RU2466675C1 - Method for prediction of occupational fitness in extreme activity - Google Patents
Method for prediction of occupational fitness in extreme activity Download PDFInfo
- Publication number
- RU2466675C1 RU2466675C1 RU2011129197/14A RU2011129197A RU2466675C1 RU 2466675 C1 RU2466675 C1 RU 2466675C1 RU 2011129197/14 A RU2011129197/14 A RU 2011129197/14A RU 2011129197 A RU2011129197 A RU 2011129197A RU 2466675 C1 RU2466675 C1 RU 2466675C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- smil
- scale
- level
- neurobiological
- psychological
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 230000000694 effects Effects 0.000 title abstract description 22
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000002965 ELISA Methods 0.000 claims abstract description 11
- 108060003951 Immunoglobulin Proteins 0.000 claims abstract description 9
- 102000018358 immunoglobulin Human genes 0.000 claims abstract description 9
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 claims abstract description 9
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 8
- 230000036541 health Effects 0.000 claims abstract description 7
- 210000002784 stomach Anatomy 0.000 claims abstract description 7
- 229940072221 immunoglobulins Drugs 0.000 claims abstract description 6
- 229940034208 thyroxine Drugs 0.000 claims abstract description 6
- XUIIKFGFIJCVMT-UHFFFAOYSA-N thyroxine-binding globulin Natural products IC1=CC(CC([NH3+])C([O-])=O)=CC(I)=C1OC1=CC(I)=C(O)C(I)=C1 XUIIKFGFIJCVMT-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 6
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims abstract description 5
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims abstract description 5
- 230000000392 somatic effect Effects 0.000 claims abstract description 4
- 238000008789 Direct Bilirubin Methods 0.000 claims description 9
- 238000011160 research Methods 0.000 claims description 6
- 229940099472 immunoglobulin a Drugs 0.000 claims description 3
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 claims description 2
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 4
- XUIIKFGFIJCVMT-GFCCVEGCSA-N D-thyroxine Chemical compound IC1=CC(C[C@@H](N)C(O)=O)=CC(I)=C1OC1=CC(I)=C(O)C(I)=C1 XUIIKFGFIJCVMT-GFCCVEGCSA-N 0.000 abstract description 3
- BPYKTIZUTYGOLE-IFADSCNNSA-N Bilirubin Chemical compound N1C(=O)C(C)=C(C=C)\C1=C\C1=C(C)C(CCC(O)=O)=C(CC2=C(C(C)=C(\C=C/3C(=C(C=C)C(=O)N\3)C)N2)CCC(O)=O)N1 BPYKTIZUTYGOLE-IFADSCNNSA-N 0.000 abstract 2
- 238000003018 immunoassay Methods 0.000 abstract 1
- 230000003236 psychic effect Effects 0.000 abstract 1
- 230000004044 response Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 12
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 230000003304 psychophysiological effect Effects 0.000 description 4
- 238000010241 blood sampling Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 description 2
- DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N creatinine Chemical compound CN1CC(=O)NC1=N DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- JYGXADMDTFJGBT-VWUMJDOOSA-N hydrocortisone Chemical compound O=C1CC[C@]2(C)[C@H]3[C@@H](O)C[C@](C)([C@@](CC4)(O)C(=O)CO)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 JYGXADMDTFJGBT-VWUMJDOOSA-N 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- LOGFVTREOLYCPF-KXNHARMFSA-N (2s,3r)-2-[[(2r)-1-[(2s)-2,6-diaminohexanoyl]pyrrolidine-2-carbonyl]amino]-3-hydroxybutanoic acid Chemical compound C[C@@H](O)[C@@H](C(O)=O)NC(=O)[C@H]1CCCN1C(=O)[C@@H](N)CCCCN LOGFVTREOLYCPF-KXNHARMFSA-N 0.000 description 1
- 102100036475 Alanine aminotransferase 1 Human genes 0.000 description 1
- 108010082126 Alanine transaminase Proteins 0.000 description 1
- 208000019901 Anxiety disease Diseases 0.000 description 1
- 108010003415 Aspartate Aminotransferases Proteins 0.000 description 1
- 102000004625 Aspartate Aminotransferases Human genes 0.000 description 1
- 241000557626 Corvus corax Species 0.000 description 1
- 101710107035 Gamma-glutamyltranspeptidase Proteins 0.000 description 1
- 101710173228 Glutathione hydrolase proenzyme Proteins 0.000 description 1
- 102000003777 Interleukin-1 beta Human genes 0.000 description 1
- 108090000193 Interleukin-1 beta Proteins 0.000 description 1
- 102000004890 Interleukin-8 Human genes 0.000 description 1
- 108090001007 Interleukin-8 Proteins 0.000 description 1
- AUYYCJSJGJYCDS-LBPRGKRZSA-N Thyrolar Chemical compound IC1=CC(C[C@H](N)C(O)=O)=CC(I)=C1OC1=CC=C(O)C(I)=C1 AUYYCJSJGJYCDS-LBPRGKRZSA-N 0.000 description 1
- 102000011923 Thyrotropin Human genes 0.000 description 1
- 108010061174 Thyrotropin Proteins 0.000 description 1
- 238000008050 Total Bilirubin Reagent Methods 0.000 description 1
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 230000036506 anxiety Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 210000003169 central nervous system Anatomy 0.000 description 1
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 description 1
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 229940109239 creatinine Drugs 0.000 description 1
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000000556 factor analysis Methods 0.000 description 1
- 230000010006 flight Effects 0.000 description 1
- 238000013277 forecasting method Methods 0.000 description 1
- 102000006640 gamma-Glutamyltransferase Human genes 0.000 description 1
- 230000003862 health status Effects 0.000 description 1
- 230000013632 homeostatic process Effects 0.000 description 1
- 229960000890 hydrocortisone Drugs 0.000 description 1
- 229940096397 interleukin-8 Drugs 0.000 description 1
- XKTZWUACRZHVAN-VADRZIEHSA-N interleukin-8 Chemical compound C([C@H](NC(=O)[C@H](CC(O)=O)NC(=O)[C@H](CC=1C2=CC=CC=C2NC=1)NC(=O)[C@@H](NC(C)=O)CCSC)C(=O)N[C@@H](CC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CC=1C=CC=CC=1)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CCSC)C(=O)N1[C@H](CCC1)C(=O)N1[C@H](CCC1)C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N[C@H](CC(O)=O)C(=O)N[C@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@H](CC(O)=O)C(=O)N[C@H](CC=1C=CC(O)=CC=1)C(=O)N[C@H](CO)C(=O)N1[C@H](CCC1)C(N)=O)C1=CC=CC=C1 XKTZWUACRZHVAN-VADRZIEHSA-N 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000000955 neuroendocrine Effects 0.000 description 1
- 239000000712 neurohormone Substances 0.000 description 1
- 238000001543 one-way ANOVA Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 230000035479 physiological effects, processes and functions Effects 0.000 description 1
- 230000036470 plasma concentration Effects 0.000 description 1
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000001915 proofreading effect Effects 0.000 description 1
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 229940035722 triiodothyronine Drugs 0.000 description 1
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 1
Landscapes
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области медицины и может быть использовано для прогнозирования профессиональной пригодности в условиях экстремальной деятельности, например, у сотрудников министерства внутренних дел (МВД), военнослужащих, сотрудников министерства чрезвычайных ситуаций (МЧС).The invention relates to medicine and can be used to predict professional suitability in extreme conditions, for example, among employees of the Ministry of the Interior (MVD), military personnel, employees of the Ministry of Emergency Situations (MES).
Профессиональная пригодность - это наличие у человека качеств, обеспечивающих успешное выполнение профессиональных обязанностей при сохранении здоровья на всем протяжении трудовой жизни. Профессиональная пригодность определяется по совокупности критериев, среди которых важное место занимают медицинские показатели, а также наличие профессионально важных психофизиологических и психологических качеств.Professional suitability is the presence of a person’s qualities that ensure the successful fulfillment of professional duties while maintaining health throughout his working life. Professional suitability is determined by a set of criteria, among which medical indicators occupy an important place, as well as the presence of professionally important psychophysiological and psychological qualities.
Проблема профессиональной пригодности, ее оценки и формирования занимает в науке особое место не только в связи с ее большой практической значимостью, но и необходимостью ориентации и использования результатов фундаментальных исследований в области общей, когнитивной, социальной, дифференциальной психологии, медицине труда и т.д.The problem of professional suitability, its assessment and formation occupies a special place in science, not only in connection with its great practical significance, but also the need to orient and use the results of basic research in the field of general, cognitive, social, differential psychology, occupational medicine, etc.
Наиболее остро проблема определения и прогноза профессиональной пригодности встает в экстремальных условиях деятельности человека. Перечень профессий, предъявляющих к человеку значительные, экстремальные требования в последнее время неуклонно растет. Воздействие неблагоприятных факторов стресса, характерно для таких профессиональных групп как сотрудники МВД, военнослужащие, сотрудники МЧС. При этом достаточно часто встает вопрос не только о профессиональном отборе, а также и динамическом сопровождении медико-психологического состояния сотрудников данных подразделений.The most acute problem of determining and predicting professional suitability arises in the extreme conditions of human activity. The list of professions presenting significant, extreme requirements to a person has been steadily growing recently. The impact of adverse stress factors is characteristic of such professional groups as employees of the Ministry of Internal Affairs, military personnel, employees of the Ministry of Emergencies. Moreover, quite often the question arises not only about professional selection, but also about the dynamic support of the medical and psychological state of employees of these units.
Разработанные к настоящему времени подходы в определении профессиональной пригодности и профессиональной успешности к различным видам деятельности показывают, что применяемые методы и алгоритмы контроля оценки направлены на решение узкоспециализированных задач лишь психологического и психофизиологического отбора.The approaches developed to date in determining professional suitability and professional success for various types of activities show that the applied methods and control algorithms for evaluating are aimed at solving highly specialized tasks of only psychological and psychophysiological selection.
Известен способ прогнозирования профессиональной пригодности в условиях экстремальной деятельности (А.Н.Лебедев «Основные виды деятельности и психологическая пригодность к службе в системе органов внутренних дел» (справочное пособие) под редакцией Бовина Б.Г., Мягких Н.И., Сафронова А.Д., Министерство внутренних дел РФ, Москва, 1997, стр.23-28) для прогнозирования успешности обучения и реальной деятельности сотрудников органов внутренних дел (ОВД) (по результатам психологического обследования), в котором использовался аппарат регрессионного и последовательно-дискриминантного анализа. В качестве методик измерения профессионально значимых психологических качеств были использованы прогрессивные матрицы Равена, личностный ориентационный опросник, цветовой тест Люшера, методика локус контроля, MMPI с дополнительными шкалами, психофизиологические методики. Автором разработаны компьютерные программы факторного, кластерного и регрессионного анализа, которые использовались для распознавания внешнего критерия эффективности службы в системе ОВД. Однако основной упор в определении успешности делался только на психологические показатели.There is a method for predicting professional suitability in extreme conditions (A.N. Lebedev "Main activities and psychological suitability for service in the system of internal affairs bodies" (reference manual) edited by B. Bovin, N. I. Myagky, Safronova A. .D., Ministry of Internal Affairs of the Russian Federation, Moscow, 1997, pp. 23-28) for predicting the success of training and real activities of employees of internal affairs bodies (ATS) (based on the results of a psychological examination), in which the regression apparatus was used and sequentially discriminant analysis. Progressive Raven matrices, a personality orientation questionnaire, Luscher color test, locus control technique, MMPI with additional scales, and psychophysiological techniques were used as methods for measuring professionally significant psychological qualities. The author has developed computer programs for factor, cluster and regression analysis, which were used to recognize the external criterion of service efficiency in the ATS system. However, the main emphasis in determining success was made only on psychological indicators.
Наиболее близким по технической сущности и достигаемому результату является способ прогнозирования профессиональной пригодности в условиях экстремальной деятельности, включающий предварительную оценку профессиональной пригодности и социально-психологическое исследование (Бодров В.А. «Психология профессиональной пригодности». Учебное пособие для вузов. - М.: ПЕР СЭ, 2001 г., стр.352-397). Данный способ предлагается для решения задачи определения профессиональной пригодности летчиков. На начальной стадии автор предлагает проведение предварительного анализа профессионализма специалиста (например, классность, продвижение по «служебной лестнице», ошибочные действия при полетах), а также изучение документов по указанным выше критериям, беседу с непосредственными руководителями.The closest in technical essence and the achieved result is a method for predicting professional suitability in extreme conditions, including a preliminary assessment of professional suitability and socio-psychological research (Bodrov VA "Psychology of professional suitability." Textbook for universities. - M .: PER SE, 2001, pp. 352-397). This method is proposed to solve the problem of determining the professional suitability of pilots. At the initial stage, the author offers a preliminary analysis of the professionalism of a specialist (for example, classiness, promotion on the “career ladder”, erroneous actions during flights), as well as studying documents according to the above criteria, talking with direct managers.
После данных процедур командирам предлагается оценить профессиональную деятельность летчика в соответствии с 9-балльной шкалой. Данная анкета является узкоспецифичной и может быть использована только для лиц летных специальностей.After these procedures, commanders are invited to evaluate the professional activities of the pilot in accordance with a 9-point scale. This profile is highly specific and can only be used for persons with flying specialties.
Алгоритм разделения субъектов на классы профессиональной пригодности состоит из двух этапов: первого - этапа обучения, во время которого накапливается информация о признаках на основании уже имеющегося опыта и оценивается информативность выбранных признаков, и второго - этапа классификации, на котором выносится решение о пригодности субъекта к определенной деятельности. Для оценки состояния ряда психологических качеств и психофизиологических функций был использован комплекс табличных тестов и аппаратурных методик, выбор которых определен требованиями к состоянию ведущих систем организма у летчиков. Это: корректурная проба с кольцами, «компасы», «отыскивание чисел с переключением», «сложение с переключением», «перепутанные линии», «расстановка чисел», «память на числа», реакция на движущийся объект (РДО), тремометрия. При этом к недостаткам данного способа относится достаточно громоздкий статистический инструментарий (процесс обучения при получении дискретных одномерных распределений вероятностей признаков для класса «А» и класса «В», квантование признака на диапазоны и др.). Кроме того, и на этот недостаток указывает сам автор, построение диагностической таблицы крайне трудоемкая процедура и может быть использована для частного специального случая определения профессиональной пригодности, что практически не применимо в массовых исследованиях.The algorithm for dividing subjects into classes of professional suitability consists of two stages: the first is the training phase, during which information on the attributes is accumulated based on existing experience and the information content of the selected attributes is evaluated, and the second is the classification stage, where a decision is made on the suitability of the subject for a particular activities. To assess the state of a number of psychological qualities and psychophysiological functions, we used a set of tabular tests and hardware techniques, the choice of which is determined by the requirements for the state of the leading body systems in pilots. These are: proofreading test with rings, “compasses”, “finding numbers with switching”, “addition with switching”, “confused lines”, “arrangement of numbers”, “memory for numbers”, reaction to a moving object (RDO), tremometry. Moreover, the disadvantages of this method include a rather cumbersome statistical toolkit (the learning process when obtaining discrete one-dimensional probability distributions of attributes for class “A” and class “B”, quantization of a feature into ranges, etc.). In addition, the author himself points to this drawback, the construction of a diagnostic table is an extremely time-consuming procedure and can be used for a special case of determining professional suitability, which is practically not applicable in mass research.
Технический результат, на достижение которого направлено настоящее изобретение, заключается в повышении точности прогнозирования профессиональной пригодности у лиц различных специальностей, связанных с экстремальной деятельностью, сокращении времени и трудоемкости обследований сотрудников и обработки полученных данных; возможности распределения общей массы обследуемых на три уровня профессиональной пригодности; решение задач не только психологического сопровождения, но и динамического медицинского контроля состояния здоровья лиц экстремальных профессий на основании нейробиологических параметров.The technical result, the achievement of which the present invention is directed, is to increase the accuracy of forecasting professional suitability for persons of various specialties associated with extreme activities, reducing the time and complexity of employee surveys and processing the data obtained; the possibility of distributing the total mass of subjects to three levels of professional suitability; solving problems not only of psychological support, but also of dynamic medical monitoring of the health status of people in extreme professions based on neurobiological parameters.
К нейробиологическим параметрам традиционно относят биохимические, нейроэндокринные, нейроиммунологические показатели, как параметры гомеостаза с различным уровнем организации, при этом объединяющим их является взаимосвязь с ЦНС и поведением человека (Шульговский В.В., «Физиология высшей нервной деятельности с основами нейробиологии». - «Академия», М., 2008, стр.182-207). Изучению нейробиологических изменений при воздействии стресса посвящено достаточно много научных публикаций (Хайбуллина А.З. «Состояние нейрогуморальной регуляции у работников нервно-напряженного труда». Медицина труда и промышленная экология. - №5. - 2005. С.8-13; Воробьева О.В. «Стресс и расстройство адаптации». Русский медицинский журнал, 2009. - №11. - С.789-793 и др.).Traditionally, neurobiological parameters include biochemical, neuroendocrine, and neuroimmunological parameters, as parameters of homeostasis with different levels of organization, while combining them is the relationship with the central nervous system and human behavior (V. Shulgovsky, “Physiology of higher nervous activity with the basics of neurobiology.” - “ Academy ”, M., 2008, pp. 182-207). A lot of scientific publications have been devoted to the study of neurobiological changes under the influence of stress (A. Khaibullina, “The State of Neurohumoral Regulation in Neuro-Stressed Workers.” Occupational Medicine and Industrial Ecology. - No. 5. - 2005. P.8-13; Vorobyeva O .V. “Stress and the disorder of adaptation.” Russian Medical Journal, 2009. - No. 11. - S.789-793 and others).
Указанный технический результат достигается тем, что в способе прогнозирования профессиональной пригодности в условиях экстремальной деятельности, включающем предварительную оценку психического и соматического состояния здоровья, согласно изобретению, при заключении специалистов о том, что обследуемый практически здоров, дополнительно проводят нейробиологическое обследование, забор венозной крови осуществляют утром с 8 до 10 часов натощак, при этом для прогнозирования профессиональной пригодности используют 9 показателей двух групп: 5 психологических характеристик и 4 нейробиологические, при чем психологические характеристики выбирают из двух психологических тестов: стандартизованный метод исследования личности (СМИЛ) и память на числа (ЗП), для чего используют количественные показатели СМИЛ по шкале L, мужественность-женственность (5 шкала СМИЛ), ригидность (6 шкала СМИЛ), оптимистичность (9 шкала СМИЛ) и объем кратковременной зрительной памяти (память на числа); и 4 нейробиологические показателя: уровень концентрации тироксина (Т4), определяемый методом иммуноферментного анализа - ИФА, прямого билирубина (ПБ) с использованием фотометрического теста, иммуноглобулинов Ig Е, Ig А, определяемый методом ИФА в сыворотке крови, при этом итоговый дискриминантный информант ID рассчитывают по формулеThe specified technical result is achieved by the fact that in the method for predicting professional fitness in extreme conditions, including a preliminary assessment of the mental and somatic state of health, according to the invention, upon the conclusion of specialists that the subject is practically healthy, an additional neurobiological examination is carried out, venous blood is taken in the morning from 8 to 10 hours on an empty stomach, while 9 indicators of two groups are used to predict professional suitability n: 5 psychological characteristics and 4 neurobiological, moreover, psychological characteristics are chosen from two psychological tests: a standardized method of personality research (SMIL) and memory for numbers (GP), for which quantitative SMIL indicators are used on the L scale, masculinity is femininity (5 scale SMIL), rigidity (6th scale of SMIL), optimism (9th scale of SMIL) and the amount of short-term visual memory (memory for numbers); and 4 neurobiological indicators: the concentration level of thyroxin (T4), determined by enzyme-linked immunosorbent assay - ELISA, direct bilirubin (PB) using a photometric test, immunoglobulins Ig E, Ig A, determined by ELISA in blood serum, and the resulting discriminant informant ID is calculated according to the formula
ID=IP+IN+205,5, гдеID = IP + IN + 205.5, where
IP=4,95×СМИЛ 9 - 3,7×СМИЛ 5 - 3,08×СМИЛ6 - 40,2×ЗП - 2,97×СМИЛ LIP = 4.95 × SMIL 9 - 3.7 × SMIL 5 - 3.08 × SMIL6 - 40.2 × RFP - 2.97 × SMIL L
IN=5,15×ПБ+1,63×Т4 - 25,6×Ig А+0,33×Ig EIN = 5.15 × PB + 1.63 × T4 - 25.6 × Ig A + 0.33 × Ig E
где: IP - психологическая компонентаwhere: IP - psychological component
IN - нейробиологическая компонентаIN - neurobiological component
205,5 - константа205.5 - constant
4,95 - коэффициент регрессии4.95 - regression coefficient
СМИЛ 9 - количественное значение показателя в Т-баллах по шкале оптимистичность СМИЛSMIL 9 - the quantitative value of the indicator in T-points on the scale of optimism SMIL
3,7 - коэффициент регрессии3,7 - regression coefficient
СМИЛ 5 - количественное значение показателя в Т-баллах по шкале мужественность-женственность СМИЛSMIL 5 - the quantitative value of the indicator in T-points on the scale of masculinity-femininity SMIL
3,08 - коэффициент регрессии3.08 - regression coefficient
СМИЛ 6 - количественное значение показателя в Т-баллах по шкале ригидность СМИЛSMIL 6 - quantitative value of the indicator in T-points on the rigidity scale of SMIL
40,2 - коэффициент регрессии40.2 - regression coefficient
ЗП - объем кратковременной зрительной памяти (усл.ед.)ZP - the amount of short-term visual memory (conventional units)
2,97 - коэффициент регрессии2.97 - regression coefficient
СМИЛ L - количественное значение показателя в Т-баллах по шкале L СМИЛSMIL L - the quantitative value of the indicator in T-points on the scale of L SMIL
5,15 - коэффициент регрессии5.15 - regression coefficient
ПБ - уровень концентрации прямого билирубина (мкмоль/л)PB - direct bilirubin concentration level (μmol / L)
1,63 - коэффициент регрессии1.63 - regression coefficient
Т4 - уровень концентрации тироксина (нмоль/л)T4 - thyroxine concentration level (nmol / l)
25,6 - коэффициент регрессии25.6 - regression coefficient
Ig E - уровень концентрации иммуноглобулина Е (МЕ/мл)Ig E - level of concentration of immunoglobulin E (IU / ml)
0,33 - коэффициент регрессии0.33 - regression coefficient
Ig A - уровень концентрации иммуноглобулина А (г/л)Ig A - level of concentration of immunoglobulin A (g / l)
по полученным результатам определяют уровень профессиональной пригодности:the results determine the level of professional suitability:
IP>80 усл.ед. соответствует низкому уровню профессиональной пригодности;IP> 80 conventional units corresponds to a low level of professional fitness;
IP в диапазоне -70≤IP≤80 усл.ед. соответствует среднему уровню профессиональной пригодности;IP in the range of -70≤IP≤80 srvc corresponds to the average level of professional fitness;
а IP<-70 усл.ед. указывает на высокий уровень профессиональной пригодности.and IP <-70 srvc indicates a high level of professional fitness.
Материалом для исследования послужили данные социально-психологического и нейробиологического обследования 560 сотрудников различных подразделений экстремальной службы (сотрудники МВД и МЧС, военнослужащие, курсанты университета МВД) в возрасте от 20 до 45 лет, со стажем службы от 2 до 22 лет (мужчины).The material for the study was the data of a socio-psychological and neurobiological examination of 560 employees of various units of the emergency service (employees of the Ministry of Internal Affairs and the Ministry of Emergencies, military personnel, cadets of the University of the Ministry of Internal Affairs) aged 20 to 45 years, with an experience of 2 to 22 years (men).
Социально-психологическому обследованию лиц экстремальных профессий предшествовало собеседование с психологом. Экспертная оценка по шкале профессиональной пригодности выставлялась путем обобщения мнения экспертов по 7-балльной шкале. В группу экспертов входили: непосредственный начальник сотрудника, начальник структурного подразделения, начальник отдела кадров, наиболее опытный профессионал подразделения.A socio-psychological examination of individuals in extreme professions was preceded by an interview with a psychologist. Expert assessment on a scale of professional suitability was exhibited by summarizing the opinions of experts on a 7-point scale. The expert group included: the immediate head of the employee, the head of the structural unit, the head of the human resources department, the most experienced professional in the unit.
Нейробиологическому обследованию лиц экстремальных профессий предшествовал осмотр врача. Каждым испытуемым заполнялась и подписывалась карта информированного согласия. К исследованию были допущены практически здоровые лица. Обследование проводили в рабочие дни, на базе медицинского кабинета подразделений. Забор венозной крови осуществлялся в утреннее время (с 8 до 10 часов), натощак из локтевой вены. Лица, предъявлявшие жалобы на состояние здоровья, а также после ночного дежурства, к обследованию не допускались.Neurobiological examination of persons of extreme professions was preceded by a doctor's examination. Each subject was filled out and signed an informed consent card. Almost healthy individuals were admitted to the study. The examination was carried out on weekdays, on the basis of a medical office units. Venous blood was taken in the morning (from 8 to 10 hours), on an empty stomach from the ulnar vein. Persons complaining about their state of health, as well as after night duty, were not allowed to be examined.
Использованные социально-психологические методики:Used socio-psychological techniques:
- 7-балльная анкета для оценки профессиональной пригодности (Рационализаторское предложение Родыгиной Ю.К. «Способ прогнозирования профессиональной пригодности у лиц экстремальных профессий» уд. №1530 от 10.09.2009, выдано СПбГМУ им. академика И.П.Павлова)- 7-point questionnaire for assessing professional suitability (The rationalization proposal of Yu. K. Rodygina, “A method for predicting professional suitability in individuals with extreme professions”, act No. 1530 dated September 10, 2009, issued by St. Petersburg State Medical University named after Academician I.P. Pavlov)
- цветовой тест М.Люшера с компьютерной обработкой результатов тестирования (Тимофеев В.И., Филимоненко Ю.И. Цветовой тест М. Люшера (стандартизованный вариант). Методическое руководство. - СПб ГП «Иматон», 2000. - 48 с.)- color test of M. Lusher with computer processing of test results (Timofeev V.I., Filimonenko Yu.I. Color test of M. Lusher (standardized version). Methodical manual. - SPb GP Imaton, 2000. - 48 p.)
- оценка свойств высшей нервной деятельности свойств (использовали тест Я.Стреляу в модификации Н.Н.Даниловой, Шмелева А.Г.)- assessment of the properties of higher nervous activity properties (used the test of Y. Strelyau modified by NN Danilova, Shmeleva AG)
- оценка уровня тревожности по тесту Ч.Спилбергера в модификации Ю.А.Ханина (1976)- assessment of the level of anxiety by the test of C. Spilberger in the modification of Yu.A. Khanin (1976)
- метод стандартизованного многофакторного исследования личности Собчик Л.Н. (СМИЛ)- the method of standardized multivariate personality research Sobchik L.N. (SMIL)
- методика памяти на числа (Карелин А. Большая энциклопедия психологических тестов. М.: Эксмо. - 2007. - 416 с., стр.213)- memory technique for numbers (Karelin A. Big Encyclopedia of psychological tests. M .: Eksmo. - 2007. - 416 p., p. 213)
- субтест №9 кубики Кооса методики Д.Векслера (1949)- subtest No. 9 Koos cubes of the methodology of D. Wexler (1949)
- проба Шульте- Schulte test
- заучивание 10 слов, предложенная Лурия А.Р.- memorization of 10 words proposed by Luria A.R.
Нейробиологические исследования:Neurobiological studies:
- определение концентрации в плазме крови интерлейкин - 1β, интерлейкин - 8 методом ИФА- determination of plasma concentrations of interleukin - 1β, interleukin - 8 by ELISA
- количественное определение концентрации тироксина, кортизола, трийодтиронина, тиреотропного гормона в сыворотке крови методом ИФА- quantitative determination of the concentration of thyroxine, cortisol, triiodothyronine, thyroid stimulating hormone in the blood serum by ELISA
- определение активности аспартатаминотрансферазы и аланинаминотрансферазы в сыворотке крови с помощью кинетического метода- determination of the activity of aspartate aminotransferase and alanine aminotransferase in blood serum using the kinetic method
- определение общего и прямого билирубина в сыворотке крови методом фотометрического теста- determination of total and direct bilirubin in blood serum by the method of photometric test
- определение активности гамма-глютамилтранспептидаза с помощью кинетического метода- determination of the activity of gamma-glutamyltranspeptidase using the kinetic method
- определение содержания креатинина в сыворотке крови с помощью кинетического метода- determination of serum creatinine content using the kinetic method
- определения концентрации в сыворотке крови иммуноглобулинов Ig E, Ig G, Ig A, IgM с помощью метода ИФА.- determination of the concentration in the blood serum of immunoglobulins Ig E, Ig G, Ig A, IgM using the ELISA method.
В основу построения алгоритма положен метод линейного регрессионного анализа с пошаговым отбором информативных показателей.The algorithm is based on the linear regression analysis method with step-by-step selection of informative indicators.
Из общего количества обследованных сотрудников экстремальной службы (560 человек) для построения модели была сформирована выборка из 71 человека, разделенных на две подгруппы по успешности их профессиональной деятельности методом экспертной оценки (в подгруппу «успешных» вошло 44 сотрудника). В группу «успешных» вошли сотрудники, получившие по 7-балльной шкале профпригодности оценки у экспертов в 6 и 7 баллов; в группу «неуспешных» вошли сотрудники с экспертной оценкой в 1 и 2 балла. Большую часть обследованных составили сотрудники, оцененные экспертами как «средние» по профпригодности и получившие от 3 до 5 баллов.Of the total number of examined emergency service employees (560 people), a sample of 71 people was formed to build the model, divided into two subgroups according to the success of their professional activities by the method of expert evaluation (the subgroup of “successful” included 44 employees). The “successful” group included employees who received expert assessments of 6 and 7 points on a 7-point professional suitability scale; the group of “unsuccessful” included employees with an expert rating of 1 and 2 points. Most of the surveyed were employees rated by experts as “average” in professional suitability and received from 3 to 5 points.
Исходный набор состоял из 45 показателей, полученных при комплексном обследовании лиц экстремальных профессий, и включал в себя две основные группы: результаты социально-психологического тестирования, нейробиологические характеристики.The initial set consisted of 45 indicators obtained during a comprehensive examination of individuals in extreme professions, and included two main groups: the results of socio-psychological testing, neurobiological characteristics.
На первом этапе было исключено 13 показателей, практически не несущих информации о различии между подгруппами. Критерием отбора явилась значимость различия средних значений показателей в подгруппах при сравнении их с помощью однофакторного дисперсионного анализа. Пороговым значением p была принята величина 0,8 (т.е. практически полное отсутствие различий).At the first stage, 13 indicators were excluded that practically did not contain information about the difference between the subgroups. The selection criterion was the significance of the difference in the average values of the indicators in the subgroups when comparing them using one-way analysis of variance. The threshold value p was taken to be 0.8 (i.e., almost complete absence of differences).
Оставшиеся 32 показателя были использованы для построения дискриминантной функции. Пошаговый отбор с последовательным вводом показателей (реализованный в статистическом пакете Statistica v 6.0) оставил 9 показателей только из двух групп: 5 психологических характеристик (количественные показатели СМИЛ по шкалам L, мужественность-женственность, ригидность, оптимистичность, объем кратковременной зрительной памяти) и 4 нейроиммунологических (уровень концентрации тироксина, прямого билирубина, иммуноглобулинов Ig E, Ig А в сыворотке крови). F-критерий итогового уравнения регрессии равен 3,78 (p<0,0007). В таблице 1 приведены значения коэффициентов, их значимость (p) и коэффициенты корреляции между каждым показателем и построенным дискриминантным информантом.The remaining 32 indicators were used to construct the discriminant function. Step-by-step selection with sequential input of indicators (implemented in the statistical package Statistica v 6.0) left 9 indicators from only two groups: 5 psychological characteristics (quantitative indicators of SMIL on L scales, masculinity-femininity, rigidity, optimism, the amount of short-term visual memory) and 4 neuroimmunological (level of concentration of thyroxine, direct bilirubin, immunoglobulins Ig E, Ig A in blood serum). The F-criterion of the final regression equation is 3.78 (p <0.0007). Table 1 shows the values of the coefficients, their significance (p) and the correlation coefficients between each indicator and the constructed discriminant informant.
Дальнейший анализ позволил построить процедуру прогнозирования успешности профессиональной пригодности, состоящую из двух шагов, учитывающих две группы показателей.Further analysis allowed us to build a procedure for predicting the success of professional suitability, consisting of two steps that take into account two groups of indicators.
Результаты пошагового дискриминантного анализа социально-психологических и нейробиологических показателей сотрудников экстремальных профессий отображены в таблице 1.The results of a step-by-step discriminant analysis of socio-psychological and neurobiological indicators of employees of extreme professions are shown in table 1.
Для этой процедуры коэффициенты регрессии были преобразованы к более удобному масштабу и итоговый дискриминантный информант (ID); ID был разбит на две компоненты: психологическую (IP) и нейробиологическую (IN).For this procedure, the regression coefficients were converted to a more convenient scale and the resulting discriminant informant (ID); ID was divided into two components: psychological (IP) and neurobiological (IN).
Итоговый алгоритм прогноза имеет видThe final forecast algorithm has the form
ID=IP+IN+205,5, гдеID = IP + IN + 205.5, where
IP=4,95×СМИЛ 9 - 3,7×СМИЛ 5 - 3,08×СМИЛ 6 - 40,2×ЗП - 2,97×СМИЛ L;IP = 4.95 × SMIL 9 - 3.7 × SMIL 5 - 3.08 × SMIL 6 - 40.2 × GP - 2.97 × SMIL L;
IN=5,15×ПБ+1,63×Т4 - 25,6×IgA+0,33×IgE,IN = 5.15 × PB + 1.63 × T4 - 25.6 × IgA + 0.33 × IgE,
где: IP - психологическая компонентаwhere: IP - psychological component
IN - нейробиологическая компонентаIN - neurobiological component
205,5 - константа205.5 - constant
4,95 - коэффициент регрессии4.95 - regression coefficient
СМИЛ 9 - количественное значение показателя в Т-баллах по шкале оптимистичность СМИЛSMIL 9 - the quantitative value of the indicator in T-points on the scale of optimism SMIL
3,7 - коэффициент регрессии3,7 - regression coefficient
СМИЛ 5 - количественное значение показателя в Т-баллах по шкале мужественность-женственность СМИЛSMIL 5 - the quantitative value of the indicator in T-points on the scale of masculinity-femininity SMIL
3,08 - коэффициент регрессии3.08 - regression coefficient
СМИЛ 6 - количественное значение показателя в Т-баллах по шкале ригидность СМИЛSMIL 6 - quantitative value of the indicator in T-points on the rigidity scale of SMIL
40,2 - коэффициент регрессии40.2 - regression coefficient
ЗП - объем кратковременной зрительной памятиZP - the amount of short-term visual memory
2,97 - коэффициент регрессии2.97 - regression coefficient
СМИЛ L - количественное значение показателя в Т-баллах по шкале L СМИЛSMIL L - the quantitative value of the indicator in T-points on the scale of L SMIL
5,15 - коэффициент регрессии5.15 - regression coefficient
ПБ - уровень концентрации прямого билирубинаPB - direct bilirubin concentration level
1,63 - коэффициент регрессии1.63 - regression coefficient
Т4 - уровень концентрации тироксинаT4 - thyroxine concentration level
25,6 - коэффициент регрессии25.6 - regression coefficient
Ig Е - уровень концентрации иммуноглобулина ЕIg E - level of concentration of immunoglobulin E
0,33 - коэффициент регрессии0.33 - regression coefficient
Ig A - уровень концентрации иммуноглобулина АIg A - level of concentration of immunoglobulin A
Для удобства вычислений все коэффициенты были умножены на 100 и дополнительно округлены.For convenience of calculations, all coefficients were multiplied by 100 and additionally rounded.
Решающее правило: если вычисленная для данного сотрудника величина ID оказывается отрицательной, то делается вывод о его возможно высокой профессиональной пригодности; в противном случае делается вывод о возможно низкой профессиональной пригодности. Абсолютная величина ID показывает степень надежности вывода, которая может быть выражена в виде вероятности заключения.Decisive rule: if the ID value calculated for a given employee is negative, then a conclusion is drawn about his possibly high professional suitability; otherwise, a conclusion is drawn about the possibly low professional suitability. The absolute value of ID indicates the degree of reliability of the output, which can be expressed as the probability of a conclusion.
В процессе построения процедуры прогнозирования были исследованы ее потенциальные возможности. В частности, оценка информативности дискриминантного информанта показала, что для базовой выборки вероятность правильного прогноза (по отношению к экспертной оценке) равна 79,7%, а отношение шансов (ОШ) ОШ=13,6 с доверительным интервалом (ДИ) - (4,2; 44,5). Для психологической компоненты IP вероятность правильного прогноза равна 70,1%, а ОШ=5,2 (ДИ 1,8; 14,5), а для нейробиологической компоненты IN вероятность правильного прогноза равна 72,6%, а ОШ=6,6 (ДИ 2,4; 18,1).In the process of constructing the forecasting procedure, its potential capabilities were investigated. In particular, the assessment of the informativeness of the discriminant informant showed that for the basic sample the probability of a correct forecast (relative to the expert estimate) is 79.7%, and the odds ratio (OR) OS = 13.6 with a confidence interval (CI) of (4, 2; 44.5). For the psychological component of IP, the probability of a correct prediction is 70.1%, and OS = 5.2 (CI 1.8; 14.5), and for the neurobiological component IN, the probability of a correct forecast is 72.6%, and OS = 6.6 (CI 2.4; 18.1).
Поскольку разбиение сотрудников экстремальных служб с точки зрения прогноза их потенциальной успешности на две группы (профессионально пригодные и профессионально непригодные) может оказаться слишком «жестким» и не всегда уместным на практике можно предложить более гибкий алгоритм, выделив среднюю группу сотрудников, с неопределенным прогнозом.Since the breakdown of emergency services employees from the point of view of predicting their potential success into two groups (professionally fit and professionally unsuitable) may turn out to be too “rigid” and not always appropriate in practice, we can propose a more flexible algorithm, highlighting the average group of employees with an uncertain forecast.
Анализ распределения значений дискриминантного информанта ID для всех сотрудников экстремальных подразделений, относительно которых имеется полная информация о показателях, по которым ID вычисляется, показал, что нижний квартиль соответствует величине ID=-70. Верхний квартиль соответствует значению ID=65. Однако поскольку сотрудники уже прошли предварительный психологический и медицинский отбор, предполагать, что 25% оставшихся окажутся «забракованными», не вполне корректно. Поэтому нами в качестве верхней границы был выбран верхний квинтиль, т.е. 20%, которому соответствует значение ID=80.An analysis of the distribution of the discriminant informant ID values for all employees of extreme units, for which there is complete information about the indicators by which the ID is calculated, showed that the lower quartile corresponds to ID = -70. The upper quartile corresponds to the value ID = 65. However, since employees have already undergone a preliminary psychological and medical selection, it is not entirely correct to assume that 25% of those remaining will be “rejected”. Therefore, we chose the upper quintile as the upper boundary, i.e. 20%, which corresponds to the value of ID = 80.
Таким образом, модифицированная процедура прогнозирования профессиональной пригодности приобретает следующий вид:Thus, the modified prognosis of professional suitability takes the following form:
I уровень профессиональной пригодности: если показатели испытуемых составляют ID>80 усл. ед., то такие лица имеют прогноз низкой профпригодности к труду в экстремальных условиях (низкий уровень профессиональной пригодности);I level of professional suitability: if the indicators of the subjects are ID> 80 conv. units, then such persons have a forecast of low suitability for work in extreme conditions (low level of professional suitability);
III уровень профессиональной пригодности: если показатели испытуемых составляют ID<-70 усл. ед., то лица с показателями в этом диапазоне имеют прогноз высокой профпригодности к службе в экстремальном подразделении (высокий уровень профессиональной пригодности);III level of professional suitability: if the test results are ID <-70 conv. units, then individuals with indicators in this range have a forecast of high professional suitability for service in the extreme unit (high level of professional suitability);
II уровень профессиональной пригодности: если параметры испытуемых оказываются в диапазоне -70≤ID≤80 по значению дискриминантного информанта (усл. ед.), то таких лиц следует считать среднепрофпригодными (средний уровень профессиональной пригодности).II level of professional suitability: if the parameters of the subjects are in the range of -70≤ID≤80 by the value of the discriminant informant (conventional units), then such persons should be considered medium-fit (average level of professional suitability).
Психологические параметры, которые вошли в итоговый алгоритм прогноза профессиональной пригодности к экстремальной профессии, позволяют с минимальными экономическими и производственными затратами, с применением только двух психологических тестов (СМИЛ и память на числа) построить адекватный и правильный прогноз службы в подразделениях, связанных с высокой долей профессионального риска.The psychological parameters that are included in the final algorithm for predicting professional suitability for an extreme profession allow, with minimal economic and production costs, using only two psychological tests (SMIL and memory for numbers) to build an adequate and correct forecast of service in units associated with a high share of professional risk.
Прогностически высокая степень нейробиологической компоненты предложенного способа профессиональной пригодности подтверждается нашими исследованиями по выявлению диагностической чувствительности лабораторных показателей на воздействие факторов экстремальной деятельности. Все параметры, вошедшие в нейробиологическую компоненту итогового дискриминантного информанта, являются еще и выявленными нами биомаркерами воздействия экстремальной профессиональной деятельности. Для проведения периодических медосмотров и скрининг-диагностики можно применить комплекс простых высокочувствительных биомаркеров, определяемых в венозной крови: уровень прямого билирубина, концентрацию тироксина, содержание иммуноглобулинов Ig A, Ig E.The prognostically high degree of neurobiological components of the proposed method of professional suitability is confirmed by our studies to identify the diagnostic sensitivity of laboratory parameters on the impact of extreme activity factors. All parameters included in the neurobiological component of the final discriminant informant are also biomarkers of the impact of extreme professional activity that we have identified. For periodic medical examinations and screening diagnostics, a complex of simple highly sensitive biomarkers determined in venous blood can be used: the level of direct bilirubin, the concentration of thyroxin, the content of immunoglobulins Ig A, Ig E.
Полученные с помощью примененного способа прогнозирования уровни профессиональной пригодности могут использоваться, как на этапе профессионального отбора в различные структуры экстремального труда, так и при медико-психологическом сопровождении сотрудников в динамике службы. При этом понижение уровня профессиональной пригодности в процессе службы может свидетельствовать о социально-психологической дезадаптации сотрудника, а также о возможных нарушениях соматического здоровья. Своевременные психокоррекционные и лечебно-диагностические мероприятия с такими сотрудниками позволят сохранить профессиональное здоровье, минимизировать деструктивные проявления у лиц экстремальных профессий.The levels of professional fitness obtained using the applied forecasting method can be used both at the stage of professional selection in various structures of extreme labor, and with medical and psychological support of employees in the service dynamics. At the same time, a decrease in the level of professional suitability in the process of service may indicate a socio-psychological maladjustment of the employee, as well as possible violations of somatic health. Timely psychocorrectional and treatment-diagnostic measures with such employees will help maintain professional health and minimize destructive manifestations in people with extreme professions.
Способ прогнозирования профессиональной пригодности в условиях экстремальной деятельности поясняется примерами конкретного осуществления:A method for predicting professional suitability in extreme conditions is illustrated by examples of specific implementation:
Пример 1: Обследуемый Александр В., 25 лет. Предварительный осмотр специалистов показал, что испытуемый практически здоров на момент обследования. Забор венозной крови для оценки нейробиологических показателей был сделан утром натощак с 8 до 10 часов. Ниже приводятся количественные значения психологической и нейробиологической компоненты данного сотрудника для непосредственного осуществления алгоритма прогноза профессиональной пригодности к экстремальной профессиональной деятельности.Example 1: Surveyed Alexander V., 25 years old. A preliminary examination of the specialists showed that the subject was practically healthy at the time of the examination. Venous blood sampling to assess neurobiological parameters was done in the morning on an empty stomach from 8 to 10 hours. The following are the quantitative values of the psychological and neurobiological components of this employee for the direct implementation of the algorithm for predicting professional suitability for extreme professional activities.
Итоговый количественный расчет алгоритма прогноза имеет видThe final quantitative calculation of the forecast algorithm has the form
IP=4,95×68-3,7×39-3,08×50-40,2×6-2,97×43=-330,6;IP = 4.95 × 68-3.7 × 39-3.08 × 50-40.2 × 6-2.97 × 43 = -330.6;
IN=5,15×3,3+1,63×69,5-25,6×1,43+0,33×18,37=99,67.IN = 5.15 × 3.3 + 1.63 × 69.5-25.6 × 1.43 + 0.33 × 18.37 = 99.67.
ID=-330,6+99,67+205,5=-25,43.ID = -330.6 + 99.67 + 205.5 = -25.43.
Параметр ID равен количественному значению -25,43 усл. ед., что соответствует для обследованного сотрудника прогнозу высокой профпригодности к службе в экстремальном подразделении (III уровень профессиональной пригодности).The parameter ID is equal to a quantitative value of -25.43 srvc. units, which corresponds to the forecasted employee the forecast of high professional suitability for service in the extreme unit (III level of professional suitability).
Пример 2: Обследуемый Владимир М., 22 года. Предварительный осмотр специалистов показал, что испытуемый практически здоров на момент обследования. Забор венозной крови для оценки нейробиологических показателей был сделан утром натощак с 8 до 10 часов. Ниже приводятся количественные значения психологической и нейробиологической компоненты данного сотрудника для непосредственного осуществления алгоритма прогноза профессиональной пригодности к экстремальной профессиональной деятельности.Example 2: Surveyed Vladimir M., 22 years old. A preliminary examination of the specialists showed that the subject was practically healthy at the time of the examination. Venous blood sampling to assess neurobiological parameters was done in the morning on an empty stomach from 8 to 10 hours. The following are the quantitative values of the psychological and neurobiological components of this employee for the direct implementation of the algorithm for predicting professional suitability for extreme professional activities.
Итоговый количественный расчет алгоритма прогноза имеет видThe final quantitative calculation of the forecast algorithm has the form
IP=4,95×78-3,7×49-3,08×50-40,2×5-2,97×53=-307,6;IP = 4.95 × 78-3.7 × 49-3.08 × 50-40.2 × 5-2.97 × 53 = -307.6;
IN=5,15×4,1+1,63×101,24-25,6×1,1+0,33×0,97=158,24.IN = 5.15 × 4.1 + 1.63 × 101.24-25.6 × 1.1 + 0.33 × 0.97 = 158.24.
ID=-307,6+158,24+205,5=56,1.ID = -307.6 + 158.24 + 205.5 = 56.1.
Параметр ID равен количественному значению 56,1 усл. ед., что соответствует для обследованного сотрудника прогнозу низкой профпригодности к службе в экстремальном подразделении (I уровень профессиональной пригодности).The parameter ID is equal to the quantitative value of 56.1 srvc. units, which corresponds to the forecasted employee with a forecast of low professional suitability for service in the extreme unit (I level of professional suitability).
Пример 3: Обследуемый Николай Ш., 35 лет. Предварительный осмотр специалистов показал, что испытуемый практически здоров на момент обследования. Забор венозной крови для оценки нейробиологических показателей был сделан утром натощак с 8 до 10 часов. Ниже приводятся количественные значения психологической и нейробиологической компоненты данного сотрудника для непосредственного осуществления алгоритма прогноза профессиональной пригодности к экстремальной профессиональной деятельности.Example 3: Examined Nikolai Sh., 35 years old. A preliminary examination of the specialists showed that the subject was practically healthy at the time of the examination. Venous blood sampling to assess neurobiological parameters was done in the morning on an empty stomach from 8 to 10 hours. The following are the quantitative values of the psychological and neurobiological components of this employee for the direct implementation of the algorithm for predicting professional suitability for extreme professional activities.
Итоговый количественный расчет алгоритма прогноза имеет видThe final quantitative calculation of the forecast algorithm has the form
IP=4,95×60-3,7×41-3,08×53-40,2×3-2,97×53=-295,9;IP = 4.95 × 60-3.7 × 41-3.08 × 53-40.2 × 3-2.97 × 53 = -295.9;
IN=5,15×4,5+1,63×59,3-25,6×1,65+0,33×4,94=79,1.IN = 5.15 × 4.5 + 1.63 × 59.3-25.6 × 1.65 + 0.33 × 4.94 = 79.1.
ID=-295,9+79,1+205,5=-11,3.ID = -295.9 + 79.1 + 205.5 = -11.3.
Параметр ID равен количественному значению -11,3 усл. ед., что соответствует для обследованного сотрудника прогнозу средней профпригодности к службе в экстремальном подразделении (II уровень профессиональной пригодности).The parameter ID is equal to a quantitative value of -11.3 srvc. units, which corresponds to the forecasted employee forecast average professional suitability for service in the extreme unit (II level of professional suitability).
Предложенный способ прогнозирования профессиональной пригодности в условиях экстремальной деятельности позволяет повысить точность прогнозирования профессиональной пригодности у лиц различных специальностей, связанных с экстремальной деятельностью; сократить время и трудоемкость обследований сотрудников и обработки полученных данных.The proposed method for predicting professional suitability in extreme conditions allows to increase the accuracy of forecasting professional suitability in people of various specialties associated with extreme activities; reduce the time and laboriousness of employee surveys and data processing.
Claims (1)
ID=IP+IN+205,5,
где IP=4,95·СМИЛ 9 - 3,7·СМИЛ 5 - 3,08·СМИЛ6 - 40,2·ЗП - 2,97·СМИЛ L;
IN=5,15·ПБ+1,63·Т4 - 25,6·Ig A+0,33·Ig E,
где IP - психологическая компонента;
IN - нейробиологическая компонента;
205,5 - константа;
4,95 - коэффициент регрессии;
СМИЛ 9 - количественное значение показателя в Т-баллах по шкале оптимистичность СМИЛ;
3,7 - коэффициент регрессии;
СМИЛ 5 - количественное значение показателя в Т-баллах по шкале мужественность-женственность СМИЛ;
3,08 - коэффициент регрессии;
СМИЛ 6 - количественное значение показателя в Т-баллах по шкале ригидность СМИЛ;
40,2 - коэффициент регрессии;
ЗП - объем кратковременной зрительной памяти, усл.ед.;
2,97 - коэффициент регрессии;
СМИЛ L - количественное значение показателя в Т-баллах по шкале L СМИЛ;
5,15 - коэффициент регрессии;
ПБ - уровень концентрации прямого билирубина, мкмоль/л;
1,63 - коэффициент регрессии;
Т4 - уровень концентрации тироксина, нмоль/л;
25,6 - коэффициент регрессии;
Ig Е - уровень концентрации иммуноглобулина Е, МЕ/мл;
0,33 - коэффициент регрессии;
Ig A - уровень концентрации иммуноглобулина А, г/л,
по полученным результатам определяют уровень профессиональной пригодности:
IP>80 усл.ед. соответствует низкому уровню профессиональной пригодности;
IP в диапазоне -70≤IP≤80 усл.ед. соответствует среднему уровню профессиональной пригодности;
а IP<-70 усл.ед. указывает на низкий уровень профессиональной пригодности. A method for predicting professional suitability in extreme conditions, including a preliminary assessment of mental and somatic health conditions, characterized in that when experts conclude that the subject is practically healthy, they also conduct a neurobiological examination, venous blood is taken in the morning from 8 to 10 hours on an empty stomach, moreover, to predict professional suitability, 9 indicators of two groups are used: 5 psychological characteristics and 4 neurobiological, We select psychological characteristics from two psychological tests: the standardized method of personality research (SMIL) and memory for numbers (GP), which use quantitative SMIL indicators on the L scale, masculinity-femininity (5 SMIL scale), rigidity (6 SMIL scale), optimism (9 SMIL scale) and the amount of short-term visual memory - memory for numbers; and 4 neurobiological indicators: the concentration level of thyroxin (T4), determined by enzyme-linked immunosorbent assay - ELISA, direct bilirubin (BP), determined by photometric test, immunoglobulins Ig E, Ig A, determined by ELISA in blood serum, and the resulting discriminant informant ID calculated by the formula:
ID = IP + IN + 205.5,
where IP = 4.95 · SMIL 9 - 3.7 · SMIL 5 - 3.08 · SMIL6 - 40.2 · GP - 2.97 · SMIL L;
IN = 5.15 · PB + 1.63 · T4 - 25.6 · Ig A + 0.33 · Ig E,
where IP is the psychological component;
IN - neurobiological component;
205.5 is a constant;
4.95 - regression coefficient;
SMIL 9 - the quantitative value of the indicator in T-points on the scale of optimism SMIL;
3,7 - regression coefficient;
SMIL 5 - the quantitative value of the indicator in T-points on the scale of masculinity-femininity SMIL;
3.08 - regression coefficient;
SMIL 6 - the quantitative value of the indicator in T-points on the rigidity scale of SMIL;
40.2 - regression coefficient;
ZP - the amount of short-term visual memory, conventional units;
2.97 - regression coefficient;
SMIL L - the quantitative value of the indicator in T-points on the scale of L SMIL;
5.15 - regression coefficient;
PB - direct bilirubin concentration level, µmol / l;
1.63 - regression coefficient;
T4 - thyroxine concentration level, nmol / l;
25.6 - regression coefficient;
Ig E - the level of concentration of immunoglobulin E, IU / ml;
0.33 - regression coefficient;
Ig A - the level of concentration of immunoglobulin A, g / l,
the results determine the level of professional suitability:
IP> 80 conventional units corresponds to a low level of professional fitness;
IP in the range of -70≤IP≤80 srvc corresponds to the average level of professional fitness;
and IP <-70 srvc indicates a low level of professional fitness.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2011129197/14A RU2466675C1 (en) | 2011-07-12 | 2011-07-12 | Method for prediction of occupational fitness in extreme activity |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2011129197/14A RU2466675C1 (en) | 2011-07-12 | 2011-07-12 | Method for prediction of occupational fitness in extreme activity |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2466675C1 true RU2466675C1 (en) | 2012-11-20 |
Family
ID=47323074
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2011129197/14A RU2466675C1 (en) | 2011-07-12 | 2011-07-12 | Method for prediction of occupational fitness in extreme activity |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2466675C1 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2716339C1 (en) * | 2019-01-28 | 2020-03-11 | Иван Васильевич Мыльченко | Method for assessing occupational fitness of hazardous occupations |
| RU2758547C1 (en) * | 2020-11-06 | 2021-10-29 | Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования "Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова" Министерства обороны Российской Федерации (ВМедА) | Method for predicting the development of stress-induced somatic diseases in students of a military university |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2234850C2 (en) * | 2002-08-05 | 2004-08-27 | Болотова Маргарита Аркадьевна | Method of predicting professional adequacy of operator working under a high emotional stress conditions |
| RU2339308C1 (en) * | 2007-02-19 | 2008-11-27 | Владимир Никитович Лунев | Method for determination of human workability in complicated technogenic conditions |
-
2011
- 2011-07-12 RU RU2011129197/14A patent/RU2466675C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2234850C2 (en) * | 2002-08-05 | 2004-08-27 | Болотова Маргарита Аркадьевна | Method of predicting professional adequacy of operator working under a high emotional stress conditions |
| RU2339308C1 (en) * | 2007-02-19 | 2008-11-27 | Владимир Никитович Лунев | Method for determination of human workability in complicated technogenic conditions |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| БОДРОВ В.А. Психология профессиональной пригодности. Учебное пособие для вузов. - М.: ПЕР СЭ, 2001, с.352-397. * |
| ГРЕБНЯК В.П. Психофизиологический метод определения профессиональной пригодности для работы в экстремальных условиях. Экстремальная физиология, гигиена и средства индивидуальной защиты человека. 1990, с.324-325. ВАСИЛЬКОВ А.М. Профессиональный отбор как метод повышения выживаемости и эффективности профессиональной деятельности военнослужащих в экстремальных условиях. Организм и окружающая среда, 2000, т.1, с.89-90. * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2716339C1 (en) * | 2019-01-28 | 2020-03-11 | Иван Васильевич Мыльченко | Method for assessing occupational fitness of hazardous occupations |
| RU2758547C1 (en) * | 2020-11-06 | 2021-10-29 | Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования "Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова" Министерства обороны Российской Федерации (ВМедА) | Method for predicting the development of stress-induced somatic diseases in students of a military university |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Buecker et al. | The development of subjective well-being across the life span: A meta-analytic review of longitudinal studies. | |
| Cavanagh et al. | Age-related changes on the effects of job characteristics on job satisfaction: A longitudinal analysis | |
| Kirchmeyer | Nonwork participation and work attitudes: A test of scarcity vs. expansion models of personal resources | |
| Salgado et al. | Comprehensive meta-analysis of the construct validity of the employment interview | |
| Taylor et al. | Validation of the Detroit Area Study Discrimination Scale in a community sample of older African American adults: the Pittsburgh healthy heart project | |
| Charles et al. | Growing old and being old: Emotional well-being across adulthood. | |
| French Jr et al. | Psychosocial factors in coronary heart disease | |
| Aldinger et al. | Neuroticism developmental courses-implications for depression, anxiety and everyday emotional experience; a prospective study from adolescence to young adulthood | |
| Hentrich et al. | The role of core self-evaluations in explaining depression and work engagement among managers | |
| Chaplin et al. | A quantitative approach to measuring the social effects of epilepsy | |
| De Haan et al. | The relationship of individual and family factors to the psychological well-being of junior high school students living in urban poverty | |
| Wolff et al. | Health is health is health? Age differences in intraindividual variability and in within-person versus between-person factor structures of self-reported health complaints. | |
| La Fleur et al. | Exploring dedifferentiation across the adult lifespan. | |
| Palmer-Bacon et al. | Stress, trauma, racial/ethnic group membership, and HPA function: Utility of hair cortisol. | |
| Annell et al. | Sustainable recruitment: individual characteristics and psychosocial working conditions among Swedish police officers | |
| Van Bogart et al. | Examining the bidirectional nature of loneliness and anxiety among older adults in daily life | |
| RU2466675C1 (en) | Method for prediction of occupational fitness in extreme activity | |
| Guimond et al. | Is more, better? Relationships of multiple psychological well-being facets with cardiometabolic disease. | |
| Long et al. | Roles of community satisfaction and community attachment in the out-migration of rural residents | |
| Alcover et al. | Transcultural validation of the Nordic Age Discrimination Scale for the Spanish-speaking working populations | |
| Brucker et al. | The association of disability status with job tenure for US workers | |
| Negrón | Personal Networks and Migration Decision: The Case of Jamaican Brain Drain. | |
| Kreiseder et al. | Watching the watchmen: assessment-biases in waiting list prioritization for the delivery of mental health services | |
| Kalinina et al. | Effects of sociopsychological factors on the development of occupational stress | |
| Butnaru et al. | Heavy work investment from the perspective of cultural factors and outcomes by types of investors |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20130713 |