрые флюктуации выглядят почти так же, как медленные. Степень самоподобия при фрактальном анализе ЭКГ характеризуется индексом Херста. Чем больше степень самоподобия в стохастичности деятельности системы, если рассматривать эту стохастичность в различных масштабах, тем ближе этот индекс к 1,0. Нарушение самоподобия уменьшает индекс Херста и свидетельствует о нарушении в деятельности биосистемы.

Таким образом, осуществляя мониторинг степени стохастичности деятельности системы при текущем и этапном контроле, можно сделать заключение о том, в какую сторону движется система - оптимизации или дисфункции. К примеру, группы спортсменов с нормальной и измененной электрокардиограммами не являются однородными, если оценивать их спортивную работоспособность: в двух группах встречаются спортсмены как с негативной, так и с позитивной динамикой спортивного результата. Таким образом, ЭКГ в этих группах не обладает достаточной диагностической ценностью.

Фрактальный анализ сердечного ритма позволяет дифференцировать указанные группы (рис. 2-5). При снижении спортивной работоспособности и результативности происходит снижение количественной характеристики фрактального анализа - индекса самоподобия системы (индекса Херста) и изменение его качественной характеристики - аттрактора (уменьшение его конфигурации или спектра и увеличение плотности).

Рис. 2. Аттракторы спортсменов с нормальной электрокардиограммой и позитивной динамикой спортивных результатов (слева направо): а) фигурист, МСМК; Hurst-индекс 0,8631 (высокий); б) КМС по мини-футболу; Hurst-индекс 0,8134 (выше среднего); в) МС по баскетболу; Hurst-индекс 0,8308 (высокий)

Рис. 3. Аттракторы спортсменов с нормальной электрокардиограммой и негативной динамикой спортивных результатов: а) КМС по мини-футболу; Hurst-индекс 0,6906 (низкий); б) КМС по волейболу; Hurst-индекс 0,6947 (низкий); в) МС по академичес кой гребле; Hurst- индекс 0,7143 (ниже среднего)

Рис. 4. Аттракторы спортсменов с метаболичес кой миокардиопатией (по данным ЭКГ) и позитивной динамикой спортивных результатов: а) МС по баскетболу; Hurst-индекс 0,8209 (выше среднего); б) КМС по вольной борьбе; Hurst-индекс 0,7918 (выше среднего); в) КМС по классической борьбе; Hurst-индекс 0,7775 (выше среднего)

Рис. 5. Аттракторы спортсменов с метаболичес кой миокардиопатией (по данным ЭКГ) и негативной динамикой спортивных результатов: а) МСМК по дзюдо; Hurst-индекс 0,7349 (средний); б) МС по вольной борьбе; Hurst-индекс 0,7103 (ниже среднего); в) КМС по классической борьбе; Hurst-индекс 0,6992 (низкий).

Выводы. Требования к здоровью спортсмена, основанные на принципах нормологии, могут быть реализованы лишь на этапе отбора и начальной спортивной подготовки. По мере повышения уровня квалификации спортсмена у него, как правило, появляется все больше отклонений от "нормы", свидетельствуя о перестройке систем организма с вовлечением механизмов компенсации для достижения результата. В связи с этим большую роль призвано играть новое направление в деятельности спортивного врача - прогнозирование здоровья спортсмена.

Список литературы

1. Апанасенко Г.Л. Характер саморегуляции кровообращения как критерий устойчивости к внешним воздействиям // Космич. биология и авиакосмич. мед., 1975, № 1, с. 56-59.

2. Апанасенко Г.Л. Эволюция биоэнергетики и здоровье человека. - СПб.: Петрополис, 1992. - 123 с.

3. Апанасенко Г.Л., Недопрядко Д.М. Роль аутоиммунных реакций в механизмах конструктивного периода после напряженной мышечной деятельности // Теория и практика физ. культуры. 1986, № 8, с. 48-51.

4. Апанасенко Г.Л., Попова Л.А. Медицинская валеология. - Киев: Здоровье, 1998. - 247 с.

5. Безматерных Л.Э., Куликов В.П. Диагностическая эффективность методов количественной оценки индивидуального здоровья // Физиология человека, 1998, т. 24, № 3, с.79-85.

6. Букаев Ю.Н. Физическая нагрузка и функция почек // Теория и практика физ. культуры, 1988. № 12, с. 36-37.

7. Голдбергер Э., Ригни Д., Уэст Б. Хаос и фракталы в физиологии человека // В мире науки, 1990, № 4, с. 25-32.

8. Дембо А.Г., Земцовский Э.В. Спортивная кардиология. - М.: Медицина, 1989. - 469 с.

9. Дойзер Э. Здоровье спортсмена. - М.: ФиС, 1980. - 135 с.

10. Иорданская Ф.А., Кузьмина В.Н., Болотов Б.П. Функциональная готовность и состояния здоровья спортсменов в процессе долговременной адаптации к напряженной деятельности // Теория и практика физ. культуры, 1988, № 11, с. 41-44.

11. Соколова Н.И. Показатели иммунорезистентности в системе медобеспечения тренировочного процесса юных гимнастов: Автореф. канд. дис., Донецк, 1985. - 24 с.

12. Суздальницкий Р.С. Адаптация иммунной системы организма высококвалифицированных спортсменов в динамике тренировочного цикла и соревнований // Механизмы адаптации центрального и периферического кровообращения к физической нагрузке. - М.: ВНИИФК, 1985, с.109-127.

13. Ткачук В.Г., Битко С.Н., Земцова В.И. Использование стохастических методов анализа ЭКГ для диагностики и прогнозирования функционального состояния спортсменов // Кибернетика и вычислительная техника , 1994, вып. 102, с. 64-67.