Een abonnement op JoVE is vereist om deze inhoud te bekijken. Log in of start vandaag met uw gratis proefperiode.

Methodenartikel

Psychologische en slaapveranderingen bij vooraf geselecteerde leden van het Polar Inland Expedition Team tijdens snelle training op grote hoogte

306 weergaven

⸱

DOI:

10.3791/68599

⸱

6 maart 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Naval Medical University, 2Polar Research Institute of China

* These authors contributed equally

In dit artikel

Samenvatting

Deze studie toont aan dat voorlopige en reserve-leden van het Antarctische binnenlandse expeditieteam significant verhoogde angstniveaus, prefrontale neuroplastische compensatie (activatie van de linker voorste prefrontale cortex) en slaapfragmentatie (Wake After Sleep Onstart WASO) onder hoge hoogtecondities vertoonden. Deze bevindingen vormen een empirische basis voor het ontwikkelen van adaptieve trainingsprotocollen voor extreme omgevingen.

Samenvatting

Deze studie stelde een multidimensionaal beoordelingsprotocol vast en implementeerde het om systematisch neurogedragsveranderingen te onderzoeken bij 30 voorlopige en reserve-leden van het Antarctische inland-expeditieteam dat snelle hoogtetraining onderging. Het protocol integreert psychometrische schalen (BFI-44, DASS-21, PSQI), gedragsparadigma's (N-back taak), functionele nabij-infraroodspectroscopie (fNIRS) en polsactigrafie om neurogedragsaanpassingen over verschillende hoogtes (0 m boven zeeniveau / 3.700 m boven zeeniveau / 4.300 m boven zeeniveau) te beoordelen over een cyclus van 8 dagen. Het kernontwerp bestaat uit pre-ascent baseline tests; gesynchroniseerde cognitieve fNIRS-metingen op doelhoogtes; 24/8 slaapmonitoring (inclusief 8 uur nachtelijke actigrafie). Dit multimodale kader maakt kwantitatieve karakterisering mogelijk van prefrontale compenserende activatie, slaapfragmentatiedynamiek en door hoogte veroorzaakte angstfluctuaties. Uit de bevindingen blijkt dat, vergeleken met Chinese normatieve gegevens, deelnemers significant verhoogde instemming (t=3,940, P<0,001) en gewetensvollheid (t=9,736, P<0,001) vertoonden, naast verminderd neuroticisme (t=-14,087, P<0,001). Acute hypoxie verergerde angst (Z=-4,098, P<0,001), met een grotere ernst bij leden van etnische minderheden (H=6,405, P=0,011). Actigrafie toonde hoogte-afhankelijke slaapfragmentatie aan (WASO: 4.300 m boven zeeniveau versus baseline, P=0,028). N-back taken bevestigden bewaard werkgeheugen op 3.700 m boven zeeniveau (nauwkeurigheid P=0,027) gemedieerd door compenserende prefrontale activatie (L-aPFC activatie P=0,043). Deze gegevens stellen op bewijs gebaseerde selectiecriteria vast voor poolwetenschappelijke expedities in hooggelegen omgevingen en geven neuroplastische veerkrachtdrempels aan onder hypoxische stress.

Inleiding

Leden van de poolexpeditie moeten zich aanpassen aan de samenhangende fysiologische en psychologische uitdagingen in extreme omgevingen1. De hooggelegen omstandigheden in het binnenland van Antarctica (hoogte > 4000 m boven zeeniveau) kunnen hypoxie-gerelateerde cognitieve achteruitgang en slaapverstoring veroorzaken. Hoewel alleen Dome A (>4000 m boven zeeniveau) een permanent hooggelegen Antarctisch onderzoeksstation is, vereisen tochten naar binnenlandse locaties zoals Dome A en Dome F langdurige blootstelling (1-2 weken) aan hoogtes van meer dan 3000-4000 m boven zeeniveau 2,3. Bovendien is hypoxie een belangrijke stressfactor die zowel tijdens deze traverses als bij Koepel A zelf wordt aangetroffen, wat de omstandigheden weerspiegelt die in dit trainingsprotocol worden gesimuleerd. Daarom is het begrijpen van neurogedragsaanpassing aan hypoxie essentieel voor personeelsselectie en optimalisatie van trainingsteams voor binnenlandse traverseteams en Dome A-operators, om veiligheid en prestaties te waarborgen in deze logistiek kritische en wetenschappelijk waardevolle missies. Het algemene doel van deze methode is het opzetten van een multimodaal beoordelingsprotocol dat systematisch neurogedragsaanpassingen kwantificeert tijdens snelle hoogte-acclimatisatie, waarbij psychologische, cognitieve, neurovasculaire en slaapparameters worden geïntegreerd in een verenigd kader. Deze techniek is ontwikkeld als reactie op kritieke beperkingen in bestaand onderzoek, dat voornamelijk psychologische of fysiologische parameters in isolatie onderzoekt 4,5,6,7. De voordelen van deze multimodale techniek ten opzichte van conventionele methoden zijn onder andere:

Ecologische validiteit: Gelijktijdige fNIRS-gedragskoppeling vangt realtime neurocognitieve aanpassingenvast 8,9, waarmee retrospectieve biases die inherent zijn aan schaal-only beoordelingenoverwinnen 7

Uitgebreide profilering: Het integreren van actigrafie met gevalideerde schalen (PSQI) biedt objectieve verificatie van subjectieve slaaprapporten10,11

Dynamische tracking: Herhaalde metingen over hoogtes onthullen temporele aanpassingspatronen die niet bereikbaar zijn via enkelpuntbeoordelingen4

Binnen de bredere literatuur pakt dit protocol de toenemende operationele eisen van Antarctisch onderzoekaan door het eerste gestandaardiseerde kader te bieden dat: Prefrontale compensatiemechanismen kwantificeert door fNIRS tijdens cognitieve belasting onder hypoxie 8,13; correleert persoonlijkheidstrekken (BFI-44) met hoogte-geïnduceerde angstdynamiek (DASS-21)14,15; synchroniseert objectieve slaapfragmentatie (actigrafie) met neurogedragsuitkomsten16,17.

Deze methode is geschikt voor onderzoekers en praktijkmensen die personeelsselectiesystemen nodig hebben voor polaire operaties op grote hoogte, validatie van neuroplastische veerkrachtdrempels onder hypoxische stress (>3.700 m boven zeeniveau) en objectieve biomarkers (bijv. L-aPFC-activatie) om achteruitgang van taakprestaties te voorspellen. Implementatieoverwegingen: Aanbevolen voor volwassenen van 25-45 jaar zonder cardiopulmonale comorbiditeiten, vereist 3-daagse acclimatisatie per hoogteniveau (3.700 m boven zeeniveau tot 4.300 m boven zeeniveau), technische beperkingen: fNIRS optode plaatsing limieten gelijktijdig gebruik van hoofddeksels. Met toenemende Antarctische onderzoeksstations en gediversifieerde wetenschappelijke missiesbiedt dit protocol evidence-based oplossingen voor het optimaliseren van adaptieve training in extreme omgevingen.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Protocol

1. Deelnemers aan het onderzoek

  1. Selectie van deelnemers
    1. Bemonsteringsmethode: Een clusterbemonstering van 30 vooraf geselecteerde en alternatieve teamleden van het Antarctische binnenlandse expeditieteam werd als proefpersonen genomen.
    2. Studieonderwerpen: Includeer alle vooraf geselecteerde kandidaten en reserveleden van het Chinese Antarctic Inland Expedition Team. Sluit personen uit die het trainingsschema tijdens de trainingsperiode niet kunnen afronden (bijvoorbeeld degenen die het trainingsplan niet hebben afgerond vanwege ziekte, lichamelijk ongemak of andere redenen).
  2. Dataverzameling
  3. Demografische documentatie: Registreer uitgebreide sociodemografische gegevens, inclusief leeftijd, opleidingsniveau en eerdere poolexpeditie-ervaringen (Tabel 1).
  4. Zorg ervoor dat strikte anonimisatiemaatregelen worden gehandhaafd voor alle psychometrische gegevens, waaronder: toewijzing van unieke geanonimiseerde ID's (bijv. EXP##) ter vervanging van persoonlijke identificatiegegevens, verwijdering van directe identificaties (bijv. namen, adressen) uit datasets, opslag van identificeerbare gegevens (bijv. toestemmingsformulieren) in met een wachtwoord beveiligde, versleutelde bestanden die gescheiden zijn van onderzoeksgegevens.
n=30N%
Etniciteit
Han-Chinezen2893.3
Etnische minderheid (Tibetaans en Mantsjoe)26.67
Hoogste onderwijsniveau
Middelbare school en lager13.3
Hogeschool of bachelordiploma1136.7
Masterdiploma826.7
Doctoraat1033.3
Enig kind
Ja1653.3
Nee1446.7
Burgerlijke staat
Ongehuwd1550
Getrouwd1550
Aantal deelgenomen wetenschappelijke expedities
Niet deelgenomen2480
1 Tijd26.7
2 of meer keer413.3
Leeftijd: 32,72±7,73

Tabel 1: Demografische gegevens. (A) Deze tabel toont de etnische samenstelling, opleidingsniveau, enigskindstatus, burgerlijke staat en frequentie van onderzoeksdeelname voor de steekproef, waarbij de laatste rij leeftijdsgegevens toont (Gemiddelde ± SD). (B) N: Aantal monsters; %: Percentage ten opzichte van de totale steekproefgrootte (n=30), gegevens tonen gemiddeld ± SD.

2. Voorbereiding van psychologische en slaapbeoordelingsinstrumenten

  1. Gestandaardiseerde psychometrische schalen: Voer een door onderzoekers afgenomen vragenlijstbeoordeling uit in een gestandaardiseerd interviewformaat om begrip te waarborgen en zelfrapportagebias te minimaliseren. Begeleid deelnemers mondeling door elk item, met verduidelijkingen indien nodig.
    1. Big Five inventaris-44 (BFI-44)14
      1. Selecteer de 44-items BFI-44 vragenlijst om vijf persoonlijkheidsdimensies te beoordelen. Geef deelnemers opdracht om uitspraken te beoordelen met een 5-punts Likert-schaal (1=Sterk oneens tot 5=Volledig instemmen).
      2. Bereken domeinscores voor Extraversie, Vriendelijkheid, Neuroticisme, Openheid en Gewetensvolledigheid. Hogere scores duiden op een sterkere expressie van overeenkomstige eigenschappen. De weegschaal bevat 28 positief gesleutelde items.
    2. Depressie, angst, stressschaal, 21 (DASS-21)15
      1. Dien de 21-item DASS-21 uit met een 4-punts Likert-schaal (1= Op mij helemaal niet van toepassing tot 4=Toegepast op mij heel veel). Noteer subschaalscores voor depressie, angst en stress. Verhoogde scores weerspiegelen een grotere ernst van emotionele verstoringen.
    3. Pittsburgh Slaapkwaliteitsindex (PSQI)10
      1. Verspreid 18-items PSQI-vragenlijsten onder de deelnemers. Instructievoltooiing binnen 10 minuten met 0-3 scoring per domein: subjectieve slaapkwaliteit, slaaplatentie, slaapstoornissen, gebruik van hypnotische medicatie, disfunctie overdag. Bereken de globale scores (schaal 0-21). Hogere totale scores op de PSQI duiden op een slechtere algehele slaapkwaliteit.
  2. Slaapmonitoring
    OPMERKING: Het apparaat dat hier voor polsactigrafie werd gebruikt was ActiGraph wGT3X-BT16.
    1. Initialiseer apparaten met de software en gestandaardiseerde tijdstempels.
    2. Start ActiLife v6.15.0. Klik op apparaat > initialiseer > set. Stel de bemonsteringsfrequentie in: 60 Hz, Starttijd: JJJJ-MM-DD HH:MM:SS (gesynchroniseerd met atomaire klok), Onderwerp-ID: EXP## (geanonimeerd formaat).
    3. Stel een checkpoint in om te verifiëren dat het initialisatielogboek Initialisatie Succesvol toont.
    4. Kalibreer de software met fabrikantprotocollen na plaatsing op de niet-dominante pols. Steek het apparaat in de USB-dock. Klik op Kalibreren en volg vervolgens het op het scherm aanwezige zwaartekrachtvectortestprotocol.
    5. Verzamel 24/8 activiteitsdata met een bemonsteringsfrequentie van 60 Hz. Voer een visuele controlepost uit en bevestig dat het groene status-lampje elke 15 seconden knippert (normale werking).
    6. Voer gegevensverzameling uit. Na de uitrol plaats je het apparaat in het dock. Selecteer ActiLife. Klik op Download > RAW .gt3x-formaat > Process met het Cole-Kripke-algoritme. Gebruik het Cole-Kripke-algoritme voor slaap-wake-classificatie. Valideer door apparaten afgeleide slaapparameters via slaapdagboeken van deelnemers17.
    7. Voer sampling uit met continue 24/8 opname op 60 Hz (zorg voor ruimte tussen waarde/eenheid: 60 Hz)

3. Cognitieve beoordeling en fNIRS-verwerving

  1. Brief N-back taak8,9
    1. Met E-Prime 2.0-software worden hoofdletters willekeurig weergegeven in het midden van een 16-inch LCD-monitor. Deelnemers moeten een oordeel vellen: druk op de F-toets als de huidige letter overeenkomt met de eerder gepresenteerde N posities, of druk op de J-toets als deze niet overeenkomt (N=1, 1-achter; N=2, 2-back; N=3, 3-terug).
    2. Record nauwkeurigheid (ACC) en reactietijd (RT) metrics voor 50 proeven per moeilijkheidsgraad.
    3. In de E-Prime uitgangsinstellingen stelt u de DataFile.Name in als "EXP##Nback.edat2". Voor de aanvangstijd van de stimulus selecteer je de variabelen: ACC (Correct = 1 / Incorrect = 0) en RT (in milliseconden). Klik op Exporteren > Excel-formaat.
    4. Klik op Analyseren > Algemeen Lineair Model > Herhaalde MetingenBinnen de Onderwerp: N-niveau(1,2,3). Stel checkpoints in bij ruwe data: 50 proeven/niveau = 150 proeven in totaal.
    5. Voor de oefenfase, klik in E-Prime op BlockProc > Oefeneigenschappen. Set Max proeven: 10, Feedbackscherm: Correct! (groen) / Onjuist (rood), en Voortgang: Druk op de 'Q'-toets om de oefenfase te herhalen, druk op de 'P'-toets om door te gaan naar het formele experiment. Er wordt een checkpoint ingesteld, waarbij de oefenfase beperkt wordt tot maximaal 3 herhalingen (Figuur 1).

figure-protocol-1
Figuur 1: Letter N-back paradigma. Dit schema illustreert het letter-n-achterste taakparadigma over drie moeilijkheidsgraden (1-achter, 2-achteraf en 3-achter). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

  1. fNIRS-gegevensverwerving
    OPMERKING: De NirScan-500C, Huichuang, Danyang werd hier gebruikt.
    1. Voer de optodeconfiguratie uit. Plaats een 48-kanaals fNIRS-hoofdstuk volgens het 10-20 internationale systeem.
    2. Stel ruimtelijke indeling in met bron-detectorafstand op 30 mm, dekking: Prefrontale cortex (PFC) en bilaterale temporele regio's, en optodematrix: 15 bronoptoden + 16 detectoroptoden (Tabel 2, Tabel 3, Figuur 2).
    3. Signaalopnameparameters
      1. Stel signaalopnameparameters in met behulp van de NirScan-500C-software. Selecteer dual-wavelength nabij-infrarood licht: Stel de golflengten in op 730 nm ± 5 nm en 850 nm ± 5 nm.
      2. Stel de bemonsteringsfrequentie in: Stel in op 11 Hz door op Instellingen > Acquisitiesnelheid te klikken. Activeer taak-event synchronisatie: Activeer hardware-triggers door te kiezen op Sync > External Trigger.
      3. Registreer ruwe veranderingen in optische intensiteit voor latere omzetting naar zuurstofhoudende/gedeoxygeneerde hemoglobineconcentraties met behulp van de aangepaste Beer-Lambertwet. Controleer de parameterinstellingen in het softwarelogboek (bijv. golflengten: 730/850 nm, snelheid: 11 Hz).

figure-protocol-2
Figuur 2: Kanaalindeling, positie en configuratie van de fNIRS-probe. (A) Rode cirkels vertegenwoordigen lichtbronnen, blauwe vierkanten vertegenwoordigen detectoren, en genummerde gebieden de dichtstbijzijnde bron-detectorparen (kanalen) om de hersenactiviteiten te meten. (B) Gezamenlijk geregistreerde posities van de optodes op een standaard hersenatlas. De anatomische positie van elk kanaal op de hersenatlas wordt in detail weergegeven in Tabel 1. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

KanaalBrodmann-gebiedAnatomisch gebiedDekkingspercentage
CH121Midden-temporale gyrus97.44%
Hoofdstuk 222Gyrus superior temporale43.21%
CH338Temporopolair gebied51.84%
CH447Inferieure prefrontale gyrus100.00%
CH547Inferieure prefrontale gyrus56.35%
CH610Frontopolair gebied62.75%
CH710Frontopolair gebied51.96%
CH810Frontopolair gebied100.00%
CH911Orbitofrontale gebied59.66%
CH1011Orbitofrontale gebied46.67%
CH1110Frontopolair gebied98.66%
CH1238Temporopolair gebied57.25%
CH1321Midden-temporale gyrus98.63%
CH1422Gyrus superior temporale43.46%
CH1521Midden-temporale gyrus92.79%
CH1621Midden-temporale gyrus75.85%
CH1722Gyrus superior temporale62.67%
CH1843Subcentrale gebied36.79%
CH1944pars opercularis_ deel uitmaken van het gebied van Broca57.05%
CH206Pre-motorische en aanvullende motorische cortex73.08%
CH2110Frontopolair gebied49.10%
CH2246Dorsolaterale prefrontale cortex78.62%
CH2310Frontopolair gebied93.20%
CH249,46Dorsolaterale prefrontale cortex77.95%
CH2510Frontopolair gebied87.63%
CH2610Frontopolair gebied100.00%
CH2710Frontopolair gebied100.00%
CH2810Frontopolair gebied99.65%
CH2947Inferieure prefrontale gyrus58.95%
CH3010Frontopolair gebied92.46%
CH3145Pars triangularis Broca's gebied64.19%
CH3246Dorsolaterale prefrontale cortex86.52%
CH3321Midden-temporale gyrus56.73%
CH3422Gyrus superior temporale53.70%
CH3542Primaire en auditieve associatiecortex64.69%
CH3643Subcentrale gebied46.23%
CH379,46Dorsolaterale prefrontale cortex60.54%
CH389Dorsolaterale prefrontale cortex52.09%
CH399,46Dorsolaterale prefrontale cortex92.77%
CH4010Frontopolair gebied89.88%
CH419,46Dorsolaterale prefrontale cortex91.08%
CH429Dorsolaterale prefrontale cortex84.34%
CH4310Frontopolair gebied92.46%
CH449Dorsolaterale prefrontale cortex83.67%
CH459,46Dorsolaterale prefrontale cortex90.37%
CH4645Pars triangularis Broca's gebied39.27%
CH479,46Dorsolaterale prefrontale cortex98.16%
CH486Pre-motorische en aanvullende motorische cortex80.97%

Tabel 2: Hersenregioverdeling van het fNIRS-meetkanaal na kalibratie met een 3D-locator. (A) Ruimtelijke verdelingskenmerken van 48 fNIRS-kanalen, gekalibreerd door een 3D-positioneringssysteem over Brodmann-gebieden en bijbehorende anatomische hersengebieden. Het dekkingspercentage geeft het effectieve signaalverwervingspercentage van de doelhersengebieden aan. (B) Kanaal: fNIRS optisch meetkanaalnummer (CH1-CH48); Brodmann-gebied: Brodmann-gebiedsnummer (bijv. 22 = Auditory Association Cortex); Anatomisch gebied: Standaardterminologie volgens Terminologia Anatomica (1998); Dekkingspercentage: Effectief dekkingspercentage van de optodeparen voor het doelhersengebied.

Anatomisch gebiedKanaal
L-aPFC11,25,27,28,30,43
R-aPFC6,7,8,21,23,26,40
L-DLPFC32,44,45,47
R-DLPFC22,24,37,38,39,41,42

Tabel 3: Gebieden van interessegebied. (A) De kanaalconfiguratieverdeling weergeven voor specifieke functionele hersengebieden in het fNIRS-meetsysteem, inclusief de anterieure Prefrontale Cortex (aPFC) en Dorsolaterale Prefrontale Cortex (DLPFC) in zowel de linker- als rechterhersenhelft. (B) Afkortingen: L = Linkerhersenhelft; R = Rechterhersenhelft; aPFC = voorste prefrontale cortex; DLPFC = Dorsolaterale Prefrontale Cortex.

4. Dataverzameling

  1. Implementatie van psychologische beoordeling
    OPMERKING: De teamleden vertrokken vanaf zeeniveau (Shanghai, 0 m boven zeeniveau) en maakten een commerciële vlucht (ongeveer 8 uur) naar Lhasa, gelegen op 3.700 m boven zeeniveau, waar zij een 72 uur (3 dagen) durende wetenschappelijke onderzoekstraining volgden. Vervolgens verplaatste het team het grondtransport (ongeveer 2 uur) naar Yangbajain op 4.300 m boven zeeniveau om nog een 72 uur (3 dagen) durende wetenschappelijke onderzoeksvaardigheden voort te zetten. Gegevensverzameling werd direct uitgevoerd na aankomst van het team op elk van de drie genoemde hoogtes (Figuur 3).
    1. Voer gestandaardiseerde administratie uit: Start pre-assessment groepsbriefingsessies. Administreer vragenlijsten met een tijdslimiet van 30 minuten.
    2. Veroordeelde vertekening verminderen: Lees gestandaardiseerde instructies uit gescripte protocollen. Elimineer suggestieve formuleringen door vooraf goedgekeurde tekst te volgen.
    3. Synchroniseer multimodale data: Schakel synchronisatie in tussen cognitieve taken en fNIRS-acquisitie. Tijdsbegrenz stimuli naar fNIRS-triggers door E-Prime te selecteren > Triggerinstellingen > Synchroniseren met fNIRS.
    4. Zorg ervoor dat alle sessies zich houden aan identieke scripts en tijdsbeperkingen.
  2. Monitoring van slaapparameters
    1. Voer continu actigrafieprotocol uit: Verzamel 24 uur/8 uur polsactigrafiegegevens. Tegelijkertijd het slaapdagboek opnemen.
    2. Zorg voor gegevensintegriteit: Voer dagelijkse batterijcontroles uit om 07:00-08:00 door te klikken op Apparaat > Status > Batterij. Valideer de continuïteit van gegevens door te klikken op ActiLife > Tools > Data Integrity Check.

figure-protocol-3
Figuur 3: Psychologisch beoordelingsstroomschema. (A) Dit stroomdiagram illustreert een driefasig psychometrisch beoordelingsprotocol over blootstellingen op gegradueerde hoogte: Lage hoogte (0-2 m boven zeeniveau): Basismetingen in Shanghai (dag 1-2), Middelhoge hoogte (3650 m boven zeeniveau): Metingen van acclimatisatiefase in Lhasa (dag 3-5), Grote hoogte (4300 m boven zeeniveau): Metingen van hoge blootstelling in Yangbajing (dag 6-8). (B) Identieke beoordelingsmodules geïmplementeerd in elke fase: Cognitieve Taak: Letter N-achter (3 moeilijkheidsgraden); Psychologische Schalen: Depressie, Angst, Stressschaal (DASS-21), Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI); Slaapmonitoring: Subjectief (Slaap dagboek), Objectief (Actigrafie). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

5. Data-analyse en statistiek

  1. Voor gegevensvoorverwerking in een spreadsheet past u uitsluitingscriteria toe om onvolledige datasets met >10% ontbrekende antwoorden te verwijderen door Data > Filter > Missing Values te selecteren. Filter cognitieve data om RT-uitschieters (<150 ms of> gemiddelde ±2,5 SD) te verwijderen met Data > Sort & Filter > Advanced, en bereken de HitRT (in milliseconden) en rejRT (in milliseconden). Behandel ontbrekende gegevens om meerdere imputaties te implementeren in SPSS 29.0 door te klikken op Transformeren > Meervoudige imputatie (5 iteraties).
  2. fNIRS signaalverwerking
    OPMERKING: Dit is gedaan met NirSpark v1.8.8, Huichuang, Danyang.
    1. Zet ruwe signalen om naar optische dichtheid (OD). Klik op Bestand > Import Raw > Selecteer .nirs-bestand. Selecteer Converteren naar Optische Dichtheid en gebruik het algoritme: OD = -log10(I/I0). Controleer het OD-bereik 0,1-1,2 AU in View > Channel Metrics. Weiger kanalen met OD >1.5 (slecht contact) door Tools > Kanalen afwijzen te selecteren.
    2. Bereken hemodynamische veranderingen. Navigeer naar Analyse > Hemodynamische > parameters. Stel de wet in als gemodificeerd Beer-Lambert, DPF als 66, en beeldmodus als adult_head_template. Voer de berekening uit als [HbO, HbR] = mBLL(OD, [730,850], [6,6]) en HbT = HbO + HbR. Bevestig dat de DPF-waarde overeenkomt met de leeftijd van de deelnemer (bijv. 6,0 voor 25-45 jaar).
    3. Geluidsdempingssignalen door te klikken op Preprocessing > Filter > Settings. Selecteer Bandpass Butterworth vierde orde en stel het bereik in op 0-0,2 Hz. Voer bewegingscorrectie uit via de automatische detectie (std_thr=6, amp_thr=0,5) en de spline-interpolatiemethode en stel de drempel voor artefactafwijzing in op SD >±6. Controleer de SNR-verbetering >10 dBin door te klikken op Bekijk > Pre/Post Vergelijking.
    4. Kwantificeer activatie als volgt. Definieer de baseline als Gemiddelde HbO gedurende de gehele post-stimulus taakperiode. Bereken de taakrespons als Gemiddelde HbO gedurende 2-20 seconden na stimulus. Genereer ROI-gemiddelden door te kiezen voor Analyse > ROI-maskers > anatomische sjablonen.
  3. Berekening van slaapefficiëntie
    1. Importeer en preverwerk gegevens door te klikken op Bestand > Importeren > Selecteer .gt3x-bestand. Stel de Epoch in op 60s en valideer de slijtagetijd door Tools > Wear Time Validation > Choi-algoritme te selecteren. Om actigrafie- en slaapdagboeksynchronisatie uit te voeren, klik je op Tools > Slaap > Detectie van slaapperiodes. Kalibreer vervolgens de actigrafiegegevens aan de hand van het slaapdagboek. Zorg ervoor dat de tijdstempels van het slaapdagboek binnen ± 5 minuten van actigrafiegegevens liggen.
    2. Haal parameters als volgt uit. Navigeer naar Rapporten > Slaaprapport. Selecteer parameters: Latency, TIB, TST, WASO. Bereken slaapefficiëntie = (TST / TIB) x 100 door Opties > Formules te selecteren. Exporteer resultaten door te klikken op Exporteren > Excel .xlsx > Bestandsnaam: EXP##_SleepEfficiency.xlsx. Bevestig dat actogram ≥3 duidelijke slaap/waakcycli toont.
  4. Statistisch testen
    1. Doe beschrijvende statistieken. Rapporteer normaal verdeelde gegevens als gemiddelde ± SD en niet-normale gegevens als mediaan [IQR].
    2. Voer parametrische tests uit. Voer één steekproef t-tests uit door te klikken op Analyseren > Vergelijken Middelen > Eén-steekproef T-test. Voer RM-ANOVA uit door te klikken op Analyze > General Linear Model > Repeated Measures. Pas Greenhouse-Geisser-correctie toe bij overtredingen van de bolkracht.
    3. Pas niet-parametrische alternatieven toe waar nodig. Gebruik niet-parametrische tests op gerelateerde voorbeelden voor Wilcoxon teken-rang tests. Controle covarieert door Analyze > General Linear Model > ANCOVA te selecteren. Stel de significantiedrempel in door α=0,05 (tweezijdig) toe te passen met Bonferroni-correctie voor meerdere vergelijkingen.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Resultaten

Persoonlijkheidskenmerken

De persoonlijkheidskenmerken van de vooraf geselecteerde leden van de poolinlandse expeditie werden geëvalueerd met behulp van de Big Five Inventory (BFI). In vergelijking met Chinese normen18 voor bachelorstudenten lieten kandidaten (Tabel 4) significant hogere scores zien in Instemming (t=3,940, P<0,001) en Gewetensvollheid (t=9,736, P<0,001); een aanzienlijk lagere score in ...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Discussie

Persoonlijkheidskenmerken van vooraf geselecteerde leden van de poolexpeditie in het binnenland verschillen aanzienlijk van de Chinese normen

Gemeten met de Big Five Inventory-44 (BFI-44) vertoonden kandidaten een verhoogde instemming en consciëntieusheid, samen met verminderde neuroticisme vergeleken met de normen van bachelorstudenten (Tabel 3). Deze door triade versterkte sociale samenwerking, taakgerichte strengheid en emo...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Openbaarmakingen

De auteurs verklaren geen concurrerende belangen.

Dankbetuigingen

De auteurs spreken hun oprechte dank uit aan de Chinese Arctic and Antarctic Administration (Chinese Polar Research Center) voor het bieden van cruciale logistieke ondersteuning en deelname van deelnemers gedurende deze studie. We erkennen specifiek hun coördinatie van hoogtetrainingsprotocollen en de betrokkenheid van expeditieteams. De dataset wordt geleverd door het National Arctic and Antarctic Data Center (https://datacenter.chinare.org.cn).

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel
NaamBedrijfCatalogusnummerOpmerkingen
ActigraphActigraphwGT3X-BTAmerica
ActiLifeActigraph6.15.0America
E-PrimePsychology Software Tools2.0America
IBM SPSS StatisticsIBM29America
Microsoft Office Microsoft Corporation2021America
NirScanHuichuang Medical Equipment500CDanyang, China
NirSparkHuichuang Medical Equipment1.8.8Danyang, China

Referenties

  1. Wang, Z. J., et al. Applied research on low-altitude wind field using coherent Doppler wind lidar at Zhongshan Station, Antarctic. Chinese J Polar Res. 34 (1), 11-19 (2022).
  2. Wang, T., et al. Assessment of solar photovoltaic power potential at Kunlun Station, Antarctica. Chinese J Polar Res. 34 (3), 292-302 (2022).
  3. Liu, X. Y., Wang, Y. Y., Lu, Z. H. Effects of different altitudes on sleep and cognitive function. J Air Force Med Uni. , https://www.fmmu.edu.cn/en/Resources1.htm (2024).
  4. Guo, Z. M., Huang, F. M., Lu, H., Zu, S. Y., Xu, C. L. Effects of Different Altitudes on Cardiac Hemodynamics and Electrocardiogram in Healthy Adult Males. Chinese J Appl Physiol. 28 (1), 1-4 (2012).
  5. Lu, Y. H., Xiong, Y. L., Fang, L., Chen, N., Xu, C. L. Comparative Effects of Rapid versus Gradual Tibetan Acclimatization on Cardiovascular Function and Stress Biomarkers in Kunlun Station Pre-Selection Candidates. Chinese J Appl Physiol. 36 (5), 419-424 (2020).
  6. Huang, F. M., et al. Screening for Hypoxia Susceptibility in Dome A Antarctic Expedition Candidates Using Pulmonary Function Indices. Basic Clin Med. 31 (4), 400-403 (2011).
  7. Xiaopei, W., et al. Different physiopsychological changes between AMS-susceptible and AMS-resistant pre-selected Antarctic expeditioners in Tibet. Adv Polar Sci. 32 (3), 239-247 (2021).
  8. Owen, A. M., McMillan, K. M., Laird, A. R., Bullmore, E. N-back working memory paradigm: a meta-analysis of normative functional neuroimaging studies. Human Brain Map. 25 (1), 46-59 (2005).
  9. Owen, A. M., et al. Putting brain training to the test. Nature. 465 (7299), 775-778 (2010).
  10. Buysse, D. J., Reynolds, C. F., Monk, T. H., Berman, S. R., Kupfer, D. J. The Pittsburgh Sleep Quality Index: a new instrument for psychiatric practice and research. Psychiatry Res. 28 (2), 193-213 (1989).
  11. Carney, C. E., et al. The Consensus Sleep Diary: Standardizing Prospective Sleep Self-Monitoring. Sleep. 35 (2), 287-302 (2012).
  12. Liu, Y. Comprehensive Assessment of Antarctic Operational Capabilities Among Major Polar Expedition Nations. , (2024).
  13. Virués-Ortega, J., Buela-Casal, G., Garrido, E., Alcázar, B. Neuropsychological functioning associated with high-altitude exposure. Neuropsychol Rev. 14 (4), 197-224 (2004).
  14. John, O. P., Donahue, E. M., Kentle, R. L. The Big-Five Inventory. Uni California Berkeley. 18 (5), 367-385 (1991).
  15. Gong, X., Xie, X. Y., Xu, R., Luo, Y. J. Psychometric Validation of the Depression Anxiety Stress Scales-21 (DASS-21) Simplified Chinese Version in Chinese University Students. Chinese J Clin Psychol. 18 (4), 443-446 (2010).
  16. Dong, J., et al. Anxiety correlates with somatic symptoms and sleep status at high altitudes. Physiol Behav. 112, 23-31 (2013).
  17. Carney, C. E., et al. The Consensus Sleep Diary: Standardizing Prospective Sleep Self-Monitoring. Sleep. 35 (2), 287-302 (2012).
  18. Eng, Y., Yue, C. Z. Exploring the Relationship Between Big Five Personality Self-Assessment, Reflective Evaluation, and Mental Health in University Students. Health Med Res Pract. 14 (1), 28-32 (2017).
  19. Yan, G. G., Ye, Q. Psychological Research in Polar Environments. Adv Psychol Sci. 17 (1), 227-232 (2009).
  20. Kious, B. M., et al. Altitude and risk of depression and anxiety: findings from the intern health study. Int Rev Psychiat. 31 (7-8), 637-645 (2019).
  21. Chen, N., et al. Alterations in Circadian Rhythms, Sleep Patterns, and Psychological States Among Overwintering Crew Members During Prolonged Residence at Zhongshan Station, Antarctica. Adv Psychol Sci. , https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=IPFD&dbname=IPFDLAST2015&filename=OGSF201406001161 (2014).
  22. Jaeggi, S. M., Buschkuehl, M., Perrig, W. J., Meier, B. The concurrent validity of the N-back task as a working memory measure. Memory. 18 (4), 394-412 (2010).
  23. Greenberg, K., Zheng, R. Cognitive load theory and its measurement: a study of secondary tasks in relation to working memory. J Cognitive Psychol. 34 (4), 497-515 (2022).
  24. Jenkins, J. R., Salmon, O. F., Smith, C. M. Cognitive function is unaffected during acute hypoxic exposure but was improved following exercise. Int J Exerc Sci. 15 (5), 1481-1491 (2022).
  25. Yan, X., Zhang, J., Gong, Q., Weng, X. Adaptive influence of long-term high altitude residence on spatial working memory: an fMRI study. Brain Cognit. 77 (1), 53-59 (2011).
  26. Zhang, X., Zhang, J. The human brain in a high altitude natural environment: a review. Front Human Neurosci. 16, 915995(2022).
  27. Ji, X., et al. EEG and fNIRS datasets based on stroop task during two weeks of high-altitude exposure in new immigrants. Sci Data. 11 (1), 350(2024).
  28. Duncan, J., Owen, A. M. Common regions of the human frontal lobe recruited by diverse cognitive demands. Trends Neurosci. 23 (10), 475-483 (2000).
  29. Burgess, P. W., Dumontheil, I., Gilbert, S. J. The gateway hypothesis of rostral prefrontal cortex (area 10) function. Trends Cognitive Sci. 11 (7), 290-298 (2007).
  30. Curtis, C. E., D'Esposito, M. Persistent activity in the prefrontal cortex during working memory. Trends Cognitive Sci. 7 (9), 415-423 (2003).
  31. Minamoto, T., Kawakami, N., Tsujimoto, T. Robustness of the self-referential process under normobaric hypoxia: an fNIRS study using the GLM and homologous cortical functional connectivity analyses. Front Human Neurosci. 18, 1337798(2024).
  32. Wang, L., et al. Effects of acute high-altitude exposure on working memory: a functional near-infrared spectroscopy study. Brain Behav. 12 (12), e2776(2022).
  33. Deary, I. J., Strand, S., Smith, P., Fernandes, C. Intelligence and educational achievement. Intelligence. 35 (1), 13-21 (2007).
  34. Jaeggi, S. M., Buschkuehl, M., Jonides, J., Perrig, W. J. Improving fluid intelligence with training on working memory. Proc Natl Acad Sci. 105 (19), 6829-6833 (2008).

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Herprints en machtigingen

Trefwoorden

Neurobehaviorale veranderingenslaapfragmentatiecognitieve beoordelingfunctionele nabij infraroodspectroscopiepolsactigrafieN back taakpsychometrische schalenprefrontale activatiehypoxische stress
Neem contact met ons op
Aanbevelen aan bibliotheek

Privacy

Gebruiksvoorwaarden

Beleid

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Alle rechten voorbehouden.