RU2848479C2 - Method for prediction of probability of making professional errors on railway transport - Google Patents
Method for prediction of probability of making professional errors on railway transportInfo
- Publication number
- RU2848479C2 RU2848479C2 RU2023124224A RU2023124224A RU2848479C2 RU 2848479 C2 RU2848479 C2 RU 2848479C2 RU 2023124224 A RU2023124224 A RU 2023124224A RU 2023124224 A RU2023124224 A RU 2023124224A RU 2848479 C2 RU2848479 C2 RU 2848479C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- errors
- professional
- probability
- railway transport
- indicators
- Prior art date
Links
Abstract
Description
Изобретение относится к области железнодорожного транспорта, в частности, к системам контроля и управления функциональными показателями машиниста, а также может быть использована при прогнозировании риска совершения профессиональных ошибок на железнодорожном транспорте.The invention relates to the field of railway transport, in particular, to systems for monitoring and controlling the functional indicators of a driver, and can also be used to predict the risk of committing professional errors in railway transport.
О функциональном состоянии человека можно судить по совокупности различных психофизиологических показателей. Известен способ оценки по показателю активности регуляторных систем, рассчитанному по спектральным и математико-статистическим характеристикам сердечного ритма (Баевский P.M. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии. - М., 1979). Развитие этого способа - патент РФ №2028078, МПК А61В 5/04 «Устройство для контроля и коррекции функционального состояния человека», Гондарева Л.Н, Лазуткин А.Г, Разумов Н.В., Тунгатаров Р.Б., Горшенин С.Ю., Койчубеков Б.К., заявка 5020570/14, 1991.07.26. Опубликовано 1995.02.09, которое позволяет предъявлять физиологические параметры и интегральную балльную оценку состояния человека как исследователю, так и обследуемому для экспресс-контроля и самоконтроля. Способ позволяет оценить интегральный показатель сердечно-сосудистой системы ПАРС. Недостатком его является оценка лишь одной из составляющих функционального состояния человека - состояния сердечно-сосудистой системы. https://yandex.m/patents/doc/RU2028078Cl_19950209.The functional state of a person can be judged by a combination of various psychophysiological indicators. A known method of assessment is based on the activity of regulatory systems calculated from the spectral and mathematical-statistical characteristics of the heart rhythm (Baevsky RM Forecasting states on the border between norm and pathology. - Moscow, 1979). The development of this method is found in Russian Federation Patent No. 2028078, IPC A61B 5/04 "Device for monitoring and correcting the functional state of a person", Gondareva L.N., Lazutkin A.G., Razumov N.V., Tungatarov R.B., Gorshenin S.Yu., Koichubekov B.K., application 5020570/14, 1991.07.26. Published on February 9, 1995, this method allows for the presentation of physiological parameters and an integrated score assessment of a person's condition to both the researcher and the subject for express monitoring and self-monitoring. This method allows for the assessment of the integrated cardiovascular system indicator (PARS). Its drawback is that it assesses only one component of a person's functional state—the state of the cardiovascular system. https://yandex.m/patents/doc/RU2028078Cl_19950209.
Известен «Способ оценки и прогноза функционального состояния работников транспортных профессий» - патент РФ №2378979, МПК А61В 5/100, авторы Вильк М.Ф., Викторов B.C., Булюк А.Н., Воронцова И.Г., Тулушев В.Н., Заявка: 2008133183/14, 14.08.2008, Опубликовано: 20.01.2010 Бюл. №2, включающий измерение психофизиологических показателей следующими методиками и тестами:A “Method for assessing and predicting the functional state of workers in transport professions” is known - Russian Federation Patent No. 2378979, IPC A61B 5/100, authors Vilk M.F., Viktorov V.S., Bulyuk A.N., Vorontsova I.G., Tulushev V.N., Application: 2008133183/14, 14.08.2008, Published: 20.01.2010 Bulletin No. 2, including the measurement of psychophysiological indicators using the following methods and tests:
Физиологические показатели:Physiological indicators:
• частота сердечных сокращений в покое;• resting heart rate;
• индекс напряжения сердечного ритма по Баевскому;• Baevsky's heart rate stress index;
• индекс Руфье-Диксона. Психофизиологические показатели:• Ruffier-Dixon index. Psychophysiological indicators:
• теппинг-тест;• tapping test;
• время простой зрительно-моторной реакции;• time of simple visual-motor reaction;
• время сложной зрительно-моторной реакции;• time of complex visual-motor reaction;
• символо-цифровой тест Векслера. Психологические показатели:• Wechsler Symbol-Digit Test. Psychological indicators:
• общее состояние здоровья по Голдбергу;• general health status according to Goldberg;
• личностная тревожность по Тейлору;• Taylor's personality anxiety;
• ситуативная тревожность по Спилбергеру-Ханину;• situational anxiety according to Spielberger-Khanin;
• коэффициент вегетативного баланса по цветовому тесту Люшера-Шипоша;• coefficient of vegetative balance according to the Luscher-Shiposh color test;
• субъективная минута по Халбергеру-Моисеевой.• subjective minute according to Halberger-Moiseeva.
Способ пригоден для проведения автоматизированного психофизиологического обследования работников транспортных профессий, тем не менее данный способ не позволяет в условиях пунктов предрейсового осмотра произвести оперативную оценку состояния машиниста и выяснить вероятность совершения профессиональных ошибок во время работы машиниста железнодорожного транспорта. https://vandex.ru/patents/doc/RU2378979C1_20100120The method is suitable for automated psychophysiological assessment of transport workers; however, it does not allow for a prompt assessment of the driver's condition at pre-trip inspection stations or the likelihood of professional errors during work by a railway driver. https://vandex.ru/patents/doc/RU2378979C1_20100120
Технический результат предполагаемого изобретения заключается в снижении количества профессиональных нарушений на железнодорожном транспорте путем выявления машинистов и помощников машинистов группы риска, снижение тем самым количества ЧС на ЖД транспорте.The technical result of the proposed invention is to reduce the number of professional violations in railway transport by identifying drivers and assistant drivers at risk, thereby reducing the number of emergencies in railway transport.
Предлагаемый способ прогнозирования чрезвычайных ситуаций на железнодорожном транспорте основан на анализе психофизиологических показателей организма машиниста с последующим анализом и расчетом вероятности совершения профессиональных ошибок.The proposed method for predicting emergency situations in railway transport is based on the analysis of the psychophysiological indicators of the driver's body, followed by analysis and calculation of the probability of committing professional errors.
Для расчета способа необходимо произвести замеры и вычислить следующие характеристики: адаптационный потенциал, уровень стресса, диастолическое артериальное давление, насыщенность крови кислородом. Расчет осуществляется по оригинальной формуле.To calculate this method, it's necessary to measure and calculate the following parameters: adaptive potential, stress level, diastolic blood pressure, and blood oxygen saturation. The calculation is performed using a unique formula.
В разработанном нами способе использованы следующие характеристики:The method we developed uses the following characteristics:
1. Адаптационный потенциал (АП).1. Adaptation potential (AP).
2. Уровень стресса (УС).2. Stress level (SL).
3. Диастолическое артериальное давление (ДАД).3. Diastolic blood pressure (DBP).
4. Насыщенность крови кислородом (SpO2).4. Blood oxygen saturation (SpO 2 ).
Именно эти четыре характеристики показали наиболее высокие показатели корреляционной связи (от 0,33 до 0,71) с совершаемыми профессиональными нарушениями, выявленными у обследуемых машинистов.It was these four characteristics that showed the highest correlation rates (from 0.33 to 0.71) with the professional violations committed, identified among the examined drivers.
Измеряемые показатели оцениваются следующим образом:The measured indicators are assessed as follows:
1. Адаптационный потенциал рассчитывается по формуле:1. Adaptation potential is calculated using the formula:
АП=0,011*ЧСС+0,014*САД+0,008*ДАД+0,014*В+0,009*М-0,009*Р-0,27,AP=0.011*HR+0.014*SBP+0.008*DBP+0.014*B+0.009*M-0.009*P-0.27,
где ЧСС - частота сердечных сокращений; САД - систолическое артериальное давление; ДАД - диастолическое артериальное давление; В - возраст в годах; М - масса тела в кг; Р - рост в см.where HR is the heart rate; SBP is the systolic blood pressure; DBP is the diastolic blood pressure; A is the age in years; M is the body weight in kg; P is the height in cm.
2. Уровень стресса рассчитывался на основе контурного анализа пульсовой волны, регистрируемой методом фотоплетизмографии на аппарате «Ан-гиоСкан-01» (ООО «АнгиоСкан-Электроникс», Россия) прибор АнгиоСкан.2. The stress level was calculated based on the contour analysis of the pulse wave recorded by photoplethysmography on the AngioScan-01 device (AngioScan-Electronics LLC, Russia).
3. Диастолическое артериальное давление измерялось с использованием автоматического измерителя (тонометра) «Omron М2Есо».3. Diastolic blood pressure was measured using an automatic tonometer “Omron M2Eco”.
4. Насыщенность крови кислородом измерялась на аппарате «Ангио-Скан-01» (ООО «АнгиоСкан-Электроникс», Россия) прибор АнгиоСкан.4. Blood oxygen saturation was measured using the Angio-Scan-01 device (OOO AngioScan-Electronics, Russia).
После измерений и расчета всех характеристик возникла необходимость в едином интегральном значении, которое однозначно сообщало бы о наличии риска совершения профессиональных ошибок или его отсутствии. Используя математические методы была выдвинута гипотеза, что, если от полученных значений обследуемых машинистов отнять максимальные значения характеристик, равных границе физиологического норматива и поделить их на эти же границы, должно получиться значение ноль или близкое к нулю. Гипотеза подтвердилась, при наименьшем отклонении от границ физиологического норматива значение получается ноль или близкое к нулю. Стоит отметить, в связи с тем, что диастолическое давление показало более сильную корреляционную связь (0,71), отличающуюся примерно в два раза от других значений с профессиональными ошибками, в связи с чем, было принято решение усилить это значение, умножив его на 2.After measuring and calculating all the characteristics, a single, integrated value emerged that would clearly indicate the presence or absence of a risk of professional errors. Using mathematical methods, a hypothesis was developed that if the maximum characteristic values equal to the physiological norm were subtracted from the measured values of the drivers and divided by these same limits, the resulting value would be zero or close to zero. The hypothesis was confirmed: with the smallest deviation from the physiological norm, the value was zero or close to zero. It is worth noting that diastolic pressure showed a stronger correlation (0.71), differing approximately twofold from other values with professional errors. Therefore, a decision was made to increase this value by multiplying it by two.
Границы физиологических нормативов были взяты следующие:The following physiological norms were taken as boundaries:
Индекс стресса, равный более 150 усл. ед. считается отклонением от нормы. Значение границы равно 150.A stress index greater than 150 conventional units is considered abnormal. The cutoff value is 150.
Нормой значения диастолического артериального давления является значение не более 85 мм.рт.ст.Значение границы равно 85.The normal value of diastolic blood pressure is no more than 85 mmHg. The limit value is 85.
Адаптационный потенциал, имеющий значение <2,1 ус.ед - считается нормой. Значение границы равно 2,1.An adaptive potential value of <2.1 standard units is considered normal. The cutoff value is 2.1.
Эталонный показатель насыщенности крови кислородом составляет 100%. Стоит отметить, что у предыдущих показателей превышение сообщало о негативных изменениях, а в случае со значением насыщенности крови все наоборот, чем ниже - тем хуже, в связи с чем в способе не границу допустимого значения отнимаем от выявленной характеристики, а наоборот. Итогом проведенной работы явилась следующая формула:The reference value for blood oxygen saturation is 100%. It's worth noting that with the previous indicators, exceeding the threshold indicated negative changes, but with blood oxygen saturation, it's the opposite: the lower the value, the worse. Therefore, in this method, we subtract the threshold from the determined value, not the threshold, but vice versa. The result of this work was the following formula:
где R - коэффициент совершения профессиональных ошибок; IS - Индекс стресса; DAD - Диастолическое давление; АР - Адаптационный потенциал; S - Насыщенность крови кислородом.where R is the coefficient of professional errors; IS is the stress index; DAD is the diastolic pressure; AP is the adaptation potential; S is the blood oxygen saturation.
Результат вычисления характеристик.Result of calculation of characteristics.
В результате применения предложенного способа у обследованных машинистов выяснилось, что значения получаются в интервале от -0,898 до 5,074 ус.ед. (Рис. 1, Рис. 2) У машинистов, которых были зафиксированы значения в интервале от -0,898 до 0,3 значения психофизиологических характеристик больше соответствовали значениям физиологической нормы. При этом машинисты с интегральным показателем R>0,3, наоборот, чаще других совершали профессиональные нарушения, при этом значения физиологических характеристик у данной группы по одному или нескольким показателям также выходят за пределы физиологической нормы.Application of the proposed method to the surveyed drivers revealed values ranging from -0.898 to 5.074 standard units (Fig. 1, Fig. 2). Drivers with values ranging from -0.898 to 0.3 had psychophysiological characteristics more closely aligned with physiological norms. Drivers with an integral indicator R>0.3, on the other hand, committed professional violations more frequently than others, while the physiological characteristics of this group also fell outside the physiological norm for one or more indicators.
Таким образом, был сделан вывод о том, что машинисты, у которых интегральный показатель >0,3 чаще других имеют риск совершения профессиональных нарушений. Thus, it was concluded that drivers with an integral indicator >0.3 are more likely than others to have a risk of committing professional violations.
Пример №1Example #1
большинство психофизиологических характеристик (S=98, IS=36, DAD=82, АР=2,8) в пределах физиологического норматива. Значение R=- 0,469 сообщает о низкой вероятности совершения профессиональных ошибок (Рис. 1). Most psychophysiological characteristics (S=98, IS=36, DAD=82, AP=2.8) were within physiological norms. The value R=-0.469 indicates a low probability of committing professional errors (Fig. 1).
Пример №2Example #2
большинство психофизиологических характеристик (S=95, IS=600, DAD=94, АР=2,8) выходят за пределы физиологического норматива. Значение R=3,642 сообщает о высокой вероятности совершения профессиональных ошибок (Рис. 2). Most psychophysiological characteristics (S=95, IS=600, DAD=94, AP=2.8) fall outside the physiological norm. R=3.642 indicates a high probability of professional errors (Fig. 2).
Психофизиологические характеристики машинистов были взяты из базы данных, на которую получено свидетельство о регистрации. Свидетельство о регистрации базы данных 2020622635, 14.12.2020. Заявка №2020621865 от 06.10.2020 Антропометрические характеристики машинистов локомотивных бригад (авторы: Москвин А.А., Целых Е.Д., Ахтямов М.Х., Евсеева Г.П.), (https://elibrary.ru/item.asp?id=44439756).The psychophysiological characteristics of the drivers were taken from the database for which a registration certificate was received. Database registration certificate 2020622635, December 14, 2020. Application No. 2020621865 dated October 6, 2020. Anthropometric characteristics of locomotive crew drivers (authors: Moskvin A.A., Tselykh E.D., Akhtyamov M.Kh., Evseeva G.P.), (https://elibrary.ru/item.asp?id=44439756).
В процессе проведения исследования умерли от различных неинфекционных заболеваний 5 машинистов из группы высокой вероятности совершения профессиональных ошибок. Данный факт сообщает, что способ также позволяет выявлять группу людей, у которых прогрессирует развитие различных неинфекционных заболеваний, требующих внимания медицинских специалистов.During the study, five train drivers from a group with a high risk of professional errors died from various non-communicable diseases. This finding suggests that the method can also identify individuals at risk for developing various non-communicable diseases that require medical attention.
Claims (16)
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2023124224A RU2023124224A (en) | 2025-03-19 |
| RU2848479C2 true RU2848479C2 (en) | 2025-10-20 |
Family
ID=
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU147524U1 (en) * | 2014-02-12 | 2014-11-10 | Александр Николаевич Цуриков | AUTOMATED INFORMATION SYSTEM TO SUPPORT MANAGEMENT DECISIONS IN THE CONDITIONS OF EMERGENCY SITUATION IN RAILWAY TRANSPORT |
| RU2682996C1 (en) * | 2018-06-25 | 2019-03-25 | Общество с ограниченной ответственностью Производственное объединение "НЕЙРОКОМ-ЭЛЕКТРОНТРАНС" | Method for determining functional status of driver of vehicle in trip by tremor hands |
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU147524U1 (en) * | 2014-02-12 | 2014-11-10 | Александр Николаевич Цуриков | AUTOMATED INFORMATION SYSTEM TO SUPPORT MANAGEMENT DECISIONS IN THE CONDITIONS OF EMERGENCY SITUATION IN RAILWAY TRANSPORT |
| RU2682996C1 (en) * | 2018-06-25 | 2019-03-25 | Общество с ограниченной ответственностью Производственное объединение "НЕЙРОКОМ-ЭЛЕКТРОНТРАНС" | Method for determining functional status of driver of vehicle in trip by tremor hands |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| ГЛАДЫШЕВА А.А. и др. Перспективные направления политики РЖД в области охраны здоровья и повышения безопасности пассажирских и грузовых перевозок. "Модернизационные процессы в обществе и на железнодорожном транспорте: исторический опыт и современная практика": Материалы II всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Омск, 2021, стр. 200-210. * |
| ФРАНТАСОВ Д.Н. и др. Автоматизированная оценка персонала железнодорожного транспорта для выявления рискового поведения как средство повышения экономической эффективности предприятия. Вестник Самарского государственного экономического университета. 2020, 11 (193), стр. 98-106. BRUSENTSOV V. et al. Higher efficiency of control over functional status of locomotive crew members. IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 2020, 985 012041. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4243605B2 (en) | Autonomic nerve inspection device | |
| EP3533389A1 (en) | Methods and systems for measuring a stress indicator, and for determining a level of stress in an individual | |
| Hoogerwerf et al. | Physiological stress response patterns during a blood donation | |
| US9795308B2 (en) | Device for measuring brachial blood pressure in an individual | |
| KR102505845B1 (en) | Software, health status determination device and health status determination method | |
| Kevric et al. | Validation of the Full Outline of Unresponsiveness (FOUR) Scale for conscious state in the emergency department: comparison against the Glasgow Coma Scale | |
| Connett et al. | Use of pulse oximetry in the hospital management of acute asthma in childhood | |
| CN111248875A (en) | Postoperative patient condition early warning monitoring method and system | |
| JP2019023790A (en) | Death prediction device and death prediction program | |
| RU2848479C2 (en) | Method for prediction of probability of making professional errors on railway transport | |
| RU2639130C1 (en) | Method for estimation of professional risk to health related to arterial hypertension development for workers engaged in underground mining under conditions of labour with production noise at levels above permissible | |
| RU2367354C1 (en) | Reproductive health situation prediction procedure | |
| RU2378979C1 (en) | Method of evaluation and prediction of functional state of transport profession workers | |
| Raru et al. | Contribution of gait speed, grip strength, and depression on the risk of serious falls among older adults | |
| CN111419249A (en) | Generation method and prediction system of depression prediction model | |
| EP2900122B1 (en) | A device for measuring brachial blood pressure in an individual | |
| RU2004120669A (en) | METHOD FOR DETERMINING THE GENERAL CONDITION OF A HUMAN ORGANISM | |
| RU2339308C1 (en) | Method for determination of human workability in complicated technogenic conditions | |
| RU2347523C2 (en) | Method for assessment of focal tick-borne encephalitis patient condition severity | |
| RU2364333C1 (en) | Method of health assessment of operators | |
| Asani et al. | Blood pressure pattern and its correlates among primary school children in Jos, Nigeria | |
| RU2768448C1 (en) | Method for assessing 5-year cardiovascular risk using the arterial stiffness index "cardio-ankle vascular index-cavi" | |
| Rahman et al. | Effectivity Rts And Gap To Predict Mortality Patients Of Head Injury At Emergency Ward Of Ulin Hospital Banjarmasin | |
| RU2534913C1 (en) | Method for evaluating high risk of cardiovascular diseases in young individuals | |
| RU2811937C1 (en) | Method of predicting death in patients with chronic obstructive pulmonary disease |