ӘРТҮРЛІ ДӘРЕЖЕДЕГІ КОРОНОВИРУСТЫҚ ИНФЕКЦИЯДАН ӨТКЕН СТУДЕНТТЕРДЕГІ МИДЫҢ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАФИЯЛЫҚ ӨЗГЕРІСТЕРІ

Кіріспе. 2020 жылы әлемдік пандемияның дамуына әкелген жаңа коронавирустық инфекция (COVID-19) пневмония мен көптеген органдардың жеткіліксіздігінің даму қаупімен ғана емес, сонымен қатар орталық жүйке жүйесінің (ОЖЖ) көріністерімен де сипатталады. Мақаланың өзектілігі зерттеулердің жеткіліксіздігіне және мидағы қан айналымы жүйесінің зақымдануының жоғары жиілігіне байланысты.

Зерттеудің мақсаты. Ковидтен кейінгі кезеңдегі электроэнцефалография көрсеткіштерін зерттеу, аурудың ауырлығына байланысты студенттердің ми тамырларының реакциясы.

Материалдар және әдістер. Зерттеудің 1-кезеңінде «Жалпы медицина» мамандығының медицина университетінің 1-2 курс студенттерінің 48-студентов сауалнамалық динамикалық тексеру жүргізілді және короновирустық инфекциядан кейін олардың физиологиялық жағдайын және бақылау тобы ретінде коронавируспен ауырмаған 10 студентті талдады. Зерттеуге қатысушылардың жасы 17-ден 19 жасқа дейін өзгерді, бұл жалпы топтың көрсеткіштеріне сәйкес келді. Студенттердің көпшілігі 37 (77%) отбасында, ал 23%-ы жатақханада (11 адам) тұрды, өйткені олар Қазақстанның басқа облыстарынан келген. Зерттеуге қатысушылардың еңбекке қабілеттілігіне шектеулер болған жоқ. Пәндердің көпшілігі 30 студент (62,5%) оң қолды болды.

Нәтижелер және талқылау. ЭЭГ-микрожазбаларды талдау әдістемесі бета-белсенділік диапазонындағы мидың биоэлектрлік белсенділігінің жалпы диффузиялық өзгерістері шеңберінде ғана күнделікті электроэнцефалограммада тіркелген мидың биоэлектрлік белсенділігінің өзгерістерінің спецификалық және сандық сипаттамаларын анықтауға мүмкіндік беретін ең айқын болып шықты. Ковидтің ауырлығына қарамастан, мидың нейрондық макро-желілерінің функционалды қайта құрылуы организмнің өзіне тән бейімделуін бақылауға мүмкіндік беретін динамикалық өзгерістермен сипатталды. Бірақ, ковидті бастан өткергендердің айқын формасымен салыстырғанда орташа дәрежедегі студенттердің ми белсенділігі микростаттардың ЭЭГ-нің 1-ші және 4-ші сыныптарының ұзақтығының айқын өзгеруімен сипатталды, бұл клиникалық түрде жаңа ақпаратты қабылдаудың бұзылуымен және шешім қабылдаудағы қиындықтармен көрінді.

Қорытынды. Гендерлік айырмашылықтары бар гипотоникалық типтегі ми тамырларының адаптивті реакциялары анықталды: студенттерде біз зерттелушілерге өздерінің «әлеуметтік мәртебесін» қалпына келтіруге мүмкіндік беретін «компенсаторлық» деп түсіндіруге болатын өзгерістерді анықтадық, бірақ сонымен бірге қалпына келтірудің 5-ші айының соңына қарай біртіндеп регрессияға ұшыраған бірқатар субъективті көріністерді сақтадық. Нәтижелерді денсаулық сақтау мамандары мен физиологтар қолдана алады.

1. Гуляев С.А. Динамическое электроэнцефалографическое исследование лиц, перенесших легкую форму COVID-19. Русский журнал детской неврологии. 2022; 17 (4): 44-53. https://doi.org/10.17650/2073-8803-2022-17-4-44-53

2. Coronaviruses. https://www.niaid.nih.gov/diseasesconditions/coronaviruses

3. Петриков С.С., Попугаев К.А., Хамидова Л.Т., Рыбалко Н.В., Абучина В.М., Алексеечкина О.А. Первый опыт применения ультразвукового исследования легких у пациентов с острой вирусной инфекцией, вызванной SARS-CoV-2. Медицинская визуализация. 2020; 24 (2): 50-62.

4. Ситуация с коронавирусом в Казахстане. https://www.coronavirus2020.kz/

5. Статистическая база данных по коронавирусной инфекции WorldoMeter. https://www.worldometers.info/coronavirus/

6. Canham L.J.W., Staniaszek L.E., Mortimer A.M., Nouri L.F., Kane N.M. Electroencephalographic (EEG) features of encephalopathy in the setting of COVID-19: A Case Series. Clinical Neurophysiology Practice. 2020; 5: 199-205. https://doi.org/10.1016/j.cnp.2020.06.001

7. Escaffre O., Borisevich V., Rockx B. Pathogenesis of Hendra and Nipah virus infection in humans. J. Infect. Dev. Ctries. 2013; 7 (4): 308-311. https://doi.org/10.3855/jidc.3648

8. Coronavirus resource center. https://coronavirus.jhu.edu/map.html

9. Michel C.M., Koenig T. EEG microstates as a tool for studying the temporal dynamics of wholebrain neuronal networks: A review. Neuroimage. 2018; 180: 577-593. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2017.11.062

10. Pascual-Marqui R.D., Michel C.M., Lehmann D. Segmentation of brain electrical activity into microstates: model estimation and validation. IEEE Trans. Biomed. Eng. 1995; 42 (7): 658-65. https://doi.org/10.1109/10.391164

11. Roberton T., Carter E.D., Chou V.B., Stegmuller A.R., Jackson B.D., Tam Y., Sawadogo-Lewis T., Walker N. Early estimates of the indirect effects of the COVID19pandemic on maternal and child mortality in lowincomeand middle-income countries: a modelling study. Lancet Global Health. 2020; 8: e901-908. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(20)30229-1

12. Roy D., Ghosh R., Dubey S. et al. Can neurological and neuropsychiatric impacts of COVID-19 pandemic. J. Neurol. Sci. 2021; 48 (1): 9-24. https://doi.org/10.1017/cjn.2020.173

13. https://lasalute-clinic.ru/covid-19/simptomyporazheniya-legkih-pri-koronaviruse

14. https://lenta.ru/news/2021/08/12/opasnye_posledstvia/