Nimi : Unehäirete individuaalsete erinevuste ennustamine: praeguste tehnikate rakendamine .

Autorid : Joseph F. Chandler 1, Richard D. Arnold 1, Jeffrey B. Phillips 1, Ashley E. Turnmire1.

• 1. Mereväe meditsiiniuuringute üksus.

Ajakiri : Lennundus-, kosmose- ja keskkonnameditsiin (2013), kd 84 (9): 927-937.

Viited sellele artiklile (APA stiilis):

• Chandler, JF, Arnold, RD, Phillips, JB, Turnmire, AE (2013). Unehäirete individuaalsete erinevuste ennustamine: praeguste tehnikate rakendamine. Lennundus-, kosmose- ja keskkonnameditsiin, kd 84, lk 927–937.

Uuringu järeldus

CogniFit suudab mõõta väga olulisi muutujaid, et ennustada individuaalse kasutaja väsimust. See aitab vähendada õnnetuste riski nii sõjaväepilootide kui ka tsiviilisikute seas, kuna väsimus on erinevat tüüpi õnnetuste puhul korduv muutuja. Kui ennustusmudelites arvestada mõningaid muutujaid, näiteks reaktsiooniaega (p=0,009), lühiajalist mälu (p=0,023), tähelepanu hajumist (p=0,026) või tähelepanu nihkumist (p=0,002), ulatub selgitatud dispersiooni protsent 13,8%-lt 35,7%-le.

Uuringu kokkuvõte

Väsimus on üks peamisi tegureid, mis ohustab sõjaväetranspordi ajal ohutust . Väsimusele reageerimist ennustavaid mudeleid on küll loodud, kuid need pole veel piisavalt täpsed, kuna need ei võta arvesse väsimustundlikkuse individuaalseid erinevusi . Selle asemel pakutakse välja, et nende mudelite ennustusvõimet saaks parandada, kui kognitiivseid mõõtmisi tehtaks selliste vahenditega nagu CogniFit ja okulomeetria, et arvestada individuaalsete erinevustega.

Erinevaid kognitiivseid ja okulomeetrilisi muutujaid mõõdeti puhkeolekus osalejatel ja iga 3 tunni järel 25-tunnise ärkveloleku protsessi jooksul (nii saadi nii grupi kui ka individuaalsed skoorid). Samuti oli võimalik võrrelda tegelikku sooritust oodatavaga. Tulemused näitasid, et nende mõõdikute lisamisel olemasolevatele mudelitele selgus dispersiooni seletavus 13,8%-lt 35,7%-le . See tähendab, et CogniFiti ja teiste mõõdikute kasutamine individuaalsete erinevuste tuvastamiseks saab oluliselt parandada soorituse ennustamist väsimuse ajal ja seega parandada ohutust .

Kontekst

Unepuudusest tingitud väsimus on üks peamisi riske, millega nii sõjaväe- kui ka tsiviiltranspordis silmitsi seisavad. Põhimõtteliselt oleks nende probleemide lahenduseks korralik magamine ja/või ravimite tarvitamine . Mõnikord sellest aga ei piisa. Suurt osa sellest saab ennetada inimese soorituse ennustamise või inimese õigel ajal tegutsemise võime otsese mõõtmise abil. Seevastu sellel ennustusmudelil on iseenesest mõõdukas efektiivsus .

Selle mudeli suhteline ebaedu võib tuleneda sellest, et see eeldab, et kõigil inimestel on sarnane ööpäevarütm ja reaktsioon väsimusele, samas kui uuringud näitavad, et individuaalsed erinevused nendes tingimustes on olulised. Mõned aspektid, mis seda väsimusele reageerimist segavad, on inimese kognitiivne funktsioon .

Seega võiks eeldada ennustusmudeli efektiivsuse suurenemist, kui kaasata individuaalseid erinevusi arvestavaid mõõdikuid, näiteks kognitiivseid ja okulomeetrilisi mõõdikuid.

Metoodika

Osalejad

Osalejad koosnesid 15 vabatahtlikust (13 meest ja 2 naist, keskmise vanusega vastavalt 24,7 ja 21,5 aastat) Pensacola mereväe lennujaama pardal tegutsevast mereväe lennueelse indoktrineerimise (API) programmist, kes teenisid sõjaväelaste seas . Uuringus osalemiseks kontrolliti alkoholi, kofeiini ja tubaka tarbimist ning neil ei tohtinud esineda neuroloogilisi, psühhiaatrilisi ega unega seotud probleeme.

Protseduur

Unepuuduse mõju kognitiivsele ja okulomeetrilisele sooritusvõimele nii grupi kui ka individuaalsel tasandil uuriti korduvate mõõtmiste disaini . Esmalt registreeriti algtase ja seejärel koguti andmeid unepuuduse ajal.

Statistiline analüüs

Analüüs viidi läbi kolmes etapis :

• 1. samm : Iga katses mõõdetud kriteeriumi ja ennustava muutuja jaoks tehti ANOVA-de seeria. See määras, millised muutujad aja jooksul muutusid.
• 2. samm : Viidi läbi rida kahemõõtmelisi lineaarseid hierarhilisi mudeleid fikseeritud ja juhuslike efektidega, eesmärgiga ennustada, millal väsimus põhjustab madalamat saagikust, ja avastada seega avastamata erinevusi grupianalüüsi tasandil. Tuvastati grupiefekt (p<0,05) ja individuaalsed erinevused selle üldefekti sees (0<0,05). Seejärel viidi läbi mitmemõõtmeline mitmehierarhiline lineaarne mudel, et teada saada, millised ennustavad muutujad jagavad statistilisel tasandil selgitavat dispersiooni ja kontseptuaalsel tasandil seost.
• 3. samm : Eelmise etapi oluliste ennustavate muutujate põhjal loodi rida üldiseid lineaarseid mudeleid. Seega oli eesmärk teada saada mudeli ennustusvõimet, võttes arvesse kognitiivseid ja okulomeetrilisi tegureid.

Tulemused ja järeldused

Andmeanalüüsi 1. etapis saadi teada grupi mõjud . Täheldati, et esines oluline mõju reaktsiooniajale (p=0,009), lühiajalisele mälule (p=0,023), tähelepanu hajumisele (p=0,026) ja tähelepanu nihutamisele (p=0,002). Väsimuse korral vähenes nende kognitiivsete võimete sooritus, seega arvestati neid järgmises etapis ennustavate muutujatena. Analüüsi 2. etapis saadi individuaalsed erinevused fikseeritud või juhuslike efektidega erinevate muutujate vaheliste oluliste seoste kaudu. Andmeanalüüsi 3. etapis täheldati, et kui kasutati ainult klassikalisi ennustusmõõtmisi, suutsid ennustused moodustada vaid 13,8% dispersioonist. Seevastu oluliste kognitiivsete muutujate lisamisel suutsid ennustused moodustada 35,7% dispersioonist .

Need tulemused näitavad, et tavapärastele ennustusmudelitele mõnede väsimustundlike muutujate, näiteks CogniFiti mõõdikute lisamine aitab meil täpsemalt ennustada, millal väsimus sooritusvõimet mõjutab . Selle teabe teadmine võib olla väga kasulik õnnetuste ennetamiseks ja ettevaatusabinõude võtmiseks nii sõjaväe- kui ka tsiviillennukites.