В данном мини-обзоре рассмотрены возрастные особенности динамики альфа-ритма, источники его генерации и связь с когнитивными функциями. Альфа-ритм характеризуется высокой индивидуальной стабильностью и при этом имеет выраженную возрастную динамику u-формы. Пиковая частота альфа-ритма увеличивается от младенчества до молодого взрослого возраста и далее снижается в период старения мозга. До сих пор ведутся дискуссии относительно источников генерации альфа-ритма. Современные данные показывают отсутствие очевидной связи пиковой частоты альфа-ритма с когнитивными способностями человека и интеллектом. Такие параметры альфа-ритма, как индивидуальная стабильность, генетическая обусловленность и возрастные особенности, делают его перспективным маркером для определения когнитивного и биологического возраста.
Идентификаторы и классификаторы
- Префикс DOI
- 10.17759/cpse.2024130402
Исследования возрастных изменений альфа-ритма, его силы и пиковой частоты важны не только для изучения биологического возраста, но и для определения когнитивного возраста человека, поскольку установлена связь альфа-ритма с когнитивными функциями. Согласно некоторым исследованиям, пиковая частота альфа-ритма имеет положительную связь с успешностью выполнения когнитивных функций, связанных с вниманием, памятью и скоростью обработки информации [41; 42].
Список литературы
- Антипанова Н.А., Сатаева А.М., Жумабаева Г.Т. Гендерный подход в развитии речи мальчиков и девочек // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2016. № 3. С. 52–55.
- Веракса А.Н., Куриленко В.Б., Новикова И.А. Феноменология детства в современных контекстах // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Психология и педагогика. 2023. Том 20. № 3. С. 419–430. DOI: 22363/2313-1683-2023-20-3-419-430
- Новикова Л.А. Влияние нарушений зрения и слуха на функциональное состояние мозга. М.: Просвещение, 1966. 319 с.
- Поликанова И.С., Балан П.В., Мартынова О.В. Когнитивный и биологический возраст человека: актуальные вопросы и новые перспективы в исследовании старения // Теоретическая и экспериментальная психология. 2022. № 5 (4). С. 106–120. DOI: 24412/2073-0861-2022-4-106-120
- Сазонова Е.А., Быков Е.В. Влияние электромагнитного излучения низкой интенсивности на биоэлектрическую активность головного мозга студентов-спортсменов // Научно-спортивный вестник Урала и Сибири. 2018. № 4. С. 32–39.
- Якшина А.Н. Разновозрастные группы в детском саду: возможности и риски для развития дошкольников // Современное дошкольное образование. 2022. Том 109. № 1. С. 4–14. DOI: 10.24412/1997-9657-2022-1109-4-14
- Abubaker M., Al Qasem W., Kvašňák E. Working memory and cross-frequency coupling of neuronal oscillations // Frontiers in Psychology. 2021. Vol. 12. P. 756661. DOI: 3389/fpsyg.2021.756661
- Adrian E.D., Matthews B.H.C. The Berger rhythm: potential changes from the occipital lobes in man // Brain. Vol. 57(4). P. 355–385. DOI: 10.1093/brain/57.4.355
- Angelakis E., Lubar J.F., Stathopoulou S., Kounios J. Peak alpha frequency: an electroencephalographic measure of cognitive preparedness // Clinical Neurophysiology. 2004. Vol. 115 (4). P. 887–897. DOI: 1016/j.clinph.2003.11.034
- Anokhin A.P. Genetic psychophysiology: Advances, problems, and future directions // International Journal of Psychophysiology. 2014. Vol. 93 (2). P. 173–197. DOI: 1016/j.ijpsycho.2014.04.003
- Anokhin A., Vogel F. EEG alpha rhythm frequency and intelligence in normal adults // Intelligence. Vol. 23 (1). P. 1–14. DOI: 10.1016/S0160-2896(96)80002-X
- Barry R.J., Clarke A.R., McCarthy R. et al. Age and gender effects in EEG coherence: I. Developmental trends in normal children // Clinical neurophysiology. 2004. Vol. 115 (10). P. 2252–2258. DOI: 1016/j.clinph.2004.05.004
- Barzegaran E., Vildavski V.Y., Knyazeva M.G. Fine structure of posterior alpha rhythm in human EEG: Frequency components, their cortical sources, and temporal behavior // Scientific Reports. 2017. Vol. 7 (1). P. 1–12. DOI: 1038/s41598-017-08421-z
- Benninger C., Matthis, P., Scheffner D. EEG development of healthy boys and girls. Results of a longitudinal study // Electroencephalography and clinical neurophysiology. 1984. Vol. 57 (1). P. 1–12. DOI: 1016/0013-4694(84)90002-6
- Berger H. Uber das Elektroenkephalogramm des Menschen // Archiv fur Psychiatrie und Nervenkrankheiten. Vol. 87. P. 527–570. DOI: 10.1007/BF01797193
- Bertaccini R., Ellena G., Macedo-Pascual J. et al. Parietal alpha oscillatory peak frequency mediates the effect of practice on visuospatial working memory performance // Vision. Vol. 6 (2). P. 30. DOI: 10.3390/vision6020030
- Bobby J.S. Peak alpha neurofeedback training on cognitive performance in elderly subjects // International Journal of Medical Engineering and Informatics. 2020. Vol. 12 (3). P. 237–247. DOI: 1504/IJMEI.2020.107093
- Buzsaki G. Rhythms of the Brain. New York: Oxford University Press, 2006. 464 p. DOI: 1093/acprof:oso/9780195301069.001.0001
- Cellier D., Riddle J., Petersen I., Hwang K. The development of theta and alpha neural oscillations from ages 3 to 24 years // Developmental cognitive neuroscience. Vol. 50. P. 100969. DOI: 10.1016/j.dcn.2021.100969
- Chiang A.K.I., Rennie C.J., Robinson P.A. et al. Age trends and sex differences of alpha rhythms including split alpha peaks // Clinical Neurophysiology. 2011. Vol. 122 (8). P. 1505–1517. DOI: 1016/j.clinph.2011.01.040
- Clarke A.R., Barry R.J., McCarthy R., Selikowitz M. Age and sex effects in the EEG: development of the normal child // Clinical neurophysiology. Vol. 112 (5). P. 806–814. DOI: 10.1016/S1388-2457(01)00488-6
- Cuevas K., Bell M.A. EEG frequency development across infancy and childhood // In: P.A. Gable, M.W. Miller, E.M. Bernat (Eds). The Oxford Handbook of EEG Frequency, Oxford Library of Psychology. 2022. P. 293–323. DOI: 1093/oxfordhb/9780192898340.013.13
- D’Souza R.D., Wang Q., Ji W. et al. Hierarchical and nonhierarchical features of the mouse visual cortical network // Nature Communications. 2022. Vol. 13 (1). P. 503. DOI: 1038/s41467-022-28035-y
- Da Silva F.H.L., Van Leeuwen W.S. The cortical source of the alpha rhythm // Neuroscience Letters. 1977. Vol. 6 (2-3). P. 237–241. DOI: 1016/0304-3940(77)90024-6
- de Munck J.C., Gonçalves S.I., Huijboom L. et al. The hemodynamic response of the alpha rhythm: an EEG/fMRI study // Neuroimage. Vol. 35 (3). P. 1142–1151. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2007.01.022
- ElShafei H.A., Orlemann C., Haegens S. The impact of eye closure on anticipatory α activity in a tactile discrimination task // eNeuro. 2022. Vol. 9 (1). DOI: 1523/ENEURO.0412-21.2021
- Engemann D.A., Mellot A., Höchenberger R. et al. A reusable benchmark of brain-age prediction from M/EEG resting-state signals // Neuroimage. Vol. 262. P. 119521. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2022.119521
- Freschl J., Al Azizi L., Balboa L. et al. The development of peak alpha frequency from infancy to adolescence and its role in visual temporal processing: A meta-analysis // Developmental Cognitive Neuroscience. 2022. Vol. 57. P. 101146. DOI: 1016/j.dcn.2022.101146
- Goetz P., Hu D., To P.D. et al. Scalp EEG markers of normal infant development using visual and computational approaches // 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC). IEEE, 2021. P. 6528–6532. DOI: 1109/EMBC46164.2021.9629909
- Goljahan A., D’Avanzo C., Schiff S. et al. A novel method for the determination of the EEG individual alpha frequency // Neuroimage. 2012. Vol. 60. P. 774–786. DOI: 1016/j.neuroimage.2011.12.001
- Gonçalves S.I., de Munck J.C., Pouwels P.J. et al. Correlating the alpha rhythm to BOLD using simultaneous EEG/fMRI: inter-subject variability // Neuroimage. Vol. 30 (1). P. 203–213. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2005.09.062
- Grandy T.H., Werkle‐Bergner M., Chicherio C. et al. Peak individual alpha frequency qualifies as a stable neurophysiological trait marker in healthy younger and older adults // Psychophysiology. Vol. 50 (6). P. 570–582. DOI: 10.1111/psyp.12043
- Gratton G., Villa A.E., Fabiani M. et al. Functional correlates of a three-component spatial model of the alpha rhythm // Brain Research. 1992. Vol. 582 (1). P. 159–162. DOI: 1016/0006-8993(92)90332-4
- Haegens S., Händel B.F., Jensen O. Top-down controlled alpha band activity in somatosensory areas determines behavioral performance in a discrimination task // The Journal of Neuroscience. 2011. Vol. 31 (14). P. 5197–5204. DOI: 1523/JNEUROSCI.5199-10.2011
- Halgren M., Ulbert I., Bastuji H. et al. The generation and propagation of the human alpha rhythm // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2019. Vol. 116 (47). P. 23772–23782. DOI: 1073/pnas.1913092116
- Hinault T., Baillet S., Courtney S.M. Age-related changes of deep-brain neurophysiological activity // Cerebral Cortex. 2023. Vol. 33 (7). P. 3960–3968. DOI: 1093/cercor/bhac319
- Hughes S.W., Crunelli V. Thalamic mechanisms of EEG alpha rhythms and their pathological implications // Neuroscientist. Vol. 11 (4). P. 357–372. DOI: 10.1177/1073858405277450
- Iacono W.G., Malone S.M., Vrieze S.I. Endophenotype best practices // International Journal of Psychophysiology. 2017. Vol. 111. P. 115–144. DOI: 1016/j.ijpsycho.2016.07.516
- Inamoto T., Ueda M., Ueno K. et al. Motor-related mu/beta rhythm in older adults: a comprehensive review // Brain Sciences. Vol. 13 (5). P. 751. DOI: 10.3390/brainsci13050751
- Klimesch W. Alpha-band oscillations, attention, and controlled access to stored information // Trends in Cognitive Sciences. 2012. Vol. 16 (12). P. 606–617. DOI: 1016/j.tics.2012.10.007
- Klimesch W. EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: a review and analysis // Brain Research. Brain Research Reviews. 1999. Vol. 29 (2-3). P. 169– DOI: 10.1016/S0165-0173(98)00056-3
- Klimesch W. EEG-alpha rhythms and memory processes // International Journal of Psychophysiology. 1997. Vol. 26 (1-3). P. 319–330. DOI: 1016/S0167-8760(97)00773-3
- Klimesch W., Doppelmayr M., Pachinger T., Russegger H. Event-related desynchronization in the alpha band and the processing of semantic information // Cognitive Brain Research. Vol. 6 (2). P. 83–94. DOI: 10.1016/S0926-6410(97)00018-9
- Klimesch W., Schimke H., Pfurtscheller G. Alpha frequency, cognitive load and memory performance // Brain Topography. 1993. Vol. 5 (3). P. 241–251. DOI: 1007/BF01128991
- Klimesch W., Doppelmayr M., Schimke H., Pachinger T. Alpha frequency, reaction time, and the speed of processing information // Journal of Clinical Neurophysiology. 1996. Vol. 13 (6). P. 511–518. DOI: 1097/00004691-199611000-00006
- Knyazeva M.G., Barzegaran E., Vildavski V.Y., Demonet J.F. Aging of human alpha rhythm // Neurobiology of Aging. 2018. Vol. 69. P. 261–273. DOI: 1016/j.neurobiolaging.2018.05.018
- Kondacs A., Szabó M. Long-term intra-individual variability of the background EEG in normal // Clinical Neurophysiology. 1999. Vol. 110 (10). P. 1708–1716. DOI: 1016/S1388-2457(99)00122-4
- Kriegseis A., Hennighausen E., Rösler F., Röder B. Reduced EEG alpha activity over parieto-occipital brain areas in congenitally blind adults // Clinical Neurophysiology. 2006. Vol. 117 (7). P. 1560–1573. DOI: 1016/j.clinph.2006.03.030
- Kumral D., Cesnaite E., Beyer F. et al. Relationship between regional white matter hyperintensities and alpha oscillations in older adults // Neurobiology of Aging. 2022. Vol. 112. P. 1–11. DOI: 1016/j.neurobiolaging.2021.10.006
- Laufs H., Holt J.L., Elfont R. et al. Where the BOLD signal goes when alpha EEG leaves // Neuroimage. 2006. Vol. 31 (4). P. 1408– DOI: 10.1016/j.neuroimage.2006.02.002
- Leonardsen E.H., Vidal-Piñeiro D., Roe J.M. et al. Genetic architecture of brain age and its causal relations with brain and mental disorders // Molecular Psychiatry. 2023. Vol. 28 (7). P. 3111–3120. DOI: 10.1038/s41380-023-02087-y
- Leybina A.V., Kashapov M.M. Understanding kindness in the Russian Context // Psychology in Russia: State of the Art. 2022. Vol. 15 (1). P. 66–82. DOI: 10.11621/pir.2022.0105
- 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. Vol. 37 (2). P. 679– DOI: 10.21873/invivo.13128
- Markov N.T., Vezoli J., Chameau P. et al. Anatomy of hierarchy: feedforward and feedback pathways in macaque visual cortex // The Journal of Comparative Neurology. 2014. Vol. 522 (1). P. 225–259. DOI: 10.1002/cne.23458
- Markovic A., Kaess M., Tarokh L. Gender differences in adolescent sleep neurophysiology: a high-density sleep EEG study // Scientific Reports. 2020. Vol. 10 (1). P. 15935. DOI: 1038/s41598-020-72802-0
- Marosi E., Harmony T., Becker J. et al. Sex differences in EEG coherence in normal children // International Journal of Neuroscience. 1993. Vol. 72 (1-2). P. 115–121. DOI: 3109/00207459308991628
- Marshall P.J., Bar-Haim Y., FoхA. Development of the EEG from 5 months to 4 years of age // Clinical Neurophysiology. 2002. Vol. 113 (8). P. 1199–1208. DOI: 10.1016/S1388-2457(02)00163-3
- Martinović Z., Jovanović V., Ristanović D. EEG power spectra of normal preadolescent twins. Gender differences of quantitative EEG maturation // Neurophysiologie Clinique / Clinical Neurophysiology. Vol. 28 (3). P. 231–248. DOI: 10.1016/S0987-7053(98)80114-7
- Mathewson K.E., Lleras A., Beck D.M. et al. Pulsed out of awareness: EEG alpha oscillations represent a pulsed-inhibition of ongoing cortical processing // Frontiers in Psychology. 2011. Vol. 2. P. 99. DOI: 3389/fpsyg.2011.00099
- Mejias J.F., Murray J.D., Kennedy H., Wang X.J. Feedforward and feedback frequency-dependent interactions in a large-scale laminar network of the primate cortex // Science Advances. 2016. Vol. 2 (11). Art. e1601335. DOI: 1126/sciadv.1601335
- Modarres M., Cochran D., Kennedy D.N., Frazier J.A. Comparison of comprehensive quantitative EEG metrics between typically developing boys and girls in resting state eyes-open and eyes-closed conditions // Frontiers in Human Neuroscience. Vol. 17. P. 1237651. DOI: 10.3389/fnhum.2023.1237651
- Morosanova V.I., Fomina T.G., Bondarenko I.N. Conscious Self-Regulation as a Meta-Resource of Academic Achievement and Psychological Well-Being of Young Adolescents // Psychology in Russia: State of the Art. 2023 Vol. 16 (3). P. 168–188. DOI: 10.11621/pir.2023.0312
- Morrow A., Elias M., Samaha J. Evaluating the evidence for the functional inhibition account of alpha-band oscillations during preparatory attention // Journal of Cognitive Neuroscience. Vol. 35 (8). P. 1195–1211. DOI: 10.1162/jocn_a_02009
- Ociepka M., Kałamała P., Chuderski A. High individual alpha frequency brains run fast, but it does not make them smart // Intelligence. Vol. 92. P. 101644. DOI: 10.1016/j.intell.2022.101644
- Pahor A., Jaušovec N. Making brains run faster: are they becoming smarter? // The Spanish Journal of Psychology. Vol. 19. Art. E88. DOI: 10.1017/sjp.2016.83
- Ponomareva N.V., Andreeva T.V., Protasova M. et al. Genetic association of apolipoprotein E genotype with EEG alpha rhythm slowing and functional brain network alterations during normal aging // Frontiers in Neuroscience. 2022. Vol. 16. Art. 931173. DOI: 3389/fnins.2022.931173
- Portnova G.V., Atanov M.S. Age-dependent changes of the EEG data: comparative study of correlation dimension D2, spectral analysis, peak alpha frequency and stability of rhythms // International Journal of Innovative Research in Computer Science & Technology (IJIRCST). Vol. 4 (2). P. 56–61.
- Posthuma D., Neale M.C., Boomsma D.I., De Geus E.J.C. Are smarter brains running faster? Heritability of alpha peak frequency, IQ, and their interrelation // Behavior Genetics. 2001. Vol. 31. P. 567–579. DOI: 1023/A:1013345411774
- Radecke J.O., Fiene M., Misselhorn J. et al. Personalized alpha-tACS targeting left posterior parietal cortex modulates visuo-spatial attention and posterior evoked EEG activity // Brain Stimulation. Vol. 16 (4). P. 1047–1061. DOI: 10.1016/j.brs.2023.06.013
- Rempel S., Colzato L., Zhang W. et al. Distinguishing multiple coding levels in theta band activity during working memory gating processes // Neuroscience. Vol. 478. P. 11–23. DOI: 10.1016/j.neuroscience.2021.09.025
- Roux F., Uhlhaas P.J. Working memory and neural oscillations: alpha–gamma versus theta–gamma codes for distinct WM information? // Trends in Cognitive Sciences. 2014. Vol. 18 (1). P. 16–25. DOI: 1016/j.tics.2013.10.010
- Saalmann Y.B., Pinsk M.A., Wang L. et al. The pulvinar regulates information transmission between cortical areas based on attention demands // Science. 2012. Vol. 337(6095). P. 753–756. DOI: 1126/science.1223082
- Schneider D., Herbst S.K., Klatt L.I., Wöstmann M. Target enhancement or distractor suppression? Functionally distinct alpha oscillations form the basis of attention // The European Journal of Neuroscience. 2022. Vol. 55 (11-12). P. 3256–3265. DOI: 1111/ejn.15309
- Schubert J.T., Buchholz V.N., Föcker J. et al. Oscillatory activity reflects differential use of spatial reference frames by sighted and blind individuals in tactile attention // NeuroImage. Vol. 117. P. 417–428. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2015.05.068
- Senzai Y., Fernandez-Ruiz A., Buzsáki G. Layer-specific physiological features and interlaminar interactions in the primary visual cortex of the mouse // Neuron. Vol.101 (3). P. 500–513. Art. e5. DOI: 10.1016/j.neuron.2018.12.009
- Shaw J.C. The brain’s alpha rhythms and the mind. Amsterdam; Boston: Elsevier, 2003. 337 p.
- Shen G., Green H.L., Franzen R.E. et al. Resting-state activity in children: Replicating and extending findings of early maturation of alpha rhythms in autism spectrum disorder // Journal of Autism and Developmental Disorders. 2023. Vol. 54. P. 1–16. DOI: 1007/s10803-023-05926-7
- Silva L.R., Amitai Y., Connors B.W. Intrinsic oscillations of neocortex generated by layer 5 pyramidal neurons // Science. 1991. Vol. 251 (4992). P. 432–435. DOI: 1126/science.1824881
- Soldatova G.U., Rasskazova E.I. Multitasking as a Personal choice of the Mode of activity in Russian children and adolescents: its relationship to experimental multitasking and its effectiveness // Psychology in Russia: state of the art. 2022. Vol. 15 (2). P. 113–123. DOI: 10.11621/pir.2022.0208
- Srinivasan R. Spatial structure of the human alpha rhythm: global correlation in adults and local correlation in children // Clinical Neurophysiology. Vol. 110 (8). P. 1351–1362. DOI: 10.1016/S1388-2457(99)00080-2
- Stroganova T.A., Orekhova E.V., Posikera I.N. EEG alpha rhythm in infants // Clinical Neurophysiology. 1999. Vol. 110 (6). P. 997–1012. DOI: 1016/S1388-2457(98)00009-1
- Sumi Y., Miyamoto T., Sudo S. et al. Explosive sound without external stimuli following electroencephalography kappa rhythm fluctuation: A case report // Cephalalgia. Vol.41 (13). P. 1396–1401. DOI: 10.1177/03331024211021773
- Thorpe S.G., Cannon E.N., Fox N.A. Spectral and source structural development of mu and alpha rhythms from infancy through adulthood // Clinical Neurophysiology. 2016. Vol. 127 (1). P. 254– DOI: 10.1016/j.clinph.2015.03.004
- Thut G., Nietzel A., Brandt S.A., Pascual-Leone A. α-Band electroencephalographic activity over occipital cortex indexes visuospatial attention bias and predicts visual target detection // The Journal of Neuroscience. 2006. Vol. 26 (37). P. 9494–9502. DOI: 1523/JNEUROSCI.0875-06.2006
- Vidal-Pineiro D., Wang Y., Krogsrud S.K. et al. Individual variations in ‘brain age’ relate to early-life factors more than to longitudinal brain change // ELife. Vol. 10. Art. e69995. DOI: 10.7554/eLife.69995
- Vijayan S., Kopell N.J. Thalamic model of awake alpha oscillations and implications for stimulus processing // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2012. Vol. 109 (45). P. 18553–18558. DOI: 1073/pnas.1215385109
- Vogt F., Klimesch W., Doppelmayr M. High-frequency components in the alpha band and memory performance // Journal of Clinical Neurophysiology. Vol. 15 (2). P. 167–172. DOI: 10.1097/00004691-199803000-00011
- Vysata O., Kukal J., Prochazka A. et al. Age-related changes in the energy and spectral composition of EEG // Neurophysiology. Vol. 44 (1). P. 63–67. DOI: 10.1007/s11062-012-9268-y
- Wisniewski M.G., Joyner C.N., Zakrzewski A.C., Makeig S. Finding tau rhythms in EEG: An independent component analysis approach // Human Brain Mapping. Vol. 45 (2). Art. e26572. DOI: 10.1002/hbm.26572
- Wöstmann M., Alavash M., Obleser J. Alpha oscillations in the human brain implement distractor suppression independent of target selection // Journal of Neuroscience. 2019. Vol. 39 (49). P. 9797–9805. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.1954-19.2019
Выпуск
Другие статьи выпуска
Статья посвящена юбилею профессора Игоря Викторовича Вачкова, который состоялся в декабре 2024 года. Описаны основные этапы и вехи профессионального становления этого выдающегося психолога-практика и ученого. Игорь Викторович имеет множество профессиональных амплуа. Одним он больше известен как методолог практической тренинговой работы, другим — как автор полисубъектного подхода в психологии образования. Многим интересен созданный им метод сказкотерапии в прикладной работе. Статья помогает узнать о нем как о научном руководителе, главном редакторе журнала «Клиническая и специальная психология», и даже поэте. Сердечно поздравляем Игоря Викторовича Вачкова и желаем всех благ, крепкого здоровья и счастья!
Замечательный отечественный нейропсихолог, автор методики сенсомоторной коррекции, Татьяна Германовна Горячева отмечает в декабре 2024 года свой юбилей. В статье представлены основные вехи ее биографии и обозначены главные научные интересы, среди которых: психология аномального развития, нейропсихологическая коррекция, детская психосоматика. Описывается многолетняя практическая деятельность ученого в сфере детской нейропсихологии, подчеркивается педагогический талант Татьяны Германовны. Коллектив Института клинической психологии и социальной работы РНИМУ им. Н. И. Пирогова, а также кафедра нейро- и патопсихологии развития, факультет клинической и специальной психологии МГППУ, редакция журнала, коллеги, ученики сердечно поздравляют Татьяну Германовну Горячеву с юбилеем и желают ей здоровья и творческих успехов в научной и практической деятельности.
Актуальность и цель. Дети с расстройствами аутистического спектра (РАС) часто сталкиваются с трудностями в восприятии речи, особенно в шумных условиях. Эти проблемы связаны с нарушениями центральной слуховой обработки. Для улучшения слухоречевого восприятия могут применяться FM-системы, которые позволяют улучшить соотношение сигнал/шум. Целью данного исследования было изучение эффектов FM-систем при работе с детьми с РАС в условиях шума и их использования в школьной среде.
Методы. Пилотное исследование было проведено в два этапа. На первом этапе с помощью теста «Слова в шуме» и задачи «Повторение предложений» изучалось распознавание детьми речи в условиях шума с применением FM-систем и без них. В эксперименте приняли участие 14 детей с расстройствами аутистического спектра и 14 типично развивающихся сверстников. На втором этапе проводилось исследование использования FM-систем в реальных условиях школьного обучения у 10 учеников начальной школы для детей с аутизмом. Изменения слуховых способностей оценивалось с помощью шкалы L. I. F. E.-R.
Результаты. На первом этапе было выявлено, что дети с РАС распознали значительно меньше слов в условиях шума, чем их типично развивающиеся сверстники. В задаче «Повторение предложений» использование FM-систем улучшило показатели детей с РАС с 58,3% до 76,9% (p=0,0005). На втором этапе у большинства участников были зарегистрированы минимальные изменения в оценках слуховых способностей по шкале L. I. F. E.-R: средний балл до применения FM-систем составил 54,9, а после — 57,4 (p=0,2322). Однако у нескольких учеников показатели улучшились на 8–13 баллов, что отражает индивидуальную вариативность эффекта от использования FM-систем.
Выводы. FM-системы показали свою эффективность в улучшении слухоречевого восприятия детей с РАС в условиях шума. Однако внедрение FM-систем в школьный процесс требует дополнительных исследований эффективности в реальных условиях, а также адаптации для минимизации дискомфорта у детей и улучшения взаимодействия с учителями и тьюторами.
Развитие сети Интернет наряду с повышением цифровых навыков пациентов делает их компетентными в некоторых вопросах медицинского обслуживания. Целью настоящего исследования являлась адаптация методики «Шкала онлайнпоиска информации о здоровье» на русскоязычной выборке с установлением взаимосвязей с такими киберфеноменами, как думскроллинг, киберхондрия и зависимость от социальных сетей. Во всероссийском онлайн-опросе, проведенном с помощью сервиса Toloka. AI, приняли участие 1025 человек. Инструментарий включал следующие опросники: шкалу онлайн-поиска информации о здоровье (Online Health Information Seeking Scale, OHISS), шкалу думскроллинга (Doomscrolling Scale, DS), шкалу тяжести киберхондрии (Cyberchondria Severity Scale, CSS), Бергенскую шкалу зависимости от социальных сетей (Bergen Social Media Addiction Scale, BSMAS). Результаты исследования показали, что русскоязычная версия OHISS имеет однофакторную структуру и высокую внутреннюю согласованность (α-Кронбаха = 0,845; ω-Макдональда = 0,847). Показатели по OHISS были статистически значимо позитивно взаимосвязанными с показателями думскроллинга, киберхондрии и зависимости от социальных сетей. Онлайн-поиск информации о здоровье не был связан с возрастом респондентов, их уровнем дохода и уровнем образования. Более частому онлайн-поиску информации о здоровье были подвержены женщины, респонденты, состоящие в браке с раздельным проживанием, и респонденты, считающие себя довольно религиозными. Полученные с помощью Шкалы онлайн-поиска информации о здоровье эмпирические данные позволяют считать адаптированную шкалу психометрически обоснованным диагностическим инструментом и рекомендовать ее для решения практических и исследовательских задач.
В работе представлены результаты исследования переживания террористической угрозы, психологического стресса и тревоги у молодых девушек 18–26 лет до теракта и после него (выполнено два временных среза: спустя 3 дня и 8 месяцев). Показано, что после теракта 22 марта 2024 г. в Крокус Сити Холле наблюдается рост переживания террористической угрозы за счет усиления бдительности и настороженности, прогнозирования новых терактов, повышения беспокойства за близких, потребности в получении и обсуждении информации о терактах. Спустя 8 месяцев после теракта эти показатели остаются на прежнем уровне, за исключением прогнозирования новых терактов (по этому аспекту зафиксировано снижение). В то же время зафиксировано отсутствие изменений в показателях стресса, тревоги и депрессии. Кроме того, было выявлено повышение враждебности к представителям других национальностей, что может быть связано с особенностями информационного освещения событий.
Работа направлена на изучение психологического здоровья и духовно-нравственных ценностей молодых людей призывного возраста в контексте деструктивного информационно-психологического воздействия. Представлены результаты эмпирического исследования, проведенного в 2024 г. на территории 4 субъектов РФ: Архангельской, Калининградской, Ленинградской и Мурманской областей. Общая численность респондентов составила 1050 молодых людей призывного возраста в возрасте от 16 до 20 лет. В ходе исследования были использованы: авторская анкета «Информационно-психологическое воздействие»; опросник «Мотивационная структура информационной активности»; опросник «Духовная личность»; методика «Индивидуальная модель психологического здоровья». Полученные результаты дают возможность говорить о том, что по средним показателям молодые люди призывного возраста часто сталкиваются в интернет-пространстве с контентом, оказывающим деструктивное информационно-психологическое воздействие, при этом у них наблюдается достаточно высокая степень доверия к данному контенту. Отмечается, что молодые люди, находящиеся под воздействием деструктивной информации, могут испытывать социальную изоляцию, недоверие и агрессию, что препятствует формированию у них здоровых социальных связей, приводит к снижению психологического здоровья и оказывает разрушающее действие на внутренние ценности и духовно-нравственные ориентиры. В таких условиях формируется более пессимистичное восприятие мира, что подрывает основные принципы духовности и нравственности, в частности, такие как искренность, вежливость и стремление к истине.
Современная система инклюзивного образования подразумевает равный доступ к получению знаний для всех категорий детей. В психолого-педагогических исследованиях отмечается неоднородность состава учащихся по уровню усвоения академических навыков как внутри класса, так и среди обучающихся отдельных нозологических групп. При схожести симптоматики проявления нарушений письма у младших школьников, состояние когнитивных функций может быть различным. Понимание этих общих и специфичных особенностей необходимо для организации персонифицированного подхода к коррекции и обучению детей с нарушенным развитием, что определяет актуальность исследования. В статье представлены результаты исследования, проведенного с целью выявления общих и специфических закономерностей формирования интеллектуальных операций у младших школьников с нарушениями письма. Выборку составили ученики 3-х классов с тяжелыми нарушениями речи (ТНР) и задержкой психического развития (ЗПР), обучающиеся по адаптированным основным образовательным программам (АООП). В структуре логопедического заключения у всех детей было выделено нарушение письма на почве несформированности операций языкового анализа и синтеза. В качестве диагностической методики для изучения специфики формирования базовых интеллектуальных операций на невербальном и вербальном материале была выбрана и адаптирована методика «Классификация предметов». Полученные результаты позволили сделать вывод о качественных различиях в формировании компонентов мышления при нарушениях письма первичного и вторичного характера.
Исследование направлено на выяснение структуры и содержания представлений пожилых людей о благополучии. В исследовании принимали участие 264 человека в возрасте от 55 до 97 лет (M = 69,54; SD = 6,98). Метод сбора данных: метод свободных ассоциаций в форме простых ограниченных ассоциаций. Участникам предлагалось давать ассоциации на слово «благополучие». От каждого человека было получено по девять ассоциаций, по три глагола, прилагательных, существительных. Обработка данных проводилась посредством частотного анализа, расчета рангов, расчета z-критерия для сравнения частот выделенных ассоциативных и семантических групп. Было получено 2376 ассоциатов, из которых были выделены наиболее частотные; граница отбора — 1% от общего количества ассоциатов (24 единицы). Наиболее частотные были объединены в 21 ассоциативную группу. Далее ассоциативные группы объединялись в 8 семантических групп по принципу смыслового укрупнения. Полученные результаты дают возможность говорить о том, что благополучие в представлениях пожилых людей — это здоровье в сочетании с эмоциями спокойствия и счастья. У пожилых людей к ядерным представлениям относится семантическая группа «эмоции», а ассоциативная группа «здоровье» — к средней зоне вместе с группами «занятость», «материальный достаток», «семья». Вместе с тем это не свидетельствует о более низкой значимости ассоциативной группы «здоровье», поскольку семантическая группа «эмоции» собирает свой высокий ранг только через совокупность разных эмоций. К периферийной зоне представлений относятся семантические группы «ценности», «экзистенция», «успех». В семантической группе «эмоции» в структуре представлений о благополучии у пожилых людей преобладают эмоции большей интенсивности над эмоциями меньшей интенсивности. Маркеры негативных эмоций в структуре представлений о благополучии отсутствуют.
В статье рассматривается проблема сохранения и поддержания здоровья человека с позиций биопсихосоциального подхода, теории функциональных систем П. К. Анохина, теории развития и функционирования высших психических функций, а также понятия о церебральных информационных полях и формирующихся на их основе психологических информационных полях мозга. Эмпирическая часть статьи посвящена изучению психологических факторов, влияющих на здоровье молодых и пожилых лиц с умеренными когнитивными нарушениями (УКН) в спокойном и постстрессовом состоянии. В исследовании раскрываются особенности негативного влияния стресса на психологическое здоровье молодых и пожилых лиц с УКН, а также выделяются факторы, способствующие ухудшению или поддержанию психологического здоровья в разных возрастных группах. Установлено, что в ситуации стресса у пожилых лиц с УКН в сравнении с молодыми отмечается более дифференцированная реакция на стресс, а показатели самооценки и когнитивных функций остаются на прежнем уровне, в то время как молодые лица в ситуации стресса демонстрируют недифференцированную реакцию, приводящую к личностной дезадаптации, ухудшению когнитивных функций и большей выраженности негативных эмоций (тревоги, страха, агрессии, депрессии). Полученные данные свидетельствуют о большей способности пожилых лиц с УКН к регуляции своего психологического здоровья, по сравнению с молодыми лицами, за счет сформированной положительной стабильной установки на сохранение здоровья.
Страх падения является значимой проблемой среди пожилого населения, приводящей к снижению качества жизни. Изучение данного феномена активно проводится за рубежом с 1990-х годов начиная с работ Н. Lach, M. Lachman, M. Tinetti. В России исследований страха падения практически нет.
Цель. Работа посвящена систематизации и обобщению имеющихся данных о страхе падения у лиц пожилого возраста при различных заболеваниях.
Методы. В работе произведен теоретический анализ современных исследований по вопросам страха падения у лиц пожилого возраста.
Результаты и выводы. Было выявлено, что нет достоверных данных о взаимосвязи сенсорных дефицитов и страха падения, хотя снижение зрения и слуха, чувствительности проприорецепторов увеличивает риск упасть. Страх падения может формироваться у физически благополучных пожилых людей с высоким уровнем тревожности, а депрессия вторична по отношению к страху падения. Наличие ярких акцентуаций характера может способствовать формированию страха падения и даже панических атак. При болезни Паркинсона у когнитивно сохранных пациентов риск падения увеличивается, а страх падения связан с катастрофизацией. При болезни Альцгеймера с легкими когнитивными нарушениями показатели страха падения почти не отличаются от результатов здоровых лиц. Данные по различным клиническим группам разнородны, и феномен страха падения нуждается в более тщательном изучении. Это может быть полезно в разработке программ психокоррекции для пожилых пациентов и способствовать снижению рисков падения.
Родительское горе связано с множеством сопутствующих потерь, тяжелыми последствиями на психическом, физическом, социальном уровнях. Большая часть исследований переживания родительских утрат сконцентрирована в области младенческой смертности, в то время как увеличение продолжительности жизни влечет за собой учащение случаев утраты взрослых детей лицами старшего возраста. Анамнезы пожилых людей нередко отягощены кумулятивной психотравматизацией, соматическими и психическими расстройствами. Вместе с тем субъекты старшего возраста располагают более широким арсеналом копингстратегий. В настоящем обзоре рассмотрены последствия наложения факторов тяжести изучаемого стрессора и выраженного геронтогенетического разнообразия. На основании анализа 76 литературных источников, сравнения и конкретизации представленных результатов эмпирических исследований предварительно установлены универсальные психологические последствия утраты ребенка в пожилом возрасте, среди которых чувство вины, ощущение ненормативности случившегося, осложнение возрастного кризиса, деформация «Я-концепции», хронификация горевания. Системно описаны специфические тенденции течения горевания, обусловленные типом утраты. Утрата насильственного характера несет наиболее травматичные последствия в сравнении с утратой по причине неблагоприятного исхода заболевания и сопровождается стремлением родителей отомстить, восстановить справедливость. Утраты детей, исполняющих служебные обязанности в ходе боевых действий, сопряжены с экстремально высокой амбивалентностью переживаний, в то время как потери, связанные с чрезвычайными ситуациями, ассоциированы с виной выжившего. Бесправное горе (смерть вследствие стигматизированного заболевания, суицида, нарушения закона, употребления ПАВ) имеет отягощенность стыдом, препятствующим получению помощи. Исследование указывает на необходимость эмпирического уточнения полученных данных и несет практическую ценность, специфицируя мишени оказания психотерапевтической помощи горюющим родителям старшего возраста.
В последние годы проблема старения мозга становится все более актуальной из-за увеличения доли пожилых людей среди населения. Одним из ключевых вопросов в этой области является изучение влияния старения на когнитивные функции и мозговую активность, так как эти функции играют важную роль в повседневной жизни и определяют способность человека вести полноценную, самостоятельную жизнь и адаптироваться к меняющейся окружающей обстановке. Целью данной работы было провести обзор зарубежной литературы, касающейся основных теорий когнитивного старения, таких как теория старения лобной коры, компенсаторные теории, теория резерва, теория сенсорной депривации, теория снижения скорости обработки информации и теория дефицита тормозных влияний. Особое внимание уделено нейрофизиологическим аспектам старения. Поиск литературных источников осуществлялся по ключевым словам с использованием баз данных Google Scholar и PubMed. Рассмотренные результаты нейрокогнитивных исследований позволяют выявить структурные и функциональные изменения мозга в процессе старения, что может помочь клиническим специалистам дифференцировать «нормальное» старение от возможных признаков болезней мозга и разработать более индивидуальный подход при необходимости коррекции когнитивных нарушений.
Издательство
- Издательство
- МГППУ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 127051, Россия, Центральный федеральный округ, Москва, улица Сретенка, дом 29
- Юр. адрес
- 127051, Россия, Центральный федеральный округ, Москва, улица Сретенка, дом 29
- ФИО
- Марголис Аркадий Аронович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- margolisaa@mgppu.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 6329202
- Сайт
- https://mgppu.ru/