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Artigo de método

Mudanças psicológicas e de sono em membros pré-selecionados da equipe da Expedição Polar Interior durante o treinamento de subida rápida em alta altitude

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DOI:

10.3791/68599

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6 de março de 2026

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

* These authors contributed equally

Neste artigo

Resumo

Este estudo revela que membros preliminares e reservas da equipe de expedição interior antártica demonstraram níveis significativamente elevados de ansiedade, compensação neuroplástica pré-frontal pré-frontal (ativação do córtex pré-frontal anterior esquerdo) e fragmentação do sono (Wake After Sleep Inset WASO) em condições de alta altitude. Esses achados fornecem uma base empírica para o desenvolvimento de protocolos de treinamento adaptativo para ambientes extremos.

Resumo

Este estudo estabeleceu e implementou um protocolo de avaliação multidimensional para investigar sistematicamente mudanças neurocomportamentais entre 30 membros preliminares e reservas da equipe de expedição interior antártica que passam por treinamento em altitude rápida. O protocolo integra escalas psicométricas (BFI-44, DASS-21, PSQI), paradigmas comportamentais (tarefa N-back), espectroscopia funcional no infravermelho próximo (fNIRS) e atividade do punho para avaliar adaptações neurocomportamentais em diferentes altitudes (0 m acima do nível do mar (a.s.l) / 3.700 m a.s.l / 4.300 m a.s.l) ao longo de um ciclo de 8 dias. O projeto principal compreende testes de linha base pré-ascensão; medições cognitivas-fNIRS sincronizadas em altitudes alvo; Monitoramento do sono 24 horas por dia (incluindo atividade noturna de 8 horas). Essa estrutura multimodal permite a caracterização quantitativa da ativação compensatória pré-frontal, dinâmica da fragmentação do sono e flutuações de ansiedade induzidas pela altitude. Os resultados revelam que, em comparação com os dados normativos chineses, os participantes apresentaram agradabilidade significativamente elevada (t=3,940, P<0,001) e conscienciosidade (t=9,736, P<0,001), juntamente com redução do neuroticismo (t=-14,087, P<0,001). A hipóxia aguda agravou a ansiedade (Z=-4,098, P<0,001), com maior gravidade em membros de minorias étnicas (H=6,405, P=0,011). A Actigrafia demonstrou fragmentação do sono dependente da altitude (WASO: 4.300 m acima do nível do mar versus linha de base, P=0,028). Tarefas N-back confirmaram a preservação da memória de trabalho a 3.700 m acima do nível do mar (precisão P=0,027) mediada por ativação pré-frontal compensatória (ativação L-aPFC P=0,043). Esses dados estabelecem critérios de seleção baseados em evidências para expedições de ciência polar em ambientes de alta altitude e delimitam limiares de resiliência neuroplástica sob estresse hipóxico.

Introdução

Os membros da expedição polar devem se adaptar a desafios fisiológicos e psicológicos coexistentes em ambientesextremos 1. As condições de alta altitude do interior da Antártica (elevação > 4000 m acima do nível do mar) podem induzir comprometimento cognitivo relacionado à hipóxia e interrupção do sono. Embora apenas a Cúpula A (>4000 m acima do nível do mar) seja uma estação permanente de pesquisa antártica em alta altitude, as travessias para locais interiores como a Cúpula A e a Cúpula F envolvem exposição prolongada (1-2 semanas) a altitudes superiores a 3000-4000 m acima do níveldo mar 2,3. Além disso, a hipóxia é um fator de estresse chave encontrado tanto durante essas travessias quanto no próprio Domo A, refletindo as condições simuladas neste protocolo de treinamento. Portanto, compreender a adaptação neurocomportamental à hipóxia é essencial para a seleção de pessoal e otimização de treinamento para equipes de travessia interior e operadores do Dome A, garantindo segurança e desempenho nessas missões logisticamente críticas e cientificamente valiosas. O objetivo geral desse método é estabelecer um protocolo de avaliação multimodal que quantifique sistematicamente as adaptações neurocomportamentais durante a rápida aclimatação em altitude, integrando parâmetros psicológicos, cognitivos, neurovasculares e do sono em um quadro unificado. Essa técnica foi desenvolvida em resposta a limitações críticas em pesquisas existentes, que examinam predominantemente parâmetros psicológicos ou fisiológicosisoladamente 4,5,6,7. As vantagens dessa técnica multimodal em relação aos métodos convencionais incluem:

Validade ecológica: O acoplamento fNIRS-comportamental simultâneo captura adaptações neurocognitivas em tempo real 8,9, superando vieses retrospectivos inerentes às avaliações apenas em escala 7

Perfil abrangente: Integrar a actigrafia com escalas validadas (PSQI) fornece verificação objetiva dos relatos subjetivos do sono10,11

Rastreamento dinâmico: Medidas repetidas através de altitudes revelam padrões de adaptação temporal inalcançáveis por avaliações de pontoúnico 4

Dentro da literatura mais ampla, este protocolo atende às crescentes demandas operacionais da pesquisaantártica 12 ao fornecer o primeiro arcabouço padronizado que: Quantifica mecanismos compensatórios pré-frontais por fNIRS durante a carga cognitiva sobhipóxia 8,13; correlaciona traços de personalidade (BFI-44) com dinâmicas de ansiedade induzidas pela altitude (DASS-21)14,15; sincroniza a fragmentação objetiva do sono (actigrafia) com os resultadosneurocomportamentais 16,17.

Esse método é adequado para pesquisadores e profissionais que necessitam de sistemas de seleção de pessoal para operações polares em alta altitude, validação de limiares de resiliência neuroplástica sob estresse hipóxico (>3.700 m acima do nível do mar) e biomarcadores objetivos (por exemplo, ativação do L-aPFC) para prever a degradação do desempenho da tarefa. Considerações de implementação: Recomendado para adultos de 25 a 45 anos sem comorbidades cardiopulmonares, requer aclimatação de 3 dias por nível de altitude (3.700 m acima do nível do mar a 4.300 m acima do nível do mar), restrições técnicas: a colocação de optodos do fNIRS limita o uso simultâneo de capacete. Com o aumento das estações de pesquisa antártica e das missões científicasdiversificadas 12, este protocolo fornece soluções baseadas em evidências para otimizar o treinamento adaptativo em ambientes extremos.

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Protocolo

1. Participantes do estudo

  1. Seleção de participantes
    1. Método de amostragem: Uma amostragem em cluster de 30 membros pré-selecionados e alternativos da equipe da expedição interior antártica foi escolhida como sujeitos do estudo.
    2. Sujeitos de estudo: Inclua todos os candidatos pré-selecionados e membros da reserva da Equipe de Expedição Interior da Antártica Chinesa. Exclua indivíduos que não conseguiram completar o regime de treinamento durante o período de treinamento (por exemplo, aqueles que não completaram o plano devido a doença, desconforto físico ou outros motivos).
  2. Coleta de dados
  3. Documentação demográfica: Registre dados sociodemográficos abrangentes, incluindo idade, escolaridade e experiência anterior em expedições polares (Tabela 1).
  4. Garantir que medidas rigorosas de anonimização sejam aplicadas para todos os dados psicométricos, incluindo: atribuição de IDs anonimizados únicos (por exemplo, EXP##) para substituir identificadores pessoais, remoção de identificadores diretos (por exemplo, nomes, endereços) dos conjuntos de dados, armazenamento de dados identificáveis (por exemplo, formulários de consentimento) em arquivos criptografados e protegidos por senha, separados dos dados de pesquisa.
n=30N%
Etnia
Chineses Han2893.3
Minoria étnica (tibetana e manchu)26.67
Maior nível educacional
Ensino médio e abaixo13.3
Faculdade ou Bacharelado1136.7
Mestrado826.7
Doutorado1033.3
Filho Único
Sim1653.3
Não1446.7
Estado Civil
Solteiro1550
Casados1550
Número de expedições científicas participantes
Não participou2480
1 Vez26.7
2 ou mais vezes413.3
Idade: 32,72±7,73

Tabela 1: Dados demográficos. (A) Esta tabela apresenta a composição étnica, nível educacional, status de filho único, estado civil e frequência de participação na pesquisa da amostra, com a última linha mostrando os dados de idade (Média ± SD). (B) N: Contagem de amostras; %: Percentual em relação ao tamanho total da amostra (n=30), os dados mostram Média ± DS.

2. Preparação de instrumentos psicológicos e de avaliação do sono

  1. Escalas psicométricas padronizadas: Realizar uma avaliação baseada em questionário administrada por pesquisadores em formato padronizado de entrevista para garantir compreensão e minimizar o viés de auto-relato. Guie verbalmente os participantes em cada item, com esclarecimentos fornecidos conforme necessário.
    1. Inventário dos cinco grandes - 44 (BFI-44)14
      1. Selecione o questionário BFI-44 de 44 itens para avaliar cinco dimensões de personalidade. Instrua os participantes a avaliarem afirmações usando uma escala de Likert de 5 pontos (1=Discordar fortemente de 5=Concordar fortemente).
      2. Calcule as pontuações de domínio para Extroversão, Agradabilidade, Neuroticismo, Abertura e Conscienciosidade. Escores mais altos indicam uma expressão mais forte das características correspondentes. A escala inclui 28 itens com chave positiva.
    2. Escalas de depressão, ansiedade e estresse-21 (DASS-21)15
      1. Administrar o DASS-21 de 21 itens com uma escala de Likert de 4 pontos (1= Não se aplicou a mim até 4=Aplicou-se muito a mim). Registre pontuações subescalas para Depressão, Ansiedade e Estresse. Escores elevados refletem maior gravidade dos distúrbios emocionais.
    3. Índice de Qualidade do Sono de Pittsburgh (PSQI)10
      1. Distribua questionários PSQI de 18 itens aos participantes. Instrua a conclusão em 10 minutos usando pontuação de 0-3 por domínio: Qualidade subjetiva do sono, Latência do sono, Distúrbios do sono, uso de medicamentos hipnóticos, Disfunção diurna. Calcule as pontuações globais (escala de 0 a 21). Pontuações totais mais altas no PSQI indicam qualidade geral do sono pior.
  2. Monitoramento do sono
    NOTA: O aparelho usado aqui para a atividade do punho foi o ActiGraph wGT3X-BT16.
    1. Inicialize dispositivos usando o software com carimbos de data padronizados.
    2. Inicie o ActiLife v6.15.0. Clique em Dispositivo > Inicializar > Conjunto. Defina a taxa de amostragem: 60 Hz, Horário de início: YYYY-MM-DD HH:MM:SS (sincronizado com o relógio atômico), ID do Sujeito: EXP## (formato anonimizado).
    3. Defina um checkpoint para verificar se o log de inicialização mostra Inicialização Bem-sucedida.
    4. Calibre o software usando protocolos do fabricante após a colocação no punho não dominante. Insira o dispositivo na Dock USB. Clique em Calibrar e siga o protocolo de teste vetorial de gravidade na tela.
    5. Colete dados de atividade 24/8 com uma taxa de amostragem de 60 Hz. Realize um checkpoint visual e confirme que o LED de status verde pisca a cada 15 segundos (operação normal).
    6. Realize a aquisição de dados. Após a implantação, insira o dispositivo na dock. Selecione a ActiLife. Clique em Download > formato RAW .gt3x > Processo usando o algoritmo Cole-Kripke. Use o algoritmo Cole-Kripke para classificação sono-vigília. Validar parâmetros de sono derivados do dispositivo via diários de sono dosparticipantes 17.
    7. Realize amostragem com gravação contínua 24/8 a 60 Hz (garantindo espaço entre valor/unidade: 60 Hz)

3. Avaliação cognitiva e aquisição do fNIRS

  1. Letra N-tarefa8,9
    1. Usando o software E-Prime 2.0, letras maiúsculas são apresentadas aleatoriamente no centro de um monitor LCD de 16 polegadas. Os participantes precisam fazer julgamentos: pressionar a tecla F se a letra atual coincidir com a N apresentada anteriormente ou pressionar a tecla J se não coincidir (N=1, 1-atrás; N=2, 2-costas; N=3, 3-costas).
    2. Registrar métricas de precisão (ACC) e tempo de reação (RT) para 50 tentativas por nível de dificuldade.
    3. Nas configurações de saída do E-Prime, configure o DataFile.Name como "EXP##Nback.edat2". Para o tempo de início do estímulo, selecione as variáveis: ACC (Correto = 1 / Incorreto = 0) e RT (em milissegundos). Clique em exportar > formato Excel.
    4. Clique em Analisar > Modelo Linear Geral > Medidas Repetidas Fatores Dentro do Sujeito: N-nlevel(1,2,3). Defina checkpoints em dados brutos: 50 testes/nível = 150 testes no total.
    5. Para a fase de prática, no E-Prime, clique em BlockProc > Propriedades de Prática. Teste máximo de set: 10, Tela de Feedback: Correto! (verde) / Incorreto (vermelho), e Avanço: Pressione a tecla 'Q' para repetir a fase de prática, pressione a tecla 'P' para prosseguir para o experimento formal. Um checkpoint é estabelecido, limitando a fase de prática a um máximo de 3 repetições (Figura 1).

Figura 1
Figura 1: Paradigma da letra N-back. Este esquema ilustra o paradigma da tarefa com letra n-back em três níveis de dificuldade (1-back, 2-back e 3-back). Por favor, clique aqui para ver uma versão ampliada desta figura.

  1. Aquisição de dados fNIRS
    NOTA: O NirScan-500C, Huichuang, Danyang, foi usado aqui.
    1. Realize a configuração optode. Posicione um headpiece fNIRS de 48 canais de acordo com o sistema internacional 10-20.
    2. Ajuste o arranjo espacial com distância fonte-detector em 30 mm, cobertura: córtex pré-frontal (CPF) e regiões temporais bilaterais, e matriz optode: 15 optodos fonte + 16 optodos detectores (Tabela 2, Tabela 3, Figura 2).
    3. Parâmetros de Aquisição de Sinal
      1. Defina os parâmetros de aquisição de sinal usando o software NirScan-500C. Selecione luz infravermelha próxima de duplo comprimento de onda: Ajuste os comprimentos de onda para 730 nm ± 5 nm e 850 nm ± 5 nm.
      2. Configurar taxa de amostragem: Defina para 11 Hz clicando em Configurações > Taxa de Aquisição. Habilitar a sincronização tarefa-evento: Ative os gatilhos de hardware selecionando Sincronizar > Disparo Externo.
      3. Registre mudanças brutas na intensidade óptica para conversão subsequente em concentrações de hemoglobina oxigenada/desoxigenada usando a lei modificada de Beer-Lambert. Verifique as configurações de parâmetros no log do software (por exemplo, Comprimentos de onda: 730/850 nm, Taxa: 11 Hz).

Figura 2
Figura 2: Disposição dos canais, posição e configuração da sonda fNIRS. (A) Círculos vermelhos representam fontes de luz, quadrados azuis representam detectores e áreas numeradas representam os pares fonte-detector (canais) mais próximos para medir as atividades cerebrais. (B) Posições co-registradas dos optodos em um atlas cerebral padrão. A posição anatômica de cada canal no atlas cerebral é detalhada na Tabela 1. Por favor, clique aqui para ver uma versão ampliada desta figura.

CanalÁrea de BrodmannÁrea anatômicaPercentual de cobertura
CH121Giro Temporal Médio97.44%
CH222Giro Temporal Superior43.21%
CH338Área temporopolar51.84%
CH447Giro pré-frontal inferior100.00%
CH547Giro pré-frontal inferior56.35%
CH610Área frontopolar62.75%
CH710Área frontopolar51.96%
CH810Área frontopolar100.00%
CH911Área orbitofrontal59.66%
Cap. 1011Área orbitofrontal46.67%
CH1110Área frontopolar98.66%
CH1238Área temporopolar57.25%
CH1321Giro Temporal Médio98.63%
CH1422Giro Temporal Superior43.46%
CAPÍTULO 1521Giro Temporal Médio92.79%
CAPÍTULO 1621Giro Temporal Médio75.85%
CH1722Giro Temporal Superior62.67%
CH1843Área subcentral36.79%
CH1944pars opercularis_ parte da área de Broca57.05%
CH206Córtex Motor Pré-Motor e Suplementar73.08%
CH2110Área frontopolar49.10%
CH2246Córtex pré-frontal dorsolateral78.62%
CH2310Área frontopolar93.20%
Capítolo 249,46Córtex pré-frontal dorsolateral77.95%
CH2510Área frontopolar87.63%
CH2610Área frontopolar100.00%
CH2710Área frontopolar100.00%
CH2810Área frontopolar99.65%
CH2947Giro pré-frontal inferior58.95%
CH3010Área frontopolar92.46%
CH3145Pars triangularis Área de Broca64.19%
CH3246Córtex pré-frontal dorsolateral86.52%
CH3321Giro Temporal Médio56.73%
CH3422Giro Temporal Superior53.70%
CH3542Córtex da Associação Primária e Auditiva64.69%
CH3643Área subcentral46.23%
CH379,46Córtex pré-frontal dorsolateral60.54%
CH389Córtex pré-frontal dorsolateral52.09%
CH399,46Córtex pré-frontal dorsolateral92.77%
CH4010Área frontopolar89.88%
CH419,46Córtex pré-frontal dorsolateral91.08%
CH429Córtex pré-frontal dorsolateral84.34%
CH4310Área frontopolar92.46%
CH449Córtex pré-frontal dorsolateral83.67%
CH459,46Córtex pré-frontal dorsolateral90.37%
CH4645Pars triangularis Área de Broca39.27%
CH479,46Córtex pré-frontal dorsolateral98.16%
CH486Córtex Motor Pré-Motor e Suplementar80.97%

Tabela 2: Distribuição da região cerebral do canal de medição do fNIRS após calibração por localizador 3D. (A) Características de distribuição espacial de 48 canais fNIRS calibrados por um sistema de posicionamento 3D entre áreas de Brodmann e regiões anatômicas cerebrais correspondentes. A porcentagem de cobertura indica a proporção efetiva de aquisição de sinais a partir das regiões cerebrais alvo. (B) Canel: número do canal óptico de medição fNIRS (CH1-CH48); Área de Brodmann: número da área de Brodmann (ex., 22 = Córtex de Associação Auditiva); Área anatômica: Terminologia padrão segundo Terminologia Anatomica (1998); Percentual de cobertura: Porcentagem efetiva de cobertura dos pares de optodos para a região cerebral alvo.

Área anatômicaCanal
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

Tabela 3: Áreas de interesse da região. (A) Exibir a distribuição da configuração dos canais para regiões cerebrais funcionais específicas no sistema de medição fNIRS, incluindo o Córtex Pré-frontal anterior (aPFC) e o Córtex Pré-frontal Dorsolateral (DLPFC) tanto nos hemisférios esquerdo quanto direito. (B) Abreviações: L = hemisfério esquerdo; R = Hemisfério direito; aPFC = Córtex Pré-frontal anterior; DLPFC = Córtex Pré-frontal Dorsolateral.

4. Aquisição de dados

  1. Implementação da avaliação psicológica
    NOTA: Os membros da equipe partiram do nível do mar (Xangai, 0 m acima do nível do mar) e fizeram um voo comercial (aproximadamente 8 h) para Lhasa, localizada a 3.700 m acima do nível do mar, onde realizaram um treinamento de habilidades científicas de 72 horas (3 dias). Posteriormente, a equipe transferiu um transporte terrestre (aproximadamente 2 h) para Yangbajain, a 4.300 m acima do nível do mar, para continuar mais 72 horas (3 dias) de treinamento em habilidades de pesquisa científica. A coleta de dados foi realizada imediatamente após a chegada da equipe a cada uma das três altitudes mencionadas (Figura 3).
    1. Conduzir administração padronizada: Iniciar sessões de briefing em grupos de pré-avaliação. Administre questionários com limite de tempo de 30 minutos.
    2. Mitigar vieses: Leia instruções padronizadas de protocolos scriptados. Elimine frases sugestivas seguindo textos pré-aprovados.
    3. Sincronizar dados multimodais: Permitir a sincronização entre tarefas cognitivas e aquisição do fNIRS. Trave o tempo dos estímulos para os gatilhos do fNIRS selecionando Configurações de Gatilho de > E-Prime > Sincronizar com o fNIRS.
    4. Garanta que todas as sessões sigam scripts idênticos e restrições de tempo.
  2. Monitoramento dos parâmetros do sono
    1. Implementar protocolo contínuo de actigrafia: coletar dados de 24 horas e 8 horas de actigrafia do punho. Ao mesmo tempo, registre um diário do sono.
    2. Garanta a integridade dos dados: Realize verificações diárias da bateria das 07:00 às 08:00 clicando em Dispositivo > Status > Bateria. Valide a continuidade dos dados clicando em Ferramentas > ActiLife > Verificação de Integridade de Dados.

Figura 3
Figura 3: Fluxograma de avaliação psicológica. (A) Este fluxograma ilustra um protocolo de avaliação psicométrica em três estágios em exposições graduadas a altitude: Baixa altitude (0-2 m acima do nível do mar): Medições de base em Xangai (Dias 1-2), Altitude média (3650 m acima do nível do mar): Medições da fase de aclimatação em Lhasa (Dias 3-5), Alta altitude (4300 m acima do nível do mar): Medições de alta exposição em Yangbajing (Dias 6-8). (B) Módulos de avaliação idênticos implementados em cada etapa: Tarefa Cognitiva: Letra N-volta (3 níveis de dificuldade); Escalas Psicológicas: Escala de Depressão, Ansiedade e Estresse (DASS-21), Índice de Qualidade do Sono de Pittsburgh (PSQI); Monitoramento do Sono: Subjetivo (Diário do sono), Objetivo (Actigrafia). Por favor, clique aqui para ver uma versão ampliada desta figura.

5. Análise de dados e estatísticas

  1. Para pré-processamento de dados em uma planilha, aplique critérios de exclusão para remover conjuntos de dados incompletos com >10% de respostas faltando, selecionando Filtro de Dados > > Valores Faltantes. Filtre dados cognitivos para descartar valores atípicos RT (<150 ms ou> média ±2,5 SD) usando Data > Sort & Filter > Advanced, e calcule o HitRT (em milissegundos) e o rejRT (em milissegundos). Gerencie dados ausentes para implementar imputação múltipla no SPSS 29.0 clicando em Transformar > Imputação Múltipla (5 iterações).
  2. Processamento de sinais fNIRS
    NOTA: Isso foi feito usando NirSpark v1.8.8, Huichuang, Danyang.
    1. Converta sinais brutos em densidade óptica (OD). Clique em Arquivo > Importar Raw > Selecione arquivo .nirs. Selecione Converter para Densidade Óptica e aplique o algoritmo: OD = -log10(I/I 0). Verifique o intervalo OD 0,1-1,2 AU na visualização > métricas de canal. Rejeite canais com OD >1.5 (contato ruim) selecionando Ferramentas > Rejeitar Canais.
    2. Calcule mudanças hemodinâmicas. Navegue para Análise > Parâmetros > Hemodinâmicos. Defina a lei como Cerveja-Lambert modificada, DPF como 66 e modo imagem como adult_head_template. Execute o cálculo como [HbO, HbR] = mBLL(OD, [730,850], [6,6]) e HbT = HbO + HbR. Confirme que o valor do DPF corresponde à idade do participante (por exemplo, 6,0 para 25-45 anos).
    3. Reduza o ruído clicando em Pré-processamento > Filtro > Configurações. Selecione Bandpass Butterworth de 4ª ordem e defina a faixa para 0-0,2 Hz. Realize correção de movimento via o método de detecção automática (std_thr=6, amp_thr=0,5) e interpolação de splines, definindo o limiar de rejeição de artefatos para SD >±6. Verifique a melhoria do SNR >10 dBin clicando em Ver > Comparação Pré/Pós.
    4. Quantifique a ativação da seguinte forma. Defina a linha de base como Média de HbO durante todo o período pós-estímulo da tarefa. Calcule a resposta da tarefa como a média de HbO durante 2-20 segundos após o estímulo. Gere médias de ROI selecionando Máscaras de Análise > ROI > Modelos Anatômicos.
  3. Cálculo da eficiência do sono
    1. Importe e pré-processe dados clicando em Arquivo > Importar > Selecionar arquivo .gt3x. Defina a Época para 60s e valide o tempo de desgaste selecionando Ferramentas > Validação do Tempo de Desgaste > algoritmo Choi. Para realizar a actigrafia e a sincronização do diário do sono, clique em Ferramentas > Sono > Detectar Períodos de Sono. Depois, calibre os dados de atividade com o diário do sono. Certifique-se de que os carimbos de data do diário do sono estejam dentro de ± 5 minutos dos dados de actigrafia.
    2. Extraia os parâmetros da seguinte forma. Navegue para Relatórios > Relatório de Sono. Parâmetros selecionados: Latência, TIB, TST, WASO. Calcule a Eficiência do Sono = (TST / TIB) x 100 selecionando Opções > Fórmulas. Exporte os resultados clicando em Exportar > Excel .xlsx > Nome do arquivo: EXP##_SleepEfficiency.xlsx. Confirme que o actograma mostra ≥3 ciclos de sono/vigília claros.
  4. Testes estatísticos
    1. Realize estatísticas descritivas. Reporte dados normalmente distribuídos como média ± SD e dados não normais como mediana [IQR].
    2. Execute testes paramétricos. Execute testes t com uma amostra clicando em Analisar > Comparar Médias > Teste T de Uma Amostra. Realize RM-ANOVA clicando em Analisar > Modelo Linear Geral > Medidas Repetidas. Aplicar a correção de Estufa-Geisser para violações de esfericidade.
    3. Aplique alternativas não paramétricas conforme necessário. Use testes não paramétricos em amostras relacionadas para testes de rank por sinal Wilcoxon. O controle covaria selecionando Analisar > Modelo Linear Geral > ANCOVA. Defina o limiar de significância aplicando α=0,05 (de duas caudas) com correção de Bonferroni para comparações múltiplas.

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Resultados

Traços de personalidade

As características de personalidade dos membros pré-selecionados da expedição polar interior foram avaliadas usando o Big Five Inventory (BFI). Comparado às normaschinesas de graduação 18, os candidatos demonstraram (Tabela 4) pontuações significativamente mais altas em Agradabilidade (t=3,940, P<0,001) e Consciência (t=9,736, P<0,001); uma pontuação marcadamente menor em Neuroti...

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Discussão

Traços de personalidade dos membros pré-selecionados da expedição polar no interior diferem significativamente das normas chinesas

Conforme medido pelo Big Five Inventory-44 (BFI-44), os candidatos apresentaram maior amabilidade e conscienciosidade, além de redução do neuroticismo em comparação com as normas de graduação (Tabela 3). Essa cooperação social intensificada pela tríade, rigor orientado para tarefas e estabilidade e...

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Divulgações

Os autores declaram não haver interesses concorrentes.

Agradecimentos

Os autores expressam sua sincera gratidão à Administração Chinesa do Ártico e Antártico (Centro Chinês de Pesquisa Polar) por fornecer apoio logístico crítico e acesso dos participantes durante todo este estudo. Reconhecemos especificamente a coordenação dos protocolos de treinamento em alta altitude e do engajamento das equipes de expedição. O conjunto de dados é fornecido pelo Centro Nacional de Dados do Ártico e Antártico (https://datacenter.chinare.org.cn).

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Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo
NomeEmpresaNúmero de catálogoComentários
ActígrafoActígrafowGT3X-BTAmérica
ActiLifeActígrafo6.15.0América
E-PrimeFerramentas de Software de Psicologia2.0América
Estatísticas IBM SPSSIBM29América
Microsoft Office  Microsoft Corporation2021América
NirScanEquipamentos Médicos de Huichuang500CDanyang, China
NirSparkEquipamentos Médicos de Huichuang1.8.8Danyang, China

Referências

  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).
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