CC BY
14DOI: 10.12737/article 594cef7be06a51.85647474
ПРОМЫШЛЕННЫЕ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫЕ ПОЛЯ КАК ФАКТОРЫ ВОЗРАСТНЫХ
ИЗМЕНЕНИЙ
ГАЗЯ Г.В.1, БОЛТАЕВ А.В. 2, ГИМАДИЕВ Б.Р.3, МОРОЗ О.А.1
1БУ ВО Ханты-Мансийского автономного округа - Югры «Сургутский государственный университет», ул. Ленина, 1, Сургут, 628400, Россия 2ООО «Русойл»
3
ОАО «Сургутнефтегаз»
В экологии человека при изучении механизмов влияния различных внешних факторов на качество и продолжительность жизни человека на Севере РФ определенное место всегда занимает проблема низкотемпературных воздействий. Однако определенное место в этой связи могут занимать в качестве стресс-агентов и действующие электромагнитные поля, в условиях промышленных производств. В настоящем исследовании представляется один из возможных механизмов их влияния на параметры сердечно-сосудистой системы двух групп женщин (старшей и младшей возрастных групп), находящихся в условиях производственного влияния ЭМП и их сравнения с аналогичными возрастными группами, но без воздействия полей. Основным показателем сравнения является различные показатели состояния кардиоинтервалов, которые устойчиво демонстрируют хаотическую динамику (в виде эффекта Еськова-Зинченко) и которая может быть изучена как с позиции статистики, так и в рамках новой теории хаоса-самоорганизации. Последний показывает устойчивое уменьшение размеров площади 8 для квазиаттракторов кардиоинтервалов с возрастом (у женщин без ЭМП с 8=57200у.е. до 82=44200у.е., а для женщин с ЭМП с 83=48600у.е. до 84=27000 соответственно для групп до 35 лет и для группы старше 35 лет). По параметрам квазиаттракторов младшая группа (с ЭМП) приближается к старшей группе (без ЭМП), а старшая группа (с ЭМП) показывает почти двукратное уменьшение площади 84 сравнительно с младшей группой (без ЭМП).
Ключевые слова: электромагнитные поля, стресс, квазиаттракоторы, кардиоинтервалы.
INDUSTRIAL ELECTROMAGNETIC FIELDS AS FACTORS OF AGING TRANSFORMATION
GAZYA G. V.1, BOLTAEVA. V. 2, GIMADIEVB.R.3, MOROZ O.A.1
1"Surgut State University", st. Lenin, 1, Surgut, 628400, Russia
2LLC "Rusoil" 3OJSC "Surgutneftegas"
In human ecology investigation of different input factors influence on our life quality in the North the problem of low temperature (cooling) traditionally takes the first place. But the influence of industrial electromagnetic fields (EMF) on our life may be very important too. Now we present one of the possible mechanism of influence such fields especially on human cardiovascular system. Under industrial electromagnetic fields influence we investigate of two aging women's groups (oldest any younger groups under such fields). It was compared the cardio-respiratory parameters of two women's groups without such fields. The cardio intervals were the main parameters of such comparing which are demonstrated the stable chaotic dynamic (as a special Eskov-Zinchenko effect) we as presented such result according to traditional stochastic approach and according to new theory of chaos-selforganization. The last theory demonstrated stable decreasing of special quasiattractor square S for cardiointervals (with aging increasing for women with electromagnetic fields from S1=57200 s.m. to S2=44200 s.m. and from S3=48600 s.m. to S4=27000 s.m. from woman with EMF). For quasiattractors parameters the younger women group (with EMF) rich the oldest women group (without EMP) and oldest women group with EMF demonstrated decreasing in two time of it squares with comparison of youngest group (with EMF).
Key words: electromagnetic fields, stress, quasiattractors, cardiointervals.
Введение. Существует большое количество исследований в психологии по действию различных стресс-агентов на параметры психических функций и состояние
различных физиологических функций в целом. В последнем случае довольно часто выбирают изменение кардио-респираторной системы, изменение частоты дыхания или
сердцебиения. Все это относится к реакции важнейшей функциональной системы организма (ФСО) человека - кардио-респираторной системы (КРС). По представлению П.К. Анохина наиболее доступные параметры этой ФСО - это значение кардиоинтервалов (КИ), которые реально изменяются под действием различных стресс-агентов, действующих в итоге на регуляцию сердечно-сосудистой системы -(ССС) и на центральную нервную систему (ЦНС) в целом. Остается дискуссионной проблема электромагнитных полей (ЭМП) на сердце (и ССС в целом), но эффекты действия слабых ЭМП на ЦНС доказаны.
Особое значение в таких исследованиях представляет постановка задачи по расчетам КИ в условиях длительных (хронических) действий стресс-агента, например, слабых промышленных ЭМП. Это их действие имеет значение не только для психики, но и для физиологии, медицины, геронтологии. Длительное действие стресс-агента оказывает влияние на параметры ФСО, приводя к хроническим изменениям параметров организма, к раннему старению и изменению биологического возраста (в итоге - к высокой смертности, ранней смерти, а первоначально -к потере трудоспособности). Учитывая различный (и зачастую негативный) характер влияния стресс-агентов на ФСО, становится понятным, что эта проблема имеет не только чисто научный интерес, но и специальный, экономический (потеря трудоспособности, развитие патологий и увеличение продолжительности временной
нетрудоспособности) [9-12].
Изучение реакции ФСО на ЭМП в рамках традиционной стохастики
наталкивается на очень серьезные трудности. Это связано с доказательством в психологии и психофизиологии наличия эффекта Еськова-Зинченко [13-20]. Этот эффект развивает идеи Н.А. Бернштейна о «повторении без повторений», которые он представлял в 1947 году, и дает серьезный повод для полного отказа в использовании традиционных стохастических методов при обработке получаемых выборок параметров х(), описывающих функции организма человека в психологии, физиологии (да и во всей медицине) [17-22].
Мы подходим к определенному рубежу использования стохастики в описании различных эмпирических данных из-за отсутствия строгой стохастической устойчивости для подряд полученных выборок хг любых диагностируемых признаков [1-8]. В наших исследованиях речь идет о КИ и других параметрах, характеризующих состояние ССС, которые не могут показать совпадение двух выборок КИ, их статистические функции /(х) не совпадают в у'-м и 7+1-и измерении подряд у одного человека в одном гомеостазе, т.е. /;(х0)Ф/;+1(х0).
Объект и методы исследования. В наших исследованиях были отобраны четыре группы женщин и четыре группы мужчин (работников нефтегазовой отрасли -Сургутского завода стабилизации конденсата - СЗСК), из которых две группы длительное время (более 5-ти лет) подвергались воздействию промышленных электромагнитных полей, и две группы не подвергались воздействию ЭМП на производстве. Для сравнения мы брали две возрастные группы: 1-я группа женщин и мужчин с возрастом до 35 лет (младшая группа), которые не подвергались воздействию ЭМП, и 2-я группа женщин и мужчин старшего возраста (старше 35 лет) тоже без действия ЭМП; 3-я и 4-я группы -это были женщины и мужчины до 35-ти лет и старше 35-ти лет, но находящиеся в условиях производства под воздействием ЭМП.
Эти четыре группы разных возрастов женщин и мужчин исследовались по параметрам состояния КРС, как важной ФСО человека, обеспечивающей нормальный физиологический и психологический статус его жизни. При этом в качестве главной переменной х=х(1) мы брали параметры кардиоинтервалов (КИ). Эти КИ получались при мониторинге КРС с помощью кардиовизора «Элокс-1» (разработка Самарского предприятия при научном исследовательском университете РФ в г. Самара). Одновременно с регистрацией КИ рассчитывались еще 14 параметров состояния КРС, которые включали в себя несколько динамических признаков: блок интегральных характеристик (главные их них - это РАЯ -интегральный показатель состояния парасимпатической вегетативной нервной
системы (ВНС) и SIM - интегральный показатель состояния симпатической ВНС, а также индекс Баевского (INB), SDNN -стандартные девиации КИ и др.); блок амплитудно-частотных характеристик
регулирующих КИ (включает в себя спектральную плотность очень низких частот КИ - VLF, низких частот - LF и высоких частот - HF и др.)
Основное внимание в настоящем сообщении было уделено именно первой главной координате x1=x1(t), для которой мы создаем отдельно двухмерное (или
трехмерное) ФПС в виде следующих координат x1(t)=x1 - первая фазовая координата и x2=dx1/dt - скорость изменения КИ в виде второй координаты ФПС. мВ ряде случаев использовалась и третья координата
3 2
x =dx /dt, т.е. ускорение для x1(t) и тогда мы имеем трехмерное ФПС. В таких двухмерных и трехмерных ФПС мы производили расчет параметров квазиаттракторов (областей ФПС, внутри которых непрерывно и хаотически движутся движется вектор состояния x(t) системы регуляции КРС, находящейся в условиях действия стресс-агентов (ЭМП) или без него.
Статистическая обработка данных производилась с использованием стандартной методики обработки данных в виде программного продукта «Statistica - 7», что обеспечивало расчет статистических функций, проверку нормального распределения (проверка на нормальность выборки) и идентификацию непараметрических
распределений (использовались критерии Вилкоксона и Мана-Уитни). Одновременно мы могли рассчитывать спектральные плотности сигнала (кардиоинтервалов) и рассчитывать автокорреляции A(t) для получаемых подряд выборок у одного и того же испытуемого.
Кроме стандартных статистических расчетов мы производили расчет параметров квазиаттракторов (КА) по величинам вариационных размахов Ax1 самих значений КИ (в виде некоторой переменной x1(t)) и вариационных размахов значений Ax2 и вариационный размах значений Ax2 изменения (x2(t)=dx1/dt). Для каждого человека определялось не мене 300 значений КИ (по x1 и x2 в виде S= Ax1^Ax2). Полученные выборки
(25 для каждой группы) статистически обрабатывались и производились попарные сравнения таких 4-х выборок £ для КА.
Результаты исследования и их обсуждение. Прежде всего, еще раз отметим необходимость использования методов теории хаоса-самоорганизации (ТХС) в экологии человека, если мы в качестве примера используем другие функциональные системы организма человека (у нас сейчас речь идет о кардио-респираторной системе -КРС). Внедрение методов ТХС в физиологии мы начинали с гипотезы Бернштейна («о повторении без повторений»), которая перешла в эффект Еськова-Зинченко. Однако, проблема статистической неустойчивости любых выборок динамических признаков хг (описывающих любые ФСО) выходит далеко за пределы психологии организации движений. Это является сейчас глобальной проблемой физиологии, медицины, биологии (с экологией). В нашем случае речь идет о параметрах ССС [1, 2, 11].
Доказательство справедливости
расширения эффекта Еськова-Зинченко (из области организации движений) весьма тривиальное - для этого достаточно у любого человека подряд измерить за 5 минут (как этого требуют исследования кардиологов Европы) выборку КИ. В такой зарегистрированной выборке (из N=300 КИ) мы можем рассчитать все статистические характеристики (ее статистическую функцию распределения /(х1), ее спектральную плотность сигнала (СПС), А(^ и другие статистические характеристики) и затем произвести сравнение этих результатов расчета (/(х1), СПС, А(1) с результатами повторных (подряд полученных) измерений.
В качестве примера такой процедуры мы представляем матрицу парных сравнений выборок КИ, которые были получены подряд у одного испытуемого (это может быть любая из всех 100 женщин, о которых мы говорили выше). В этой матрице (табл.1) мы производим парное статистическое сравнение выборок (по критерию Вилкоксона должно быть р>0,05, если две сравниваемые выборки совпадают). Результат расчета р представлены в матрице (табл. 1) Можно увидеть, что число пар сравнений выборки КИ, которые (эти две сравниваемые выборки КИ) легко отнести к
одной генеральной совокупности крайне доверительная вероятность в обычно берется малое. В нашем примере (табл.1) к=17 не менее в=0,05. Это означает, что из 100 напомним, что в теории вероятности опытов в 95-и должно что-то подтвердиться.
Таблица 1
Матрица парного сравнения выборок кардиоинтервалов испытуемого ГДВ (число повторов измерений .N=15), использовался критерий Вилкоксона (уровень значимости ^<0,05, число
совпадений к=17)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 1.00
2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.19 0.33 0.00 0.00 0.00
3 0.00 0.00 0.48 0.00 0.91 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
4 0.00 0.00 0.48 0.00 0.86 0.02 0.00 0.00 0.00 0.02 0.03 0.00 0.00 0.00
5 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.40 0.84 0.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
6 0.00 0.05 0.91 0.86 0.00 0.04 0.00 0.00 0.00 0.13 0.08 0.00 0.00 0.00
7 0.00 0.00 0.01 0.02 0.00 0.05 0.02 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
8 0.00 0.00 0.00 0.00 0.40 0.00 0.02 0.56 0.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
9 0.00 0.00 0.00 0.00 0.84 0.00 0.01 0.56 0.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.45 0.00 0.00 0.63 0.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
11 0.00 0.19 0.00 0.02 0.00 0.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.55 0.00 0.00 0.00
12 0.00 0.33 0.00 0.03 0.00 0.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.55 0.00 0.00 0.00
13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
14 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
15 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
Примечание: р - достигнутый уровень значимости по критерию Мана-Уитни (при критическом уровне значимости принятым равным р<0,05); 1 - женщины без ЭМП до 35; 2 -женщины без ЭМП после 35; 3 - женщины с ЭМП до 35; 4 - женщины с ЭМП после 35.
В нашем случае из 105 разных пар сравнений КИ, которые получены подряд у одного и того же испытуемого к=15 показали возможность их отнесения к одной генеральной совокупности (статистически эти две выборки, в данной паре, совпадают). Подчеркнем, что при этом мы имеем совпадение этих 30-ти разных выборок КИ, все эти 30 выборок все-таки разные, совпадают только пары 1.
Таки образом табл.1 показывает (а это рядовой типичный случай КИ), при многократных повторах измерений (КИ у каждого (!) испытуемого) отсутствие статистической устойчивости получаемых выборок КИ у одного и того же испытуемого, находящегося в одном (неизменяемом) гомеостазе. Возникает закономерный вопрос: с чем до настоящего времени работает психология, физиология, медицина и биология в целом, если мы не можем (!) подряд произвольно два раза повторить выборки (КИ у одного и того же испытуемого, находящегося в одном, неизменном
гомеостазе)? С единичными, случайными выборками, которые характеризуют состояние КРС в данный момент времени tl, в следующий момент времени t2 мы получаем другую выборку и другое состояние гомеостаза и т.д. Где граница между одним физиологическим состоянием человека и другим его физиологическим состоянием, если его/(.х), СПС, Аи без этого непрерывно и хаотически изменяются?
Рассмотрим с позиции традиционного статистического подхода в чем заключается различие между группами женщин и мужчин (разных возрастов), которые подвергались воздействию промышленных
электромагнитных полей и не подвергались их воздействию (оценка на основе параметров КИ, зарегистрированных у каждой из 25 испытуемых, находящихся в каждой из 4-х указанных возрастных групп отдельно для женщин - 4 группы, и отдельно, для мужчин -4 группы). В табл. 2 мы представили результаты статистической обработки групп женщин по выборкам КИ (по N=300 КИ для
каждого испытуемого) в виде медиан Ме, т.к. КИ 4-х групп мужчин (для этих 4-х групп, 1 и основная масса выборок КИ (98%) не 2 - это группы без воздействия ЭМП, и 3 и 4-попадала под закон нормального группы с воздействием ЭМП). Очевидно, распределения Гауса. В табл. 3. Аналогично отсутствие статистических различий для всех представлены результаты обработки выборок 4-х пар сравнения одновременно.
Таблица 2
Результаты статистической обработки медиан индивидуальных (для каждого из 25-и испытуемых) выборок кардиоинтервалов четырех групп женщин, подверженных (3 и 4) и не
№ п/п 1 2 3 4
Ме 5% 95% Ме 5% 95% Ме 5% 95% Ме 5% 95%
1 590 540 665 710 650 775 730 670 795 730 645 770
2 780 685 865 830 750 890 740 615 850 830 760 910
3 750 685 840 740 700 810 730 680 790 790 705 840
4 835 770 920 730 640 820 690 615 815 690 625 750
5 840 745 935 780 695 850 670 570 780 720 640 820
6 740 665 820 860 800 920 720 660 770 1050 940 1140
7 710 630 780 900 825 940 770 710 830 740 690 770
8 630 570 695 800 745 865 655 590 730 660 600 720
9 630 580 760 830 730 910 760 625 880 800 690 845
10 850 725 990 980 875 1070 620 520 685 860 810 905
11 710 605 770 700 580 820 630 575 700 760 710 840
12 870 730 1010 660 600 710 670 600 750 705 610 750
13 680 610 750 870 820 930 690 600 790 930 880 980
14 580 520 680 810 690 900 560 520 630 640 565 710
15 790 710 870 950 870 1020 720 640 870 760 685 835
16 850 770 940 600 520 680 670 610 730 590 530 640
17 800 655 910 740 640 795 780 680 890 550 520 590
18 720 660 790 660 600 760 620 570 690 615 550 670
19 700 580 810 1040 980 1095 730 640 795 860 800 930
20 810 730 880 900 775 985 830 770 890 760 675 820
21 730 645 785 880 755 960 1050 935 1120 710 660 780
22 740 660 800 610 545 720 650 600 710 780 720 825
23 870 800 940 720 650 800 690 630 780 790 730 850
24 820 690 945 710 625 770 760 695 860 740 710 790
25 830 770 950 790 750 850 890 810 975 700 660 750
Ме 756 597 869 795 625 981 719 612 892 745 585 932
Примечание: 1
после 35.
Ж без ЭМП до 35; 2 - Ж без ЭМП после 35; 3 - Ж с ЭМП до 35; 4 - Ж с ЭМП
Табл. 3 показывает, что по требованиям статистики мы не имеем существенных различий и среди двух возрастных групп, и при сравнении одинаковых возрастных групп без стресс-агента (без ЭМП), и находящихся в условиях действия стресс-агента (с ЭМП). В целом, даже при формировании групп из разных моделей мы не можем получить статистически достоверных различий между
группами с ЭМП и без ЭМП. Рассмотрим теперь результаты сравнения этих же групп с позиции ТХС, т.е. на основе расчета параметров квазиаттракторов (КА) для КИ, полученных на основе анализа динамики поведения х() - КИ и x2=dx1/dt - скорость изменения КИ [1-9].
Таблица 3
Результаты статистической обработки медиан индивидуальных (для каждого из 25-и испытуемых) выборок кардиоинтервалов четырех групп мужчин, подверженных (3 и 4) и не
№ п/п 1 2 3 4
Ме 5% 95% Ме 5% 95% Ме 5% 95% Ме 5% 95%
1 680 630 760 670 610 720 820 730 970 950 850 1030
2 790 680 880 760 720 860 740 660 800 780 690 860
3 900 790 990 930 870 990 550 510 610 860 780 920
4 730 660 780 630 580 710 600 550 740 990 880 1070
5 640 600 700 770 700 840 740 640 830 770 680 890
6 690 600 790 970 850 1070 690 630 760 580 540 660
7 680 600 760 980 870 1070 760 680 810 740 690 800
8 710 650 760 750 670 850 700 640 780 850 800 910
9 790 700 860 900 850 950 820 740 890 930 860 980
10 680 610 750 910 820 990 910 780 1070 750 680 830
11 840 770 930 1010 920 1100 750 640 850 870 790 980
12 700 650 780 710 670 760 790 720 840 950 840 1040
13 920 870 1000 820 690 900 640 540 730 820 770 880
14 750 700 800 780 720 830 710 630 790 790 710 850
15 660 580 750 770 680 850 700 620 800 760- 680 840
16 750 680 830 890 810 960 640 590 690 780 710 850
17 720 610 840 950 910 990 830 750 920 690 590 780
18 780 680 850 770 710 840 670 580 740 780 730 820
19 660 610 740 810 740 880 800 700 900 610 560 660
20 690 630 750 800 750 850 550 490 640 870 800 960
21 950 890 1020 830 780 870 740 650 830 910 850 970
22 660 580 750 700 640 760 760 710 820 720 630 790
23 730 650 830 830 770 890 750 650 850 960 850 1030
24 970 880 1060 950 880 1020 670 600 780 670 620 710
25 740 680 800 840 740 900 980 880 1100 819 770 880
Me 730 660 950 820 670 980 740 550 910 790 610 960
Примечание: 1 - женщины без ЭМП до 35; 2 ЭМП до 35; 4 - женщины с ЭМП после 35.
Заключение. Анализируя эти данные с позиции ТХС, мы можем говорить об ЭМП, как о стресс-агенте, который приводит к преждевременному старению, т.к. именно у лиц старше 60-ти лет мы пронаблюдали в наших предыдущих исследованиях такое резкое уменьшение квазиаттракторов [5-12]. Длительное действие стресс-агента (ЭМП) позволяет нам выдвинуть гипотезу о раннем (преждевременном) старении организма женщин по параметрам КРС, т.е. их квазиаттракторы по размерам соответствуют таковым для женщин (без ЭМП) в возрасте до 70-ти лет и далее.
Кардиоинтервалы, как и любые движения конечностей человека в
- женщины без ЭМП после 35; 3 - женщины с
биомеханике демонстрируют абсолютную статистическую неустойчивость. Это основа эффекта Еськова-Зинченко, который можно представить в виде квазиаттрактора -ограниченной области фазового пространства состояния с координатами х^]) - величина квазиаттракторов и х^2) - скорость их изменения.
Литература
1. Белощенко Д.В., Башкатова Ю.В., Мирошниченко И.В., Воробьева Л.А. Проблема статистической неустойчивости кардиоинтервалов в получаемых подряд выборках неизменного гомеостаза в условиях Севера РФ // Вестник новых
медицинских технологий. - 2017. - Т. 24, № 1. - С. 36-42.
2. Гараева Г.Р., Еськов В.М., Еськов В В., Гудков А.Б., Филатова О.Е., Химикова О.И. Хаотическая динамика кардиоин-тервалов трёх возрастных групп представителей коренного населения Югры // Экология человека. - 2015. - № 09. - С. 50-55.
3. Еськов В.В., Филатова О.Е., Гавриленко Т.В., Химикова О.И. Прогнозирование долгожительства у Российской народности Ханты по хаотической динамике параметров сердечно-сосудистой системы // Экология человека. - 2014. - № 11. - С. 3-8.
4. Еськов В.М., Еськов В.В., Филатова О.Е., Хадарцев А.А. Фрактальные закономерности развития человека и человечества на базе смены трех парадигм // Вестник новых медицинских технологий. - 2010. - Т.17, №1. - С. 192-194.
5. Еськов В.М., Филатова О.Е., Хадарцева К.А., Еськов В.В. Универсальность понятия «гомеостаз» // Клиническая медицина и фармакология. - 2015. - № 4 (4). - С. 29-33.
6. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Еськов В.В., Филатов М.А. Хаотический подход в новой интерпретации гомеостаза // Клиническая медицина и фармакология. - 2016. -Т. 2, № 3. - С. 47-51.
7. Еськов В. М., Еськов В. В., Вохмина Ю.В., Гавриленко Т. В. Эволюция хаотической динамики коллективных мод как способ описания поведения живых систем // Вестник Московского университета. Серия 3: Физика. Астрономия. - 2016. № 2. - С. 3-15.
8. Еськов В.М., Гудков А.Б., Баженова А.Е., Козупица Г.С. Характеристика параметров тремора у женщин с различной физической подготовкой в условиях Севера России // Экология человека. - 2017. - № 3. - С. 38-42.
9. Еськов В.М., Галкин В.А., Филатова О .Е. Конец определенности: хаос гомеостатических систем / под ред. Хадарцева А.А., Розенберга Г.С. Тула: изд-во Тульское производственное полиграфическое объединение, 2017. -596 с.
10. Зилов В.Г., Еськов В.М., Хадарцев А.А.. Еськов В.В. Экспериментальное подтверждение эффекта «повторение без повторения» Н.А. Бернштейна. // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. - 2017. - № 1. - С. 4-9.
11. Филатова Д. Ю., Нифонтова О. Л., Шаки-рова Л. С., Шерстюк Е. С. Анализ параметров спектральной мощности вариабельности сердечного ритма детей Югры в условиях санаторного лечения// Клиническая медицина и фармакология. - 2016. -Т. 2, № 3. - С. 36-41.
12. Филатова О.Е., Проворова О.В., Волохо-ва М.А. Оценка вегетативного статуса работников нефтегазодобывающей промышленности с позиции теории хаоса и самоорганизации // Экология человека. -2014. - № 6. - С. 16-19.
13. Хадарцев А.А., Еськов В.М., Филатова О.Е., Хадарцева К.А. Пять принципов функционирования сложных систем, систем третьего типа // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. - 2015. - Т. 9, № 1. - С. 1-2.
14. Betelin, V. B., Eskov, V. M., Galkin, V. A., Gavrilenko, T. V. Stochastic Volatility in the Dynamics of Complex Homeostatic Systems // Doklady Mathematics. - 2017. -Vol. 95, No. 2. - P. 1-3.
15. Es'kov, V.M., Filatova, O.E. Respiratory rhythm generation in rats: The importance of inhibition // Neurophysiology. - 1995. - 25 (6). - P. 348-353.
16. Eskov V.M., Eskov V.V., Gavrilenko T.V., Zimin M.I. Uncertainty in the quantum mechanics and biophysics of complex systems // Moscow University Physics Bulletin. -
2014. - Vol. 69, № 5. - P. 406-411.
17. Eskov V.M., Eskov V.V., Gavrilenko T.V., Vochmina J.V. Biosystem kinematics as evolution: stationary modes and movement speed of complex systems: complexity // Moscow University Physics Bulletin. -
2015. - Vol. 70, № 2. P. 140-152.
18. Eskov V.M., Eskov V.V., Vochmina J.V., Gavrilenko T.V. The evolution of the chaotic dynamics of collective modes as a method for the behavioral description of living systems // Moscow University Physics Bulletin. - 2016. - Vol. 71, № 2. - P. 143-154.
19. Eskov, V.M., Eskov, V.V., Filatova, O.E., Khadartsev, A.A., Sinenko, D.V. Neuro-computational identification of order parameters in gerontology // Advances in Gerontology. - 2016. - 6 (1). - P. 24-28.
20. Eskov, V.M., Khadartsev, A.A., Eskov, V.V., Vokhmina, J.V. Chaotic dynamics of cardio intervals in three age groups of indigenous and nonindigenous populations of Ugra // Advances in Gerontology. - 2016. -6 (3). - P. 191-197.
21. Eskov V.M., Bazhenova A.E., Vochmina Y.V., Filatov M.A., Ilyashenko L.K. N.A. Bernstein hypothesis in the description of chaotic dynamics of involuntary movements of person // Russian Journal of Biomechanics. - 2017. - Vol. 21, № 1. - P. 14-23. DOI: 10.15593/RJBiomech/2017.1.02
22. Khadartsev A.A., Nesmeyanov A.A., Eskov V.M., Filatov M.A., Pab W. Foundamentals of chaos and self-organization theory in sports // Integrative medicine international -2017. - №4. - C.57-65.
