A mathematical model for predicting the neuropsychic stability of a cadet

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Military service is a special type of activity, in which the stress effect on a person plays a high role. The article is devoted to the study of the influence of cognitive abilities on neuropsychic stability of cadets, as one of the most controversial issues in the medical and psychological support of military personnel. The subject of the study is the influence of cognitive abilities on the neuropsychic stability of cadets. The object of the study is: 1,822 cadets of the Naval Polytechnic Institute aged 18 to 26 years with different levels of neuropsychiatric stability. The sample was divided into three parts according to the level of neuropsychiatric stability. Special attention is paid to statistical data processing as an important element of the scientific method of cognition of the world. The article provides examples of calculating a model for predicting the level of neuropsychiatric stability of the cadets. A comparative study of the cognitive abilities of cadets with different levels of neuropsychiatric stability was conducted. Mathematical modeling was carried out using discriminant analysis. Predictors of a cadet's neuropsychic stability are a combination of indicators of their cognitive development: the ability to establish logical relationships between concepts based on analysis and synthesis operations, the level of development of verbal and logical thinking; tempo characteristics of mental activity, the level of development of operational thinking and operational memory, as well as attention characteristics; the ability to transform visual images in space, the level of development of spatial-figurative thinking. It is shown that the level of communication abilities increases from low to high neuropsychiatric stability. At the same time, the differences between the indicators of cadets with high neuropsychological stability differ significantly compared with cadets with medium and low, the differences between groups with low and medium stability are determined at the trend level. A model for predicting the level of neuropsychic stability was obtained: Wilkes Lambda: 0.95595 approx. F (6.3634)=13.799 p

References

  1. Агафонов П.В., Халимов Ю.Ш., Гайдук С.В., Крюков Е.В. Влияние психологических характеристик военнослужащих на адаптацию к условиям Крайнего севера // Морская медицина. 2021. Т. 7. № 3. С. 41-48.
  2. Берг Т.Н. Нервно-психическая устойчивость и способы ее выявления. Владивосток: Мор. гос. ун-т, 2005. 63 с.
  3. Билый А.М., Васильков А.М. Психофизиологические предикторы интеграции человека и системы на современных кораблях ВМФ России // Морская медицина. 2018. Т. 4. № 3. С. 64-74.
  4. Гржибовский А.М., Горбатова М.А., Наркевич А.Н., Виноградов К.А. Необходимый объем выборки для сравнения средних величин в двух парных группах // Морская медицина. 2020. Т. 6. № 4. С. 82-88.
  5. Забродский Д.С., Зайцев А.Г., Сошкин П.А. Основополагающие принципы обеспечения индивидуального здоровья: обзор // Морская медицина. 2022. Т. 8. № 3. С. 7-21.
  6. Колякин В.В., Баурова Н.Н., Зун С.А. Оптимизация массовых психопрофилактических обследований курсантов военных вузов // Морская медицина. 2015. Т. 1. № 4. С. 9-12.
  7. Кочубейник Н.В., Степанов В.А., Скляров В.Н., Линченко С.Н., Караханян К.С. Применение инновационных баротерапевтических средств в коррекции пограничных функциональных состояний лиц опасных профессий // Морская медицина. 2022. Т. 8. № 1. С. 38-43.
  8. Мельник Е.В., Силич Е.В. Нервно-психическая устойчивость как компонент индивидуализации психологической подготовки спортсменов // Вестник Гродненского университета Янки Купалы. Серия 3. Физиология, педагогика, психология. 2009. 3(88). С. 138-142.
  9. Митькина Е.А., Козлова Ю.Г., Горбатова М.А., Гржибовский А.М. Анализ надежности оценки дихотомических исходов: размер выборки и расчет каппа-статистики // Морская медицина. 2023. Т. 9. № 3. С. 102-112.
  10. Мосягин И.Г. Роль и место морской медицины // Морская медицина. 2023. Т. 9. № 3. С. 7-12.
  11. Осипова А.А., Тюрбеева Д.С. Психологические особенности совладающего поведения военнослужащих // Живая психология. 2023. Т. 10. № 1 (41). С. 15-23.
  12. Рахманов Р.С., Богомолова Е.С., Разгулин С.А., Спирин С.А. Оценка реакции организма плавсостава при работах в море по интегральным показателям здоровья: когортное исследование // Морская медицина. 2023. Т. 9. № 3. С. 56-63.
  13. Тягнерев А.Т., Безкишкий Э.Н., Лобозова О.В., Степанов В.А., Линченко С.Н., Афендиков С.Г., Караханян К.С. Проблема контроля функционального состояния и работоспособности плавсостава Военно-морского флота в процессе профессиональной деятельности // Морская медицина. 2019. Т. 5. № 4. С. 74-83.
  14. Холматова К.К., Харькова О.А., Горбатова М.А., Гржибовский А.М. Гибридные исследования в медицине и здравоохранении // Морская медицина. 2022. Т. 8. № 3. С. 105-117.
  15. Фертикова Т.Е. Состояние здоровья студентов и здоровьесберегающие технологии: региональный опыт вузов России // Морская медицина. 2019. Т. 5. № 2. С. 34-44.
  16. Чермянин С.В., Корзунин В.А., Юсупов В.В. Методологические аспекты диагностики нервно-психической неустойчивости у специалистов экстремальных видов деятельности // Медико-биологические и социально-психологические проблемы безопасности в чрезвычайных ситуациях. 2008. 6. С. 49-54.
  17. Чернявский Е.А., Зеленина Н.В., Юсупов В.В., Григоров А.В. Использование современных психофизиологических аппаратно-программных комплексов в прогнозировании устойчивости к боевому стрессу // Известия Российской военно-медицинской академии. 2022. Т. 41. № 3. С. 277-282.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».