Ўзбекистон республикаси ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлиги муҳаммад ал-хоразмий номидаги

ВЛИЯНИЕ ФАКТОРОВ ГЕОМАГНИТНОЙ АКТИВНОСТИ НА 
ЗАБОЛЕВАЕМОСТЬ ИШЕМИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНИ СЕРДЦА 
А.И. Назаров (доцент, ТУИТ им. Мухаммада ал-Хоразмий) 
А. Каршиев (магистрант, ТУИТ им. Мухаммада ал-Хоразмий) 
Введение. Анализ факторов геомагнитной активности (геомагнитные 
бури) показывает влияние на клинический показатель ишемической болезни 
сердца: холестерин липопротеина низкой плотности (ХЛПНП). В связи с этим, 
прогностическая модель нормы ХЛПНП построены с учетом корреляционного 
влияния геомагнитных бурь. 
Алгоритм прогноза нормы ХЛПНП позволяет сделать вывод о 
благоприятном или не благоприятном влиянии факторов геомагнитной 
активности. 
Прогностические модели имеют суточное разрешение и дают оценку 
клинического показателя ХЛПНП в зависимости от влияния геомагнитных 
бурь. Модель прогноза построена в классе регрессионных уравнений.
Установлено, что солнечная активность (СА) меняет состояние магнито-
сферы Земли, как следствие протекание геомагнитных бурь, а также влияют на 
сердечно-сосудистую и кровеносную системы человека. 
Исследования показывают, что приступы ишемической болезни сердца 
при неблагоприятной обстановке учащаются в 2 – 4 раза по сравнению со 
стабильной благоприятном влиянии СА. 
Особенности гемореологических нарушений крови были изучены у 
больных нестабильной ишемической болезни сердца в различные периоды СА. 
Установлено, 
что 
при 
высокой СА гемореологические 
нарушения
характеризуются более выраженным повышением вязкости крови при 
компенсаторном увеличении деформационной способности эритроцитов и 
снижении их агрегации. 
Показатели обменных, эндокринных процессов пациентов в зависимости 
от геомагнитных возмущений, в частности, ХЛПНП в геомагнитно – 
возмущенные дни составил 6,14 ± 0,11 ммоль/л, а в обычные дни - 4,8 ± 0,08 
ммоль/л. 
В критические дни у переутомленных, больных или находящихся в хро-
ническом напряжении людей увеличивается содержание инсулина в крови. 
В силу научно - доказанных связей между биологическими и гелиофи-
зическими процессами возникла насущная необходимость прогноза влияния 
факторов СА на обострение ишемических заболеваний сердца. 
Материал и методы. Исходный статистический материал суточного 
разрешения был сформирован за период с 2015 по 2018 годы из следующих 
источников: 

по физике солнца -
http://www.solarstation.ru/index. htm
; 

---

168 

по частоте поступления больных с ишемической болезнью сердца – 
Республиканский Научный Центр Экстренной Медицинской Помощи МЗ РУЗ. 
При исследовании влияния факторов СА на ХЛПНП использован 
исходный статистический материал суточного разрешения. 
Для обеспечения точности моделей проведена предварительная обработка 
данных СА. 
Прогностическое моделирование клинического показателя ХЛПНП 
проведено на основе данных СА при условии эффективности не ниже уровня 
(p<0,05) по критерию Стьюдента с помощью пакета статистических программ. 
Модель прогноза состояния клинического показателя Х (холестерин 
липопротеинов низкой плотности) на основе влияния факторов СА
Таблица 1. Основные параметры регрессионного анализа для показателя Х 
Sigma-restricted parameterization 
Х 
Х 
Х 
Х 
-95,00% 
+95,00% 
Param. 
Std.Err 
t 
p 
Cnf.Lmt 
Cnf.Lmt 
P1 
-0,02 
0,01 
-2,66 
0,01 
-0,04 
-0,01 
P2 
-0,11 
0,04 
-2,79 
0,01 
-0,19 
-0,03 
P3 
0,00 
0,001 
2,56 
0,01 
0,00 
0,00 
S1 
0,00 
0,001 
-3,29 
0,00 
0,00 
0,00 
Y(Х) = 0,023Р1 – 0,11Р2 + 0,001Р3 – 0,0003S1 
1.
Если Y≤0,3, то норма клинического показателя Х. 
2.
Если Y≥0,57, то нет нормы клинического показателя Х. 
3.
Если 0,3 Рис.1. График зависимости клинического показателя Х от факторов СА
Из рис. 1 видно, что имеет место благоприятные и неблагоприятные дни 
для данных СА. 
Обозначения для параметров СА, имеющие корреляционную связь с 
ишемической болезнью сердца: 
1.
P1 – среднесуточное значение количества выбросов протуберанцев. 
2. Р2 – максимальное суточное значение количества выбросов 
протуберанцев. 
3. Р3 – разница между максимальными и минимальными суточными 
значениями количества выбросов протуберанцев. 
4. S1 – максимальное суточное значение отношений радиусов ядра и пятна
солнца. 
Одним из главных требований к моделям нормированной оценки ХЛПНП 
под влиянием факторов СА является требование адекватности. 

---

169 
В таблице 2 дана оценка уровня адекватности регрессионной модели 
нормированной оценки влияния факторов СА на ХЛПНП до и после медианной 
обработки данных.
Таблица 2. Оценка уровня адекватности регрессионной модели до и после 
медианной предобработки данных СА.
Модель 
σ 
R
2
 
F 
p 
Оценка показателя Х до медианной 
обработки данных 
±0,09 
0,934 
63,91 
>99,95 
Оценка показателя Х после медианной 
обработки данных 
±0,02 
0,999 
64,07 
>99,95 
Символьные обозначения: σ - статистическая ошибка; R – коэффициент 
детерминации; F – коэффициент Фишера; р – уровень достоверного различия. 
Из таблицы видно, что имеет место улучшение основных статистических 
показателей после медианной обработки данных. 
Результаты. Для обеспечения для повышения точности статистических 
оценок была проведена предварительная обработка статистической данных:

исключение недостоверных данных СА для обеспечения возможности 
отбора достоверных и исключения резко выделяющихся наблюдений;

предобработка экспериментальных данных СА методом медианных 
центров. 
В зависимости от сезона года корреляционную зависимость имеют 
следующие параметры СА: изменение размеров солнечных пятен и их 
количество, выбросы протуберанцев. 
Проверка адекватности моделей прогноза показало, что повышение 
F
-
отношения и увеличение коэффициента детерминации при сравнимых 
статистических ошибках, свидетельствуют о повышении уровня адекватности
регрессионной 
модели, 
построенных 
на 
выборке, 
подвергшейся 
предварительной обработке. Результаты сравнения показали приемлемую 
погрешность регрессионных моделей нормированной оценки ХЛПНП в 
зависимости от влияния факторов СА.