2.2.3. Прогноз уровня стресса

2.2.3. Прогноз уровня стресса

Прогнозирование стрессовых реакций имеет большое научное и прикладное, практическое значение в различных областях человеческой деятельности. В частности, оно позволяет заранее выявлять лиц, у которых возможно нарушение функционального состояния во время экстремальных ситуаций, и проводить с ними соответствующую работу в плане психопрофилактики стресса. Специалисты в области физиологии труда отмечают, что различные виды неблагоприятных функциональных состояний (утомление, монотония, неадекватные реакции при стрессах и т. д.) не только существенным образом снижают успешность и качество труда, но и заставляют человека платить «сверхвысокую психофизиологическую цену» за выполняемую работу @@@@@3, 9, 13, 16#####. Поэтому своевременный прогноз возможных отклонений в нормальном функциональном состоянии у отдельных лиц и своевременная реализация коррекционных мероприятий не только помогли бы этим людям сохранить здоровье, но и за счет оптимизации их функционального состояния повысить эффективность их деятельности. В настоящее время существуют различные методы прогнозирования реакций человека на стресс. Их основная задача состоит в учете индивидуальных психических и физиологических особенностей испытуемого и экстраполяции полученных данных на аналогичные ситуации в будущем. К этим методам относятся:

1) использование идентичных стрессоров (например, изучение психологических и вегетативных реакций студента на одном экзамене дает возможность прогнозировать характер и уровень переживаемого им стресса на другом);

2) использование дозированных тестовых стрессов в лабораторных условиях (воздействие сильных зрительных, звуковых и тактильных раздражителей);

3) мысленное моделирование стрессорных ситуаций (в частности, с помощью метода нейролингвистического программирования);

4) прогнозы на основе психологических тестов и опросников;

5) математические модели (простой, множественной регрессии и пр.);

6) создание с помощью различных устройств модельной стрессорной ситуации, которая по своим параметрам была бы достаточно близка к ситуации реальной.

Например, для оценки поведения студентов на экзамене проводилось сравнение психофизиологических показателей студентов в трех вариантах: при сдаче экзамена, во время стоматологического приема и при выполнении теста «Зеркальная координометрия». Сопоставление реакции студентов на ситуацию экзамена с реакциями на этот тест показало, что подобные тестовые задания могут являться своеобразными пробными моделями, изучение которых позволяет прогнозировать реакции того или иного испытуемого на реальную стрессовую ситуацию. На основании полученных результатов автором было предложено использовать последний лабораторный тест для прогнозирования реакции человека на эмоциональный стресс и оценки стрессотолерантности.[18]

Следует отметить, что при разработках подобных методов моделирования реакций на экзамен имеются две проблемы, затрудняющие получение точных данных – это различия по содержательной и мотивационной частям экзамена и лабораторного эксперимента. Особенно важна при этом мотивационная часть. Во время экзамена студент стремится максимально проявить свои знания, так как его оценка влияет на стипендию, социальный статус, собственную самооценку и пр. В модельном эксперименте достаточно трудно создать необходимый уровень мотивации, кроме того, процедура экзамена (его временные и содержательные характеристики – подготовка к нему, ожидание своей очереди, контакт с преподавателем, включая межличностные отношения и пр.) весьма сильно отличается от процедуры работы с красно-черной таблицей или на аппарате, определяющем скорость реакции или координацию движений.

Другим способом оценки стрессоустойчивости человека является мысленное моделирование эмоционально значимых ситуаций – актуализация стресса путем простых воспоминаний или с использованием методик нейролингвистического программирования (НЛП). В последнем случае испытуемому предлагается вспомнить ситуацию, когда он испытывал максимальное волнение. Применение специальных методов НЛП – так называемых якорей, которые по своей сути являются кинестетическими условными раздражителями, а также задействование всех основных сенсорных каналов позволяют вызывать у человека весьма сходную с реальной картину вегетативных реакций и по ней судить о характере реагирования того или иного человека на стресс. Недостатком такого метода прогнозирования является необходимость длительной индивидуальной работы с испытуемым и умение использовать данные способы экспериментатором, что создает ограничения для массового использования данного метода.

В. Л. Марищук и В. И. Евдокимов приводят в своей книге ряд стрессоров, которые используются в спортивной и военной психологии для проверки стрессоустойчивости человека @@@@@3#####:

+ соревновательная обстановка выполнения заданий и создание повышенной мотивации к победе;

+ неожиданные сильные воздействия (громкие звуки, световые вспышки, холодные прикосновения, электрокожные раздражения);

+ показ психотравмирующих картинок или кадров из фильмов;

+ выполнение действий, оказывающих реальное стрессогенное воздействие (прыжки с парашютом, «обкатка танками», «окуривание» газами в противогазах, обстрел из закрепленного на станке пулемета); + установка на неотвратимость болевого воздействия (наказание электрическим током в случае ошибки при выполнении теста) и т. д. @@@@@2#####.

Понятно, что далеко не все из предложенных этими авторами методов можно применять в повседневной практике психолога для оценки стрессоустойчивости. Из приемлемых методов можно отметить специальное создание трудностей в выполнении мотивированной деятельности в виде дефицита времени или координационной сложности, а также эмоциогенное инструктирование при высокой личной значимости выполняемых контрольных действий.

Последний метод ранее уже применялся автором данного пособия для оценки стрессоустойчивости студентов. Испытуемые дважды проходили испытание на тремометре.

В первый раз студенты должны были просто выполнить предложенное задание (провести щуп тремометра через «дорожку», не касаясь краев отверстий), не получая информации о результатах теста.

Второй раз студенты получали соответствующую инструкцию: «Вы плохо выполнили первое задание, хуже остальных студентов в группе. Постарайтесь теперь максимально сосредоточиться и значительно улучшить свой результат». Во время второго опыта при каждой ошибке звучал резкий звуковой сигнал и мигала контрольная лампа, что создавало дополнительную эмоциональную нагрузку. Подобный эксперимент позволял выявлять лиц с низким уровнем стрессоустойчивости.

В последнее время появились новые перспективы для прогнозирования стрессовых реакций с использованием методов математического анализа вариабельности сердечного ритма. Основоположник этого направления в нашей стране Р. М. Баевский отмечает, что, используя спектральные характеристики сердечного ритма для индикации активности различных контуров управления, можно подойти к решению задачи оценки и прогнозирования функционального состояния организма при информационных нагрузках. Полученные в результате лабораторного моделирования данные в дальнейшем подвергаются математической обработке @@@@@6#####.

В настоящее время все большую популярность приобретает метод множественной регрессии, позволяющий строить достаточно точные математические модели на основании сопоставления большого числа исходных данных @@@@@5, 10#####.

Данный метод позволяет установить статистическую зависимость среднего значения одной случайной величины Y от нескольких других величин X1, X2…, Xn. Эта статистическая зависимость находит свое выражение в уравнении

Y = a0 + a1X1+ a2X2 +… + anXn,

где ai (i = 0, n) – искомые параметры.

Покажем основные принципы построения моделей реагирования студентов на эмоциональный стресс на примере прогнозирования величин пульса во время экзамена @@@@@17#####. Первоначально для построения модели было использовано более 70 физиологических и психологических показателей, зарегистрированных у студентов как в состоянии относительного покоя, так и на экзаменах.

После предварительного отбора было оставлено 10 показателей, характеризующих:

+ гемодинамику: артериальное диастолическое давление (ADD);

+ ритм сердца: HF, pNN50;

+ личностные характеристики теста Кеттела: A, F, N, M, Q4;

+ страх за свое сердце (S10),

+ гендерный признак (Sex).

С учетом этих факторов была построена компьютерная модель состояния частоты сердечных сокращений у студентов на экзамене. Итоговое уравнение связывает ожидаемую частоту пульса на экзамене с психологическими и физиологическими параметрами студентов:

HRE = 73,31 + 1,03 х ADD + 3,77 х HF – 0,60 х pNN50 + + 1,76 х A – 1,86 х F – 2,16 х M – 1,51 х N + + 1,96 х Q4 – 1,49 х S10 – 18,87 х Sex.

Стандартная ошибка равна 9,8 уд/мин.

График соотнесения предсказанных исходя из этой модели и наблюдаемых реально показателей частоты сердечных сокращений, а также вклад отдельных факторов в конечный результаты отображены на рис. 18.

Согласно результатам множественного регрессионного анализа, наибольший вклад в частоту сердечных сокращений вносят такие параметры, как пол студентов, величина их диастолического артериального давления во время обычного учебного процесса и показатель активности функционирования их парасимпатической системы (pNN50). Менее значителен вклад в показатели пульса на экзамене таких характеристик личности, как фрустрированность (Q4), озабоченность (-F), наивность (-N) и общительность (A).

Полученные модели психологических и физиологических параметров студентов во время экзаменационного стресса можно использовать для прогноза их состояния на экзамене и проведения профилактических мероприятий со студентами, входящими в «группу риска» по тем или иным показателям. С такими студентами перед экзаменами желательно проводить психокоррекционную работу по оптимизации функционального состояния.

Рис. 18. Зависимость между предсказанной и реально наблюдаемой частотой пульса у студентов в состоянии экзаменационного стресса.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.