Email this article Diagnostics of signs of neuropsychic instability in military personnel using stabilometry
- Authors: Shchelkanova E.S.1, Cherednikov I.I.1, Markin I.V.1, Nazarova M.R.1, Zhurbin E.A.1
-
Affiliations:
- Military Innovation Technopolis “ERA”
- Issue: Vol 1, No 1 (2025)
- Pages: 77-84
- Section: Медицинская психология
- Submitted: 30.01.2025
- Accepted: 31.01.2025
- Published: 27.04.2025
- URL: https://manmiljournal.ru/hmj/article/view/646479
- DOI: https://doi.org/10.17816/hmj646479
- ID: 646479
Cite item
Full Text
Abstract
BACKGROUND: Extreme conditions and the specific demands of military profession cause stress in military personnel who exhibit signs of neuropsychological instability, which disrupts their functional state and can lead to erroneous actions, emergency situations and, consequently, failure in training and combat missions. Existing methods for assessing an individual’s neuropsychological stability have certain limitations, so the development and introduction of additional, objective techniques for diagnosing neuropsychological stability and signs of instability in military personnel are highly relevant.
AIM: To develop a mathematical model for diagnosing signs of neuropsychological instability in military personnel using stabilometry.
MATERIALS AND METHODS: The study involved 50 servicemen with similar military occupational specialty, whose average age was 24.05±1.02 years. Assessment of their professional skills and personal traits was carried out using the General Fitness for Military Service-3 method. Based on the data obtained, the sample was split into two groups: No signs of neuropsychological instability (n=36; 72%) and Signs of neuropsychological instability (n=14; 28%). The short-term locomotion memory was analyzed using the Triangle test on the Stabilan-01-2 stabilizer. The significance of differences between the groups was assessed using the Mann–Whitney U test. The multiple regression method and discriminant analysis were used to develop decision rules.
RESULTS: Servicemen with signs of neuropsychological instability exhibited lower balance function stability at all stages of testing. Locomotion memory — along with image, emotional, and verbal-logical memory, which characterizes mental activity — can serve as a marker for identifying signs of neuropsychological instability. We developed a diagnostic model for assessing signs of neuropsychological instability in servicemen, which has high sensitivity and specificity. We also proposed the decision rules to classify military personnel into either exhibiting or not exhibiting signs of neuropsychological instability based on the results of short-term locomotion memory testing using stabilometry.
CONCLUSIONS: The use of stabilometry as an additional method for objectifying aptitude screening results will enhance the effectiveness of selection processes in the Armed Forces of the Russian Federation.
Full Text
АКТУАЛЬНОСТЬ
На сегодняшний день нервно-психическая устойчивость является одним из основных критериев профессионального психологического отбора и определения состояния системы психической адаптации военнослужащих в процессе их психологического (психофизиологического) сопровождения при поступлении на военную службу по призыву и по контракту [1]. Несмотря на то, что поступающие на военную службу люди подвергаются профессиональному психологическому отбору1, в ряды Вооруженных Сил Российской Федерации (ВС РФ) так или иначе попадают лица с признаками нервно-психической неустойчивости [2, 3].
Люди с низкими значениями нервно-психической устойчивости (НПУ) характеризуются высокой возбудимостью, низкой адаптивностью к изменяющимся условиям, неспособностью адекватно воспринимать жизненные трудности и имеют предрасположенность к нарушениям дисциплины и девиантному поведению. Экстремальная обстановка, особенности военно-профессиональной деятельности вызывают стресс у лиц с наличием признаков нервно-психической неустойчивости (НПН), что нарушает их функциональное состояние и может приводить к ошибочным действиям, возникновению аварийных ситуаций и, как следствие, может привести к срыву учебно-боевых задач [3].
В настоящее время в ВС РФ в качестве методов диагностики и оценки уровня НПУ лиц, подлежащих призыву на военную службу, в том числе по призыву, применяются: наблюдение за поведением военнослужащих, индивидуальная беседа, психологическое тестирование, изучение документов, содержащих библиографические сведения [4].
Для выявления уровня НПУ и признаков НПН следует выделить опросник «Прогноз-2-02», разработанный В.Ю. Рыбниковым и активно применяемый у лиц, подлежащих призыву на военную службу. Использование данной методики позволяет выявить симптомы расстройства личности, определить вероятность возникновения нервно-психических срывов и уточнить особенности поведения и состояние психической деятельности человека в различных ситуациях.
Для выявления адаптивных возможностей индивида при профессиональном психологическом отборе, в том числе специалистов экстремальных профессий, широко применяется многоуровневый личностный опросник «Адаптивность». Изучение адаптивных возможностей индивида выполняется на основе оценки психофизиологических и социально-психологических характеристик, которые показывают интегральные особенности психического и социального развития личности.
В.В. Юсупов с группой исследователей Военно-медицинской академии им. С.М. Кирова разработали опросник «Модуль», который позволяет определить у мужчин в возрасте от 17 до 40 лет уровень НПУ, выявить акцентуации характера, невротические реакции, состояния, психопатии и др. [5].
Для определения стратегий преодоления трудностей человеком в когнитивной, эмоциональной и поведенческой сферах применяют методику «Копинг-тест». После интерпретации получаемых результатов можно определить проявленность и приверженность к использованию той или иной защитной модели поведения [6].
В работе [7] представлен количественный метод оценки нервно-психического состояния на основе энтропийного подхода. Также в психологических исследованиях для выявления расстройств личности и их симптомов широко применяется многоосевой опросник Миллона.
В здравоохранении для определения уровня стрессоустойчивости применяется шкала устойчивости Коннора–Дэвидсона (Connor-Davidson Resilience Scale, CD-RISC-25).
Для оценки жизнестойкости военнослужащих применяют шкалу диспозиционной устойчивости (Dispositional Resilience Scale, DRS).
Ученые из Вашингтонского и Уханьского университетов Г. Вагнильд и Х. Янг в 1993 г. разработали шкалу психологической устойчивости (Resilience Scale). Данная методика подтверждает свою эффективность и в современных исследованиях [8]. Большую популярность среди научных сотрудников имеют ее различные интерпретации [9, 10].
В работе [11] представлена краткая шкала устойчивости (Brief Resilience Scale, BRS). Данная методика позволяет провести анализ процесса адаптации респондента к новым условиям и определить его способность к быстрой реабилитации после стресса. По состоянию на середину 2022 г. BRS была процитирована более 7000 раз в Google Scholar, переведена на разные языки и использовалась по всему миру.
Все большую популярность в исследовании психологического здоровья приобретает искусственный интеллект. Нейронные сети обучают на исследовательских базах данных, в которых хранится информация о методах изучения и прогнозирования психического состояния человека.
В исследовании [12] представлен анализ работ, посвященных подходам машинного и глубокого обучения для оценки и решения проблем, связанных с психическим здоровьем, которое, в свою очередь, во многом зависит от уровня НПУ человека. Авторы отмечают, что, хотя можно отметить значительный прогресс применения искусственного интеллекта, по-прежнему существует множество трудностей в выявлении и исследовании сферы психического здоровья.
Анализ научных публикаций показал, что, несмотря на многообразие методик для выявления и оценки уровня НПУ, их объединяет наличие двух существенных ограничений: субъективный характер самооценок и свободный доступ описания и интерпретации результатов у большинства опросников. Таким образом, лица, заинтересованные в успешном прохождении профессионального психологического отбора, после подготовки к тестированию могут получить требуемые результаты, которые зачастую нельзя назвать достоверными. Поэтому актуальными являются разработка и внедрение в практику дополнительных, объективных методов диагностики признаков НПН у военнослужащих.
Среди широкого круга методов, направленных на регистрацию объективных физиологических характеристик человека, можно отметить те, которые осуществляют регистрацию психофизиологических параметров, таких как частота сердечных сокращений, кожно-гальваническая реакция, фотоплетизмограмма и рекурсия дыхания [13]; метод когнитивных вызванных потенциалов [14]; технологию виброизображения — метод регистрации и математической обработки микровибраций головы и лица человека [15], а также стабилометрию [16].
Стабилометрия — метод исследования функций организма, связанных с поддержанием состояния равновесия. Стоит отметить, что стабилометрия достаточно комфортна для исследователя и испытуемого, а также обладает малым временем исследования, высокой чувствительностью к малейшим изменениям функционального состояния организма человека, позволяет производить анализ текущего состояния исследуемого, отследить первые признаки состояния переутомления [16].
Стабилометрия применяется в различных областях исследования как диагностическое средство широкого спектра нарушений здоровья и их симптомов. Этот метод эффективно используется для оценки психоэмоционального состояния водителей транспортных средств, проходящих предрейсовый контроль [17]. С ее помощью можно проводить мониторинг психофизиологического состояния представителей тех профессий, где большое значение играет человеческий фактор, а также решать задачи профотбора и оценки профпригодности.
Цель — разработка математической модели диагностики признаков нервно-психической неустойчивости у военнослужащих с помощью стабилометрии.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Стабилометрическое исследование проводили с помощью стабилоанализатора «Стабилан-01-2» под управлением программного обеспечения StabMed 2. Для исследования была выбрана диагностическая методика «Треугольник», направленная на оценку кратковременной двигательной памяти человека, включающая в себя два этапа: обучение и анализ. На этапе обучения испытуемому следует изучить траекторию движения с помощью маркеров, на этапе анализа ему предлагается воспроизвести траекторию движения без вспомогательных маркеров с закрытыми глазами. Результат тестирования оценивается по сравнительному анализу показателей времени выполнения движения по определенной траектории и размеров пространственной фигуры, полученных на различных этапах.
Статистический анализ
При обработке результатов исследования применяли методы описательной статистики; оценку достоверности различий между группами проводили с помощью U-критерия Манна–Уитни; для разработки решающих правил использовали метод множественной регрессии и дискриминантный анализ вперед пошагово с включением (Fenter=2,0; Fremove=1,9 и p <0,05). Математическую обработку данных проводили с помощью пакета программ Statistica v.10.0.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Объекты исследования
Объект исследования — военнослужащие со схожей воинской учетной специальностью (n=50), средний возраст которых составил 24,05±1,02 года (22–26 лет).
Для оценки уровня развития профессиональных и личностных качеств респондентов применялась методика «Общая пригодность к военной службе-3». На основании полученных данных выборку разделили на две группы: «Без признаков НПН» (n=36; 72%) и «С признаками НПН» (n=14; 28%). Группа «Без признаков НПН» имеет среднее значение НПУ 7,94±1,30, стэн; группа «С признаками НПН» имеет среднее значение НПУ 4,14±1,46, стэн.
Основные результаты исследования
При решении задач поиска наиболее подходящей методики для диагностики признаков НПН выбрана методика для оценки кратковременной двигательной памяти. Физиологические механизмы двигательной памяти довольно хорошо изучены [18]. Двигательная память обнаруживается очень рано и проявляется в запоминании, сохранении и воспроизведении различных движений, памяти на позу, положении тела. Она лежит в основе многих профессиональных навыков, которые постепенно становятся автоматическими, то есть осуществляются без привлечения внимания и сознания [19].
Эмоциональный фон и особенности функционирования нервной системы у человека тесно взаимосвязаны с воздействием вестибулярных стимулов. Так, например, лица, легко подверженные воздействию этих стимулов, характеризуются слабостью нервной системы и находятся ближе к полюсу интроверсии, страдают повышенной тревожностью и эмоциональными расстройствами, тогда как лица с высокой адаптивной способностью менее подвержены воздействию вестибулярных стимулов [20]. Поэтому двигательная память, наряду с образной, эмоциональной и словесно-логической характеризующая психическую активность человека, может служить маркером для определения признаков НПН.
Оценка отличий между группами по результатам стабилометрического обследования показала, что на этапе обучения достоверных отличий установлено не было. Однако на этапе анализа были установлены достоверные отличия (табл. 1).
Таблица 1. Оценка достоверности отличий между группами по результатам теста «Треугольник»
Table 1. Significance of differences between groups according to the results of the Triangle test
Характеристика | Суммарный ранг «Без признаков НПН» | Суммарный ранг «С признаками НПН» | U | Z | p-уровень |
Этап обучения | |||||
Средняя длительность прохода, с | 88,00 | 237,00 | 60,00 | –0,15 | 0,880 |
Разброс длительности прохода, с | 92,50 | 232,50 | 61,50 | 0,06 | 0,952 |
Средняя площадь треугольников, мм2 | 81,00 | 244,00 | 53,00 | –0,57 | 0,565 |
Разброс площади треугольников, мм2 | 75,00 | 250,00 | 47,00 | –0,94 | 0,348 |
Средняя скорость прохождения, мм/с | 77,00 | 248,00 | 49,00 | –0,82 | 0,414 |
Разброс скорости прохождения, мм/с | 84,00 | 241,00 | 56,00 | –0,39 | 0,694 |
Системная ошибка верхней вершины, Х, мм | 93,00 | 232,00 | 61,00 | 0,09 | 0,928 |
Системная ошибка верхней вершины, Y, мм | 95,00 | 230,00 | 59,00 | 0,21 | 0,832 |
Случайная ошибка верхней вершины, Х, мм | 81,00 | 244,00 | 53,00 | –0,57 | 0,565 |
Случайная ошибка верхней вершины, Y, мм | 101,00 | 224,00 | 53,00 | 0,57 | 0,565 |
Системная ошибка правой вершины, Х, мм | 105,00 | 220,00 | 49,00 | 0,82 | 0,414 |
Системная ошибка правой вершины, Y, мм | 99,00 | 226,00 | 55,00 | 0,45 | 0,650 |
Случайная ошибка правой вершины, Х, мм | 69,00 | 256,00 | 41,00 | –1,30 | 0,193 |
Случайная ошибка правой вершины, Y, мм** | 64,00 | 261,00 | 36,00 | –1,60 | 0,109 |
Системная ошибка левой вершины, Х, мм | 74,00 | 251,00 | 46,00 | –1,00 | 0,318 |
Системная ошибка левой вершины, Y, мм | 117,00 | 208,00 | 37,00 | 1,54 | 0,123 |
Случайная ошибка левой вершины, Х, мм | 72,00 | 253,00 | 44,00 | –1,12 | 0,263 |
Случайная ошибка левой вершины, Y, мм | 74,00 | 251,00 | 46,00 | –1,00 | 0,318 |
Системная ошибка центра треугольника, Х, мм | 93,00 | 232,00 | 61,00 | 0,09 | 0,928 |
Системная ошибка центра треугольника, Y, мм** | 113,00 | 212,00 | 41,00 | 1,30 | 0,193 |
Случайная ошибка центра треугольника, Х, мм | 87,50 | 237,50 | 59,50 | –0,18 | 0,856 |
Случайная ошибка центра треугольника, Y, мм | 98,00 | 227,00 | 56,00 | 0,39 | 0,694 |
Угол наклона треугольника, град | 82,00 | 243,00 | 54,00 | –0,51 | 0,607 |
Угол наклона треугольника, град | 107,00 | 218,00 | 47,00 | 0,94 | 0,348 |
Среднее смещение треугольника по фронтали, мм | 110,00 | 215,00 | 44,00 | 1,12 | 0,263 |
Среднее смещение треугольника по сагиттали, мм | 107,00 | 218,00 | 47,00 | 0,94 | 0,348 |
Смещение по фронтали, мм | 110,00 | 215,00 | 44,00 | 1,12 | 0,263 |
Смещение по сагиттали, мм | 105,00 | 220,00 | 49,00 | 0,82 | 0,414 |
Разброс по фронтали, мм | 110,00 | 215,00 | 44,00 | 1,12 | 0,263 |
Разброс по сагиттали, мм | 74,00 | 251,00 | 46,00 | –1,00 | 0,318 |
Средний разброс, мм | 94,50 | 230,50 | 59,50 | 0,18 | 0,856 |
Средняя скорость перемещения ЦД, мм/с | 87,00 | 238,00 | 59,00 | –0,21 | 0,832 |
Скорость изменения площади СКГ, мм2 | 98,00 | 227,00 | 56,00 | 0,39 | 0,694 |
Среднее направление колебаний, град* | 50,00 | 275,00 | 22,00 | –2,45 | 0,014 |
Площадь эллипса, мм2 | 94,00 | 231,00 | 60,00 | 0,15 | 0,880 |
Коэффициент сжатия** | 119,50 | 205,50 | 34,50 | 1,69 | 0,090 |
*Достоверные отличия; **отличия на уровне выраженной тенденции; ЦД — центр давления; СКГ — статокинезиограмма.
*Significant differences; **Differences as a pronounced tendency; PC, pressure center; SKG, statokinesiogram.
Как видно из табл. 1, военнослужащие с признаками НПН обладают меньшей стабильностью функции равновесия, что проявляется в более высоких значениях коэффициента сжатия (Ксжат) как на этапе обучения (р=0,380), так и на этапе анализа (р=0,090).
Для разработки математической модели диагностики признаков НПН использовали только данные этапа анализа, так как достоверные отличия были установлены для этого этапа. В полученную модель вошло семь характеристик, представленных в табл. 2.
Таблица 2. Информативность характеристик стабилометрического обследования в рамках линейной дискриминантной функции
Table 2. Informative value of stabilometric examination characteristics as part of the linear discriminant function
Характеристика | Уилкса лямбда | Частная лямбда | F-исключение (1,17) | p-уровень | Толерантность | 1-толерантность (R-кв.) |
Коэффициент сжатия | 0,42 | 0,41 | 23,97 | 0,000 | 0,33 | 0,67 |
Случайная ошибка центра треугольника, X, мм | 0,29 | 0,60 | 11,27 | 0,004 | 0,49 | 0,51 |
Случайная ошибка правой вершины, мм | 0,27 | 0,65 | 9,21 | 0,007 | 0,18 | 0,82 |
Системная ошибка правой вершины, мм | 0,25 | 0,70 | 7,38 | 0,015 | 0,30 | 0,70 |
Случайная ошибка центра треугольника, Y, мм | 0,23 | 0,76 | 5,26 | 0,035 | 0,31 | 0,69 |
Разброс по фронтали, мм | 0,22 | 0,81 | 3,89 | 0,065 | 0,23 | 0,77 |
Системная ошибка правой вершины, Y, мм | 0,21 | 0,84 | 3,34 | 0,085 | 0,46 | 0,54 |
С помощью метода множественной регрессии и с использованием канонического дискриминантного анализа разработали интегральный показатель оценки наличия признаков НПН (ИПНПН) у военнослужащих, который имеет вид уравнения, основанного на коэффициентах, представленных в табл. 3.
Таблица 3. Величина коэффициентов для вычисления интегрального показателя оценки наличия признаков нервно-психической неустойчивости (ИПНПН) военнослужащих
Table 3. Coefficient values for calculating the integral indicator assessing the presence of signs of neuropsychological instability in servicemen
Характеристика | Коэффициент |
Свободный член | 24,10 |
Системная ошибка правой вершины, Х, мм | 0,38 |
Случайная ошибка центра треугольника, Y, мм | –3,77 |
Коэффициент сжатия | 42,17 |
Случайная ошибка правой вершины, Х, мм | –1,68 |
В качестве указанного показателя использовалась каноническая дискриминантная функция, разделяющая группы с отсутствием и наличием признаков НПН у военнослужащих.
Оценка принадлежности к одной из групп проводится с использованием линейных дискриминантных функций Z0, Z1:
Z0=–54,38+2,43×ИПНПН, Т-баллы; (1)
Z1=–114,26+3,52×ИПНПН, Т-баллы, (2)
где индекс «0» относится к группе лиц без признаков НПН, индекс «1» — к группе лиц с наличием признаков НПН.
Оценка принадлежности к одной из групп состоит в следующем: по формуле на основе коэффициентов из табл. 3 рассчитывается ИПНПН конкретного военнослужащего. Величина ИПНПН подставляется в формулы (1) и (2), по которым вычисляются значения Z0 и Z1. Решение об отсутствии/наличии признаков НПН принимается по максимальному Zi.
Прогностическая способность решающих правил составила для каждой из групп 100% в целом для выборки также 100%. Наряду с высокой чувствительностью и специфичностью, разработанная модель статистически достоверна: канонич. R=0,91, лямбда Уилкса=0,18, хи-квадрат=33,97, р=0,000, что позволяет использовать ее в прикладных исследованиях диагностики признаков НПН у военнослужащих.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Стабилометрический метод исследования функционального состояния обладает потенциальной диагностической значимостью для оценки наличия признаков НПН у военнослужащих. Безусловно, любые решающие правила следует уточнять для различных профессиональных групп военнослужащих, что потребует дополнительных научных исследований в этой области. Однако применение простых, доступных, объективных методов диагностики в практике профессионального психологического отбора как дополнительных методов позволит повысить эффективность отбора лиц на военную службу. Перспективным, на наш взгляд, является изучение стабилометрических показателей для диагностики пограничных психических расстройств у военнослужащих.
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
Вклад авторов. Все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией. Личный вклад каждого автора: М.Р. Назарова — обзор литературы, написание текста; И.И. Чередников — обзор литературы, написание текста; И.В. Маркин — концепция и дизайн исследования; Е.С. Щелканова — сбор и обработка материалов, разработка диагностической модели, написание текста; Е.А. Журбин — концепция и дизайн исследования, анализ полученных данных, написание текста.
Информированное согласие на участие в исследовании. Все участники исследования до включения в исследование добровольно подписали форму информированного согласия, утвержденную в составе протокола исследования этическим комитетом.
Источник финансирования. Авторы заявляют об отсутствии внешнего финансирования при проведении исследования.
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.
ADDITIONAL INFO
Authors’ contributions: All authors made a substantial contribution to the conception of the study, acquisition, analysis, interpretation of data for the work, drafting and revising the article, final approval of the version to be published and agree to be accountable for all aspects of the study. Personal contribution of each author: M.R. Nazarova: references review, writing the manuscript; I.I. Cherednikov: references review, writing the manuscript; I.V. Markin: conceptualization and study design; E.S. Schelkanova: data collection and processing, diagnostic model development, writing the manuscript; E.A. Zhurbin: study concept and design, data analysis, writing the manuscript.
Patients’ consent: Written consent was obtained from all the study participants before the study screening in according to the study protocol approved by the local ethic committee.
Funding source: This study was not supported by any external sources of funding.
Competing interests: The authors declare that they have no competing interests.
1 Об утверждении Инструкции об организации и проведении профессионального психологического отбора в Вооруженные Силы Российской Федерации: приказ Министра обороны Российской Федерации от 31.10.2019 № 640. URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201912090036?ysclid=m2wxpac8um399489272 (дата обращения: 31.10.2024).
About the authors
Elena S. Shchelkanova
Military Innovation Technopolis “ERA”
Email: shchelkanova_el@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0672-8820
SPIN-code: 8396-0602
Cand. Sci. (Biology)
Russian Federation, AnapaIgor I. Cherednikov
Military Innovation Technopolis “ERA”
Email: era_otd6@mil.ru
ORCID iD: 0000-0001-9497-4153
SPIN-code: 6455-1947
Russian Federation, Anapa
Il'ya V. Markin
Military Innovation Technopolis “ERA”
Author for correspondence.
Email: ilya.markin.92@bk.ru
ORCID iD: 0009-0006-2874-4177
SPIN-code: 6021-7645
Cand. Sci. (Engineering)
Russian Federation, AnapaMarina R. Nazarova
Military Innovation Technopolis “ERA”
Email: era_otd6@mil.ru
ORCID iD: 0009-0000-7368-9222
SPIN-code: 6003-5953
Russian Federation, Anapa
Evgeniy A. Zhurbin
Military Innovation Technopolis “ERA”
Email: era_otd6@mil.ru
ORCID iD: 0000-0002-0867-3838
SPIN-code: 8426-1354
MD, Cand. Sci. (Medicine)
Russian Federation, AnapaReferences
- Belov VV, Korzunin AV, Yusupov VV, et al. The use of neurous and mental stability assesement techniques of servicemen. Pushkin Leningrad State University Journal. 2014;5(3):75-88. EDN: TDVAMT
- Smirnova IO, Yaroslavtseva IV. Nervous-psychic stability and its increase in military conscripts in the process of psychological counseling. In: Problems of theory and practice of modern psychology: Proceedings of XXII All-Russian with international participation scientific-practical conference of students, graduate students and young scientists, dedicated to the 30th anniversary of the Faculty of Psychology of IGU; 27–28 April. 2023 Irkutsk, 2023. P. 998–1002. (In Russ.) EDN: EGPOTL
- Karabanova OR. Mental stability of military personnel: conceptual and terminological analysis, forms of manifestation and their characteristics. Pedagogy: History, Prospects. 2021;4(2):84–92. EDN: ZXIIBI doi: 10.17748/2686-9969-2021-4-2-84-92
- Pashkin SB, Moserov SA, Moserova ES. Psychological and pedagogical aspects of studying individual characteristics of servicemen. Military Engineer. 2018;(3):50–63. (In Russ.) EDN: XZAMCT
- Korzunin VA, Yusupov VV. Neuropsychic stability and its assessment in military personnel. Izvestia of the Russian Military Medical Academy. 2020;39(S3-4.):131–135. EDN: TDFCHB
- Biggs A, Brough P, Drummond S. Lazarus and Folkman’s psychological stress and coping theory. John Wiley & Sons; 2017. P. 349–364. doi: 10.1002/9781118993811.ch21
- Volov VT, Volov VV. Innovative method for assessing neuropsychological status based on entropy approach. National Psychological Journal. 2019;4(4):64–71. EDN: PQBNNB doi: 10.11621/npj.2019.0407
- Seong H, Resnick B, Holmes S, et al. Psychometric properties of the resilience scale in older adults post-hip fracture. Journal of Aging and Health. 2024;36(3-4):220–229. EDN: SXSKVW doi: 10.1177/08982643231184098
- Reinwarth AC, Hahad O, Ghaemi Kerahrodi J, et al. Assessment of psychological resilience in a large cohort of the general population: Validation and norm values of the RS-5. Plos One. 2024;19(10):e0309197. EDN: YDKHXU doi: 10.1371/journal.pone.0309197
- Konaszewski K, Skalski S, Surzykiewicz J. The Polish version of the resilience scale 25: adaptation and preliminary psychometric evaluation. Frontiers in Psychology. 2021;12:668800. EDN: LUDQQX doi: 10.3389/fpsyg.2021.668800
- Smith BW, Dalen J, Wiggins K, et al. The brief resilience scale: Assessing the ability to bounce back. International Journal of Behavioral Medicine. 2008;15(3):194–200. EDN: ZIRYTX doi: 10.1080/10705500802222972
- Osman AB, Tabassum F, Patwary MJA, et al. Examining mental disorder/psychological chaos through various ML and DL techniques: a critical review. Annals of Emerging Technologies in Computing. 2022;6(2):61–71. EDN: FZWYVE doi: 10.33166/aetic.2022.02.005
- Shamrey VK, Marchenko AA, Lobachev AV, et al. Modern methods of mental disorders objectification in military service. Social and Clinical Psychiatry. 2021;31(2):51–57. EDN: PLRFLU
- Volodarskaya AA, Lobachev AV, Marchenko AA, Khabarov IY. Prospects of using event related potentials in medical examination of military mental disorders. Medico-Biological and Socio-Psychological Problems of Safety in Emergency Situations. 2023;(2):75–88. EDN: HSCCOY doi: 10.25016/2541-7487-2023-0-2-75-88
- Shchelkanova ES, Amiraslanov TF. Diagnostics of professional psychological suitability of conscripted military personnel. Disaster Medicine. 2024;(1):59–65. EDN: OVQVQG doi: 10.33266/2070-1004-2024-1-59-65
- Geregei AM, Kovalev AS, Vetryakov OV, et al. Modern methods of the functional state assessing of the body and the physical performance of a serviceman in solving scientific research problems of biomedical direction. Bulletin of the Russian Military Medical Academy. 2018;(2):202–208. EDN: XRZEZV
- Sliva SS. Development of functional capabilities of the stability analyzer “Stabilan-01”. Izvestia TRTU. 2004;(6):115–122. (In Russ.) EDN: HVPZQF
- Blank R, Barnett AL, Cairney J, et al. International clinical practice recommendations on the definition, diagnosis, assessment, intervention, and psychosocial aspects of developmental coordination disorder. Developmental Medicine & Child Neurology. 2019;61(3):242–285. doi: 10.1111/dmcn.14132
- Tsirkin VI, Trukhina SI, Trukhin AN. Neurophysiology: physiology of memory. Moscow: Yurait; 2024. 407 p. (In Russ.)
- Golovanov AE. Complex assessment and correction of predisposition to motion sickness in the aspect of the functional state of the vestibular system [dissertation]. Saint Petersburg: VMedA; 2023. 251 p. Available from: https://www.dissercat.com/content/ kompleksnaya-otsenka-i-korrektsiya-predraspolozhennosti-k-bolezni-dvizheniya-v-aspekte-funkt (In Russ.) EDN: BZNTVQ
Supplementary files
Сетевое издание зарегистрировано как СМИ Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор):