zurniimtpeМедицина труда и промышленная экологияRussian Journal of Occupational Health and Industrial Ecology1026-94282618-8945FSBSI “Izmerov Research Institute of Occupational Health”10.31089/1026-9428-2024-64-10-681-687etdylpzurniimtpe-3592Research ArticleПРАКТИЧЕСКОМУ ЗДРАВООХРАНЕНИЮFOR THE PRACTICAL MEDICINEОценка возрастных особенностей состояния водителей большегрузных машин на основе спектрального анализа ЭЭГ‒ЭКГ и стресс-тестов при массовых профосмотрахAssessment of age-related features of the condition of heavy-duty truck drivers based on spectral analysis of EEG-ECG and stress tests during mass occupational examinationshttps://orcid.org/0000-0002-2823-4074ФлейшманАрнольд НаумовичFleishmanArnold N.

Заведующий лабораторией прикладной нейрофизиологии, д-р мед. наук, профессор

e-mail: anf937@mail.ru

Head of the Applied Neurophysiology Laboratory, Dr. of Sci. (Med.), Professor

e-mail: anf937@mail.ru

anf937@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0004-5798-3842ЯукАльбина ВикторовнаYaukAlbina V.

Инженер лаборатории прикладной нейрофизиологии

e-mail: yauk.a@inbox.ru

Engineer of the Applied Neurophysiology Laboratory

e-mail: yauk.a@inbox.ru

yauk.a@inbox.ruhttps://orcid.org/0000-0002-1337-0989ПетровскийСтанислав АльфредовичPetrovskiyStanislav A.

Младший научный сотрудник лаборатории прикладной нейрофизиологии

e-mail: staspetrovskey@yandex.ru

Junior Researcher of The Applied Neurophysiology Laboratory

e-mail: staspetrovskey@yandex.ru

staspetrovskey@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0002-0121-2246БлажинаОльга НиколаевнаBlazhinaOlga N.

Заведующий отделением периодических медицинских осмотров

e-mail: olgablaz9@mail.ru

Head of the Department for Periodic Medical Examinations

e-mail: olgablaz9@mail.ru

olgablaz9@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-0956-3606КораблинаТатьяна ВалентиновнаKorablinaTatyana V.

Инженер лаборатории прикладной нейрофизиологии

e-mail: kortv07@bk.ru

Engineer of the Applied Neurophysiology Laboratory

e-mail: kortv07@bk.ru

kortv07@bk.ruФГБНУ «Научно-исследовательский институт комплексных проблем гигиены и профессиональных заболеваний»РоссияResearch Institute for Complex Problems of Hygiene and Occupational DiseasesRussian Federation2024061120246410681687Copyright © Флейшман А.Н., Яук А.В., Петровский С.А., Блажина О.Н., Кораблина Т.В., 20242024Флейшман А.Н., Яук А.В., Петровский С.А., Блажина О.Н., Кораблина Т.В.Fleishman A.N., Yauk A.V., Petrovskiy S.A., Blazhina O.N., Korablina T.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.journal-irioh.ru/jour/article/view/3592

Исследованы возрастные физиологические особенности водителей большегрузных машин угольных разрезов на основе спектрального анализа ЭЭГ‒ЭКГ и стресс-тестов, имеющих прогностическое значение в профессиональной деятельности.

Цель исследования — оценить функциональное состояние водителей большегрузных машин разных возрастных групп на основе комплексного спектрального анализа ЭЭГ–ЭКГ в условиях профосмотров.

На профосмотре исследованы спектральные показатели ЭЭГ‒ЭКГ у 300 водителей мужчин в возрасте от 25 до 66 лет. Регистрация ЭЭГ осуществлялась при размещении электродов в системе 10–20. Анализ ЭЭГ проводился с предварительным визуальным анализом с последующим удалением артефактов. Оценивался уровень представительства основного альфа-ритма и его пространственного распределения. Регистрация ЭКГ осуществлялась в первом отведении. Длительность регистрации ЭЭГ–ЭКГ около 15 минут в типичной последовательности стресс-тестов: исходного состояния, ритмической фотостимуляции, гипервентиляции с периодами восстановления. Спектральный анализ ЭЭГ‒ЭКГ осуществлялся в автоматическом режиме на приборе Neurotravel (Италия).

В исходных спектрах ЭЭГ найдена более низкая мощность альфа и дельта активность у водителей старшего возраста 45–66 лет, что способствовало кумулятивному эффекту стресс нагрузки. Световая стресс стимуляция значительно снижала альфа- и дельта-активность и повышала бета-активность ЭЭГ в обеих группах, при этом в старшей группе высокочастотный диапазон значительно превышал низкочастотный. Одновременно с изменениями ЭЭГ стресс фотостимуляция увеличивала энергетику спектров ЭКГ во всех частотных диапазонах.

Установлено появление дополнительных индикаторов состояния стресса при световой стимуляции у водителей старшей возрастной группы на основе показателей корреляции спектров ЭЭГ‒ЭКГ (альфа/дельта) и отсутствие подобных изменений в группе молодых водителей 25–35 лет. Причем коэффициенты корреляции ЭЭГ–ЭКГ и их критические значения возрастали в группах с шагом в 6 лет с 35 до 65 лет.

Водители старшего возраста на основе нейро-кардиодинамических показателей находились в состоянии хронического стресса и вытекающих рисков здоровья и профессиональной деятельности, а найденные физиологические механизмы стресса могут быть в основе способов его профилактики.

Ограничения исследования

Ограничения исследования. Исследование ограничено оценкой ЭЭГ- и ЭКГ-показателями у 300 водителей большегрузных машин.

Этика

Этика. Исследование выполнено неинвазивными методами и одобрено биоэтическим комитетом НИИ комплексных проблем гигиены и профессиональных заболеваний, протокол № 5, § 1 от 26.12.2018 г., в соответствии с Хельсинкской декларацией Всемирной медицинской ассоциации «Этические принципы проведения медицинских исследований с участием человека в качестве субъекта» с поправками 2013 г. и «Правилами надлежащей клинической практики», утверждёнными приказом Минздрава России № 200н от 1 апреля 2016 г. Все обследуемые пациенты подписали добровольное информированное согласие на участие в исследовании.

Участие авторов

Участие авторов:Флейшман А.Н. — концепция и дизайн исследования, сбор и анализ данных, сбор данных литературы, написание текста;Яук А.В. — статистическая обработка;Петровский С.А. — сбор и обработка данных литературы;Блажина О.Н. — сбор и обработка данных, редактирование;Кораблина Т.В. — статистическая обработка.

Финансирование

Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.

Конфликт интересов

Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Дата поступления

Дата поступления: 12.09.2024 / Дата принятия к печати: 16.10.2024 / Дата публикации: 08.11.2024

The authors studied the physiological characteristics of drivers of heavy-duty coal mine vehicles based on spectral analysis of EEG-ECG and stress tests, which have prognostic value in professional activity.

The study aims to assess the functional condition of heavy-duty truck drivers of different age groups based on a comprehensive spectral analysis of EEG-ECG under occupational examinations.

During the survey, the authors have studied the spectral parameters of the EEG‒ECG in 300 male drivers aged 25 to 66 years. Specialists have performed EEG registration when placing electrodes in the 10–20 system. The EEG analysis was performed with a preliminary visual analysis followed by the removal of artifacts. The scientists assessed the level of representation of the main alpha rhythm and its spatial distribution. The ECG registration was in the first lead. The duration of EEG-ECG registration is about 15 minutes in a typical sequence of stress tests: baseline, rhythmic photostimulation, hyperventilation with recovery periods. The spectral analysis of the EEG‒ECG was performed automatically on a Neurotravel device (Italy).

The authors found lower alpha and delta activity in the initial EEG spectra in older drivers aged 45–66 years, which contributed to the cumulative effect of stress load. Light stress stimulation significantly reduced alpha and delta activity and increased beta EEG activity in both groups, while in the older group the high-frequency range significantly exceeded the low-frequency range. Simultaneously with the changes in the EEG, stress photostimulation increased the energy of the ECG spectra in all frequency ranges.

The authors established the appearance of additional stress indicators during light stimulation in older drivers based on the correlation of EEG‒ECG spectra (alpha/delta) and the absence of such changes in the group of young drivers aged 25–35 years. Moreover, the EEG–ECG correlation coefficients and their critical values increased in groups in increments of 6 years — from 35 to 65 years.

Elderly drivers, based on neuro-cardiodynamic indicators, were in a state of chronic stress and the resulting risks to health and professional activity, and the identified physiological mechanisms of stress may be at the heart of ways to prevent it.

Limitations

Limitations. The study is limited to the assessment of EEG and ECG indicators in 300 heavy truck drivers.

Ethics

Ethics. The study was performed using non-invasive methods and approved by the Bioethical Committee of the Research Institute of Complex Problems of Hygiene and Occupational Diseases, Protocol No. 5, § 1 dated 12/26/2018, in accordance with the Helsinki Declaration of the World Medical Association «Ethical Principles of conducting medical research with human participation as a subject» as amended in 2013 and the «Rules of Good Clinical Practice» approved by by Order of the Ministry of Health of the Russian Federation No. 200n dated April 1, 2016. All the examined patients signed a voluntary informed consent to participate in the study.

Contribution

Contribution:Fleishman A.N. — research concept and design, data collection and analysis, literature data collection, text writing;Yauk A.V. — statistical processing;Petrovsky S.A. — collection and processing of literature data;Blazhina O.N. — data collection and processing, editing;Korablina T.V. — statistical processing.

Funding

Funding. The study had no funding.

Conflict of interests

Conflict of interests. The authors declare no conflict of interests.

Received

Received: 12.09.2024 / Accepted: 16.10.2024 / Published: 08.11.2024

водители большегрузных машинвозрастные особенностистресс-анализ ЭЭГ‒ЭКГпрофосмотрdrivers of heavy trucksage characteristicsstress analysis of EEG-ECGoccupational examinationReferencesSalvia E., Petit C., Champely S., Chomette R., Di Rienzo F., Collet C. Effects of age and task load on drivers’ response accuracy and reaction time when responding to traffic lights. Front Aging Neurosci. 2016; 8: 169. https://doi.org/10.3389/fnagi.2016.00169Salvia E., Petit C., Champely S., Chomette R., Di Rienzo F., Collet C. Effects of age and task load on drivers’ response accuracy and reaction time when responding to traffic lights. Front Aging Neurosci. 2016; 8: 169. https://doi.org/10.3389/fnagi.2016.00169Stancin I., Cifrek M., Jovic A. A review of EEG signal features and their application in driver drowsiness detection systems. Sensors (Basel). 2021; 21(11): 3786. https://doi.org/10.3390/s21113786Stancin I., Cifrek M., Jovic A. A review of EEG signal features and their application in driver drowsiness detection systems. Sensors (Basel). 2021; 21(11): 3786. https://doi.org/10.3390/s21113786Arefnezhad S., Hamet J., Eichberger A., Frühwirth M., Ischebeck A., Koglbauer I.V., et al. Driver drowsiness estimation using EEG signals with a dynamical encoder-decoder modeling framework. Sci Rep. 2022; 12(1): 2650. https://doi.org/10.1038/s41598-022-05810-xArefnezhad S., Hamet J., Eichberger A., Frühwirth M., Ischebeck A., Koglbauer I.V., et al. Driver drowsiness estimation using EEG signals with a dynamical encoder-decoder modeling framework. Sci Rep. 2022; 12(1): 2650. https://doi.org/10.1038/s41598-022-05810-xLi Y., Wang F., Ke H., Wang L.L., Xu C.C. A driver’s physiology sensor-based driving risk prediction method for lane-changing process using hidden Markov model. Sensors (Basel). 2019; 19(12): 2670. https://doi.org/10.3390/s19122670Li Y., Wang F., Ke H., Wang L.L., Xu C.C. A driver’s physiology sensor-based driving risk prediction method for lane-changing process using hidden Markov model. Sensors (Basel). 2019; 19(12): 2670. https://doi.org/10.3390/s19122670Wang L., Song F., Zhou T.H., Hao J., Ryu K.H. EEG and ECG-based multi-sensor fusion computing for real-time fatigue driving recognition based on feedback mechanism. Sensors (Basel). 2023; 23(20): 8386. https://doi.org/10.3390/s23208386Wang L., Song F., Zhou T.H., Hao J., Ryu K.H. EEG and ECG-based multi-sensor fusion computing for real-time fatigue driving recognition based on feedback mechanism. Sensors (Basel). 2023; 23(20): 8386. https://doi.org/10.3390/s23208386Cao Z. A review of artificial intelligence for EEG-based brain-computer interfaces and applications. Brain Science Advances. 2020; 6(3): 162-70. https://doi.org/10.26599/BSA.2020.9050017Cao Z. A review of artificial intelligence for EEG-based brain-computer interfaces and applications. Brain Science Advances. 2020; 6(3): 162-70. https://doi.org/10.26599/BSA.2020.9050017Некрасова М.М. Изменения энцефалографических параметров и спектральных показателей вариабельности сердечного ритма при проведении функциональных проб у водителей со стажем. Здоровье населения и среда обитания — ЗНиСО. 2016; (7): 28–30. https://elibrary.ru/wffzvlNekrasova M.M. Changes of encephalographic parameters and spectral indices of heart rate variability when conducting functional tests at drivers. Zdorov’ye naseleniya i sreda obitaniya — ZNiSO. 2016; 7 (280): 28–30 https://elibrary.ru/wffzvl (in Russian).Manor R., Cheaha D., Kumarnsit E., Samerphob N. Age-related deterioration of alpha power in cortical areas slowing motor command formation in healthy elderly subjects. In Vivo. 2023; 37(2): 679–84. https://doi.org/10.21873/invivo.13128Manor R., Cheaha D., Kumarnsit E., Samerphob N. Age-related deterioration of alpha power in cortical areas slowing motor command formation in healthy elderly subjects. In Vivo. 2023; 37(2): 679–84. https://doi.org/10.21873/invivo.13128Snodgrass R.G., Jiang X., Stephensen C.B., Laugero K.D. Cumulative physiological stress is associated with age-related changes to peripheral T lymphocyte subsets in healthy humans. Immun Ageing. 2023; 20(1): 29. https://doi.org/10.1186/s12979-023-00357-5Snodgrass R.G., Jiang X., Stephensen C.B., Laugero K.D. Cumulative physiological stress is associated with age-related changes to peripheral T lymphocyte subsets in healthy humans. Immun Ageing. 2023; 20(1): 29. https://doi.org/10.1186/s12979-023-00357-5Zhang Y., Lu Y., Wang D., Zhou C., Xu C. Relationship between individual alpha peak frequency and attentional performance in a multiple object tracking task among ice-hockey players. PLoS One. 2021; 16(5): e0251443. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0251443Zhang Y., Lu Y., Wang D., Zhou C., Xu C. Relationship between individual alpha peak frequency and attentional performance in a multiple object tracking task among ice-hockey players. PLoS One. 2021; 16(5): e0251443. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0251443Nicholson A.A., Densmore M., Frewen P.A., Neufeld R.W.J., Théberge J., Jetly R. et al. Homeostatic normalization of alpha brain rhythms within the default-mode network and reduced symptoms in post-traumatic stress disorder following a randomized controlled trial of electroencephalogram neurofeedback. Brain Commun. 2023; 5(2): fcad068. https://doi.org/10.1093/braincomms/fcad068Nicholson A.A., Densmore M., Frewen P.A., Neufeld R.W.J., Théberge J., Jetly R. et al. Homeostatic normalization of alpha brain rhythms within the default-mode network and reduced symptoms in post-traumatic stress disorder following a randomized controlled trial of electroencephalogram neurofeedback. Brain Commun. 2023; 5(2): fcad068. https://doi.org/10.1093/braincomms/fcad068Geoffroy G., Chaari L., Tourneret J.-Y., Wendt H. Drowsiness detection using joint EEG-ECG data with deep learning. 2021 29th European Signal Processing Conference (EUSIPCO). Aug. 23–27 2021, Dublin, Ireland. 2021: 955–9. https://doi.org/10.23919/EUSIPCO54536.2021.9616046Geoffroy G., Chaari L., Tourneret J.-Y., Wendt H. Drowsiness detection using joint EEG-ECG data with deep learning. 2021 29th European Signal Processing Conference (EUSIPCO). Aug. 23–27 2021, Dublin, Ireland. 2021: 955–9. https://doi.org/10.23919/EUSIPCO54536.2021.9616046Базанова О.М. Современная интерпретация альфа-активности ЭЭГ. Международный неврологический журнал. 2011; 8: 96–104. https://elibrary.ru/oxdtebBazanova O.M. A modern interpretation of the alpha activity of the EEG. Mezhdunarodnyy nevrologicheskiy zhurnal. 2011; 8: 96–104. https://elibrary.ru/oxdteb (in Russian)Niijima A., Nagai K., Nagai N., Akagawa H. Effects of light stimulation on the activity of the autonomic nerves in anesthetized rats. Physiol Behav. 1993; 54(3): 555–61. https://doi.org/10.1016/0031-9384(93)90249-fNiijima A., Nagai K., Nagai N., Akagawa H. Effects of light stimulation on the activity of the autonomic nerves in anesthetized rats. Physiol Behav. 1993; 54(3): 555–61. https://doi.org/10.1016/0031-9384(93)90249-fIshihara A., Courville A.B., Chen K.Y. The complex effects of light on metabolism in humans. Nutrients. 2023; 15(6): 1391. https://doi.org/10.3390/nu15061391Ishihara A., Courville A.B., Chen K.Y. The complex effects of light on metabolism in humans. Nutrients. 2023; 15(6): 1391. https://doi.org/10.3390/nu15061391Siam A.I., Gamel S.A., Talaat F.M. Automatic stress detection in car drivers based on non-invasive physiological signals using machine learning techniques. Neural Computing and Applications. 2023; 35(17): 12891–904. https://doi.org/10.1007/s00521-023-08428-wSiam A.I., Gamel S.A., Talaat F.M. Automatic stress detection in car drivers based on non-invasive physiological signals using machine learning techniques. Neural Computing and Applications. 2023; 35(17): 12891–904. https://doi.org/10.1007/s00521-023-08428-wPutman P., Verkuil B., Arias-Garcia E., Pantazi I., van Schie C. EEG theta/beta ratio as a potential biomarker for attentional control and resilience against deleterious effects of stress on attention. Cogn Affect Behav Neurosci. 2014; 14(2): 782–91. https://doi.org/10.3758/s13415-013-0238-7Putman P., Verkuil B., Arias-Garcia E., Pantazi I., van Schie C. EEG theta/beta ratio as a potential biomarker for attentional control and resilience against deleterious effects of stress on attention. Cogn Affect Behav Neurosci. 2014; 14(2): 782–91. https://doi.org/10.3758/s13415-013-0238-7Wen T.Y., Aris S.A.M. Electroencephalogram (EEG) stress analysis on alpha/beta ratio and theta/beta ratio. Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. 2020; 17(1): 175–82. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v17.i1.pp175-182Wen T.Y., Aris S.A.M. Electroencephalogram (EEG) stress analysis on alpha/beta ratio and theta/beta ratio. Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. 2020; 17(1): 175–82. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v17.i1.pp175-182Park K.S., Choi H., Lee K.J., Lee J.Y., An K.O., Kim E.J. Patterns of electroencephalography (EEG) change against stress through noise and memorization test. International Journal of Medicine and Medical Sciences. 2011; 3(14): 381–9. https://doi.org/10.5897/IJMMS.9000167Park K.S., Choi H., Lee K.J., Lee J.Y., An K.O., Kim E.J. Patterns of electroencephalography (EEG) change against stress through noise and memorization test. International Journal of Medicine and Medical Sciences. 2011; 3(14): 381–9. https://doi.org/10.5897/IJMMS.9000167Zhao Y., Yamamoto T., Kanamori R. Study of older male drivers’ driving stress compared with that of young male drivers. Journal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition). 2020; 7(4): 467–81. https://doi.org/10.1016/j.jtte.2018.10.011Zhao Y., Yamamoto T., Kanamori R. Study of older male drivers’ driving stress compared with that of young male drivers. Journal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition). 2020; 7(4): 467–81. https://doi.org/10.1016/j.jtte.2018.10.011Robertsen R., Lorås H.W., Polman R., Simsekoglu O., Sigmundsson H. Aging and driving: a comparison of driving performance between older and younger drivers in an on-road driving test. Sage Open. 2022; 12(2). https://doi.org/10.1177/21582440221096133Robertsen R., Lorås H.W., Polman R., Simsekoglu O., Sigmundsson H. Aging and driving: a comparison of driving performance between older and younger drivers in an on-road driving test. Sage Open. 2022; 12(2). https://doi.org/10.1177/21582440221096133Mazlan M.R., Sukor A.S.A., Adom A. H., Jamaluddin R. Review of analysis of EEG signals for stress detection. AIP Conf Proc. 2024; 2934(1): 040007. https://doi.org/10.1063/5.0181590Mazlan M.R., Sukor A.S.A., Adom A. H., Jamaluddin R. Review of analysis of EEG signals for stress detection. AIP Conf Proc. 2024; 2934(1): 040007. https://doi.org/10.1063/5.0181590Thayer J.F., Mather M., Koenig J. Stress and aging: A neurovisceral integration perspective. Psychophysiology. 2021; 58(7): e13804. https://doi.org/10.1111/psyp.13804Thayer J.F., Mather M., Koenig J. Stress and aging: A neurovisceral integration perspective. Psychophysiology. 2021; 58(7): e13804. https://doi.org/10.1111/psyp.13804

The authors declare that there are no conflicts of interest present.