Psi mogu razlikovati uzorke daha i znoja ljudi prije i nakon zadatka koji izaziva stres
Fiziološki procesi povezani s akutnim psihološkim odgovorom na stres proizvode promjene u ljudskom dahu i znoju koje psi mogu detektirati s točnošću od 93,75%, prema novoj studiji koju je ovog tjedna objavila Clara Wilson sa Sveučilišta Queen’s u časopisu otvorenog pristupa PLOS ONE.
Mirisi koje emitira tijelo predstavljaju kemijske signale koji su evoluirali za komunikaciju, prvenstveno unutar vrste. S obzirom na izvanredan njuh pasa, njihovu blisku povijest pripitomljavanja s ljudima i njihovu upotrebu za podršku ljudskim psihološkim stanjima kao što su tjeskoba, napadaji panike i posttraumatski stresni poremećaj (PTSP), istraživači su se pitali mogu li psi osjetiti kemijske signale kako bi reagirali na psihičko stanje svojih vlasnika.
U novoj studiji znanstvenici su prikupili uzorke daha i znoja nepušača koji nedavno nisu jeli ili pili. Uzorci su prikupljeni i prije i nakon brzog aritmetičkog zadatka, zajedno s razinama stresa koje su sami prijavili i objektivnim fiziološkim mjerama: otkucaji srca i krvni tlak. Uzorci 36 sudionika koji su izvijestili o porastu stresa zbog zadatka i iskusili porast pulsa i krvnog tlaka tijekom zadatka, prikazani su treniranim psima unutar tri sata nakon što su prikupljeni.
Četiri psa različitih pasmina i mješanaca pasmina trenirana su pomoću klikera i grickalica za usklađivanje mirisa u zadatku razlikovanja. Tijekom testiranja, psi su zamoljeni da pronađu uzorak stresa sudionika (uzet na kraju zadatka), dok je opušteni uzorak iste osobe (uzet samo nekoliko minuta prije, prije početka zadatka) također bio u nizu uzoraka.
Sveukupno, psi su mogli detektirati i reagirati na uzorku uzetom tijekom stresa u 675 od 720 ispitivanja, ili 93,75% vremena, mnogo više nego što se slučajno očekivalo. Prvi put kada su bili izloženi uzorcima stresa i opuštenosti sudionika, psi su ispravno upozorili na uzorak stresa u 94,44% slučajeva. Točnost pojedinačnih pasa varirala je od 90% do 96,88%.
S.K., foto: pixabay
