Диагностика стресса и симпатической активности по параметрам кожной проводимости: современное состояние метода, области применения и перспективы в медицине

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В статье обосновывается важность объективизации стрессовых состояний в медицинских учреждениях. Отмечается, что в сравнении с другими биосигналами кожная проводимость, как одна из форм электродермальной активности (ЭДА), является более простым, доступным в исполнении, подходящим для рутинной практики методом оценки состояния симпатической нервной системы, активация которой играет ведущую роль при стрессе. В соответствии с поставленной целью изучения современных методик, в которых используются сигналы ЭДА, для понимания их возможностей в диагностике и коррекции стресса и других состояний в статье рассмотрены литературные данные, свидетельствующие о неуклонно растущем интересе к методу ЭДА; описываются физиологические механизмы формирования сигналов ЭДА и способы их измерения, виды электродов и места их наложения, типы обработки сигналов, зависимость показателей ЭДА от факторов внешней среды и индивидуальных особенностей; области и перспективы применения в медицине, свидетельствующие о высокой точности метода для определения стрессовых состояний, особенностей эмоциональных нарушений и боли, возможности мониторинга состояния пациентов с эпилепсией, тяжелыми соматическими заболеваниями и в послеоперационном периоде. В завершении приводятся данные современных отечественных исследований по применению Системы мониторинга стрессовых состояний, основанной на регистрации ЭДА, для мониторинга пациентов, проходящих реабилитацию после инсульта, и эффективности обезболивания в послеоперационном периоде в акушерстве, которые подтверждают, что учет показателей ЭДА позволяет существенно оптимизировать диагностику стрессовых состояний, эмоциональной патологии и боли.

Об авторах

А. А. Кузюкова

Национальный медицинский исследовательский центр реабилитации и курортологии Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: kuzyukovaaa@nmicrk.ru
ORCID iD: 0000-0002-9275-6491

кандидат медицинских наук

Россия, Москва

А. Ю. Загайнова

Национальный медицинский исследовательский центр реабилитации и курортологии Минздрава России

Email: kuzyukovaaa@nmicrk.ru
ORCID iD: 0000-0003-3987-3901

кандидат биологических наук

Россия, Москва

О. И. Одарущенко

Национальный медицинский исследовательский центр реабилитации и курортологии Минздрава России

Email: kuzyukovaaa@nmicrk.ru
ORCID iD: 0000-0002-0416-3558

кандидат психологических наук

Россия, Москва

Я. Г. Пехова

Национальный медицинский исследовательский центр реабилитации и курортологии Минздрава России

Email: kuzyukovaaa@nmicrk.ru
ORCID iD: 0000-0002-2754-1021

кандидат медицинских наук

Россия, Москва

Л. А. Марченкова

Национальный медицинский исследовательский центр реабилитации и курортологии Минздрава России

Email: kuzyukovaaa@nmicrk.ru
ORCID iD: 0000-0003-1886-124X

доктор медицинских наук

Россия, Москва

А. Д. Фесюн

Национальный медицинский исследовательский центр реабилитации и курортологии Минздрава России

Email: kuzyukovaaa@nmicrk.ru
ORCID iD: 0000-0003-3097-8889

доктор медицинских наук, доцент

Россия, Москва

Список литературы

  1. Эбзеева Е.Ю., Полякова О.А. Стресс и стресс-индуцированные расстройства. Медицинский совет. 2022; 16 (2): 127–33 [Ebzeeva E.Y., Polyakova O.A. Stress and stress-induced disorders. Medical Council. 2022;(2):127-133 (in Russ.)]. doi: 10.21518/2079-701X-2022-16-2-127-133
  2. Есин Р.Г., Есин О.Р., Хакимова А.Р. Стресс-индуцированные расстройства. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2020; 120 (5): 131–7 [Esin R.G., Esin O.R., Khakimova A.R. Stress-induced disorders. S.S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry. 2020; 120 (5): 131–7 (in Russ.)]. doi: 10.17116/jnevro2020120051131
  3. Posada-Quintero H.F., Chon K.H. Innovations in Electrodermal Activity Data Collection and Signal Processing: A Systematic Review. Sensors (Basel). 2020; 20 (2): 479. doi: 10.3390/s20020479
  4. Еханин С.Г. Кожно-гальваническая реакция: датчики, приборы, исследования: Методические указания к лабораторному занятию по дисциплине. Биомедицинские приборы и датчики [Электронный ресурс]. Томск: ТУСУР, 2022; 25 с. [Ekhanin S.G. Skin-galvanic reaction: sensors, devices, researches: Methodical instructions to the laboratory session on the discipline. Biomedical devices and sensors [Electronic resource]. Tomsk: TUSUR, 2022; 25 p. (in Russ.)]. URL: https://edu.tusur.ru/publications/9947
  5. Tronstad C., Amini M., Bach D.R. et al.. Current trends and opportunities in the methodology of electrodermal activity measurement. Physiol Meas. 2022; 43 (2). doi: 10.1088/1361-6579/ac5007
  6. Subramanian S., Purdon P.L., Barbieri R. et al. Elementary integrate-and-fire process underlies pulse amplitudes in Electrodermal activity. PLoS Comput Biol. 2021; 17 (7): e1009099. doi: 10.1371/journal.pcbi.1009099
  7. Bhatkar V., Picard R., Staahl C. Combining Electrodermal Activity With the Peak-Pain Time to Quantify Three Temporal Regions of Pain Experience. Front Pain Res (Lausanne). 2022; 3: 764128. doi: 10.3389/fpain.2022.764128
  8. Sánchez-Reolid R., López de la Rosa F., Sánchez-Reolid D. et al. Machine Learning Techniques for Arousal Classification from Electrodermal Activity: A Systematic Review. Sensors (Basel). 2022; 22 (22): 8886. doi: 10.3390/s22228886
  9. McNaboe R.Q., Hossain M.B., Kong Y. et al. Validation of Spectral Indices of Electrodermal Activity with a Wearable Device. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2021; 2021: 6991–4. doi: 10.1109/EMBC46164.2021.9630005
  10. Barman S.M., Kenney M.J. Methods of analysis and physiological relevance of rhythms in sympathetic nerve discharge. Clin Exp Pharmacol Physiol. 2007; 34: 350–5. doi: 10.1111/j.1440-1681.2007.04586.x
  11. Barman S.M., Yate В.J. Deciphering the Neural Control of Sympathetic Nerve Activity: Status Report and Directions for Future Research. Front Neurosci. 2017; 11: 730. doi: 10.3389/fnins.2017.00730
  12. Qasim M.S., Bari D.S., Martinsen Ø.G. Influence of ambient temperature on tonic and phasic electrodermal activity components. Physiol Meas. 2022; 43 (6). doi: 10.1088/1361-6579/ac72f4
  13. Bari D.S., Aldosky H.Y.Y., Tronstad C. et al. Influence of Relative Humidity on Electrodermal Levels and Responses. Skin Pharmacol Physiol. 2018; 31 (6): 298–307. doi: 10.1159/000492275
  14. Aldosky H.Y. Impact of obesity and gender differences on electrodermal activities. Gen Physiol Biophys. 2019; 38 (6): 513–8. doi: 10.4149/gpb_2019036
  15. Bari D.S., Yacoob Aldosky H.Y. et al. Simultaneous measurement of electrodermal activity components correlated with age-related differences. J Biol Phys. 2020; 46 (2): 177–88. doi: 10.1007/s10867-020-09547-4
  16. Chong L.S., Lin B., Gordis E. Racial differences in sympathetic nervous system indicators: Implications and challenges for research. Biol Psychol. 2023; 177: 108496. doi: 10.1016/j.biopsycho.2023.108496
  17. Hickey B.A., Chalmers T., Newton P. et al. Smart Devices and Wearable Technologies to Detect and Monitor Mental Health Conditions and Stress: A Systematic Review. Sensors (Basel). 2021; 21 (10): 3461. doi: 10.3390/s21103461
  18. Rahma O.N., Putra A.P., Rahmatillah A. et al. Electrodermal Activity for Measuring Cognitive and Emotional Stress Level. J Med Signals Sens. 2022; 12 (2): 155–62. doi: 10.4103/jmss.JMSS_78_20
  19. Almadhor A., Sampedro G.A., Abisado M. et al. Wrist-Based Electrodermal Activity Monitoring for Stress Detection Using Federated Learning. Sensors (Basel). 2023; 23 (8): 3984. doi: 10.3390/s23083984
  20. Klimek A., Mannheim I., Schouten G. et al. Wearables measuring electrodermal activity to assess perceived stress in care: a scoping review. Acta Neuropsychiatr. 2023; 1–11. doi: 10.1017/neu.2023.19
  21. Posada-Quintero H.F., Florian J.P., Orjuela-Cañón A.D. et al.. Electrodermal Activity Is Sensitive to Cognitive Stress under Water. Front Physiol. 2018; 8: 1128. doi: 10.3389/fphys.2017.01128
  22. Wincewicz K., Nasierowski T. Electrodermal activity and suicide risk assessment in patients with affective disorders. Psychiatr Pol. 2020; 54 (6): 1137–47. doi: 10.12740/PP/110144
  23. Пудиков И.В. Диагностика риска суицидального поведения по динамическим показателям электродермальной реакции. Военно-медицинский журнал. 2023; 344 (10): 41–6 [Pudikov I.V. Diagnosis of the risk of suicidal behavior by dynamic indicators of the electrodermal reaction. Voenno-medicinskij žurnal. 2023; 344 (10): 41–6 (in Russ.)]. doi: 10.52424/00269050_2023_344_10_41
  24. Carli V., Hadlaczky G., Petros N.G. et al. European Multi-Center Clinical Study of Electrodermal Reactivity and Suicide Risk Among Patients With Depression. Front Psychiatry. 2022; 12: 765128. doi: 10.3389/fpsyt.2021.765128
  25. Anmella G., Mas A., Sanabra M. et al. Electrodermal activity in bipolar disorder: Differences between mood episodes and clinical remission using a wearable device in a real-world clinical setting. J Affect Disord. 2024; 345: 43–50. doi: 10.1016/j.jad.2023.10.125
  26. Schiltz H.K., Fenning R.M., Erath S.A. et al. Electrodermal Activity Moderates Sleep-Behavior Associations in Children with Autism Spectrum Disorder. Res Child Adolesc Psychopathol. 2022; 50 (6): 823–35. doi: 10.1007/s10802-022-00900-w
  27. Visnovcova Z., Ferencova N., Grendar M. et al. Electrodermal activity spectral and nonlinear analysis - potential biomarkers for sympathetic dysregulation in autism. Gen Physiol Biophys. 2022; 41 (2): 123–31. doi: 10.4149/gpb_2022011
  28. Schach S., Rings T., Bregulla M. et al. Electrodermal Activity Biofeedback Alters Evolving Functional Brain Networks in People With Epilepsy, but in a Non-specific Manner. Front Neurosci. 2022; 16: 828283. doi: 10.3389/fnins.2022.828283
  29. Horinouchi T., Sakurai K., Munekata N. et al. Decreased electrodermal activity in patients with epilepsy. Epilepsy Behav. 2019; 100 (Pt A): 106517. doi: 10.1016/j.yebeh.2019.106517
  30. Vieluf S., Amengual-Gual M., Zhang B. et al. Twenty-four-hour patterns in electrodermal activity recordings of patients with and without epileptic seizures. Epilepsia. 2021; 62 (4): 960–72. doi: 10.1111/epi.16843
  31. Casanovas Ortega M., Bruno E., Richardson M.P. Electrodermal activity response during seizures: A systematic review and meta-analysis. Epilepsy Behav. 2022; 134: 108864. doi: 10.1016/j.yebeh.2022.108864
  32. Sebastião R., Bento A., Brás S. Analysis of Physiological Responses during Pain Induction. Sensors (Basel). 2022; 22 (23): 9276. doi: 10.3390/s22239276
  33. Thiam P., Bellmann P., Kestler H.A. et al. Exploring Deep Physiological Models for Nociceptive Pain Recognition. Sensors (Basel). 2019; 19 (20): 4503. doi: 10.3390/s19204503
  34. Kong Y., Posada-Quintero H.F., Chon K.H. Sensitive Physiological Indices of Pain Based on Differential Characteristics of Electrodermal Activity. IEEE Trans Biomed Eng. 2021; 68 (10): 3122–30. doi: 10.1109/TBME.2021.3065218
  35. Johansen A.O., Mølgaard J., Rasmussen S.S. et al. Deviations in continuously monitored electrodermal activity before severe clinical complications: a clinical prospective observational explorative cohort study. J Clin Monit Comput. 2023; 37 (6): 1573–84. doi: 10.1007/s10877-023-01030-4
  36. Kuderava Z., Kozar M., Visnovcova Z. et al. Sympathetic nervous system activity and pain-related response indexed by electrodermal activity during the earliest postnatal life in healthy term neonates. Physiol Res. 2023; 72 (3): 393–401. doi: 10.33549/physiolres.935061
  37. Упрямова Е.Ю., Шифман Е.М., Дегтярев П.А. и др. Оценка качества послеоперационного обезболивания после кесарева сечения по данным системы мониторинга стрессовых состояний: проспективное одноцентровое рандомизированное клиническое сравнительное исследование. Регионарная анестезия и лечение острой боли. 2023; 17 (4): 267–77 [Upryamova E.Y., Shifman E.M., Degtyarev P.A. et al. Postoperative pain relief quality after cesarean section using a stress monitor (Neon FSC system): prospective single-center randomized clinical comparative study. Regional Anesthesia and Acute Pain Management. 2023; 17 (4): 267–77 (in Russ.)]. doi: 10.17816/RA608168
  38. Кузюкова А.А., Рачин А.П., Колышенков В.А. Мониторинг электродермальной активности для определения стрессовых состояний, эмоциональных нарушений и эффективности проводимых реабилитационных мероприятий по их коррекции у пациентов с инсультами: пилотное исследование. Вестник Восстановительной медицины. 2022; 21 (6): 19–29 [Kuzyukova A.A., Rachin A.P., Kolyshenkov V.A. Electrodermal Activity Monitoring for Stroke Patients Stress States, Еmotional Disturbances, Rehabilitation Measures Effectiveness Specification: a Pilot Study. Bulletin of Rehabilitation Medicine. 2022; 21 (6): 19–29 (in Russ.)]. doi: 10.38025/2078-1962-2022-21-6-19-29

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».