Cooling hyperthermic firefighters by immersing forearms and hands in 10 degrees C and 20 degrees C water.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Firefighters experience significant heat stress while working with heavy gear in a hot, humid environment. This study compared the cooling effectiveness of immersing the forearms and hands in 10 and 20 degrees C water. METHODS: Six men (33 +/- 10 yr; 180 +/- 4 cm; 78 +/- 9 kg; 19 +/- 5% body fat) wore firefighter 'turn-out gear' (heavy clothing and breathing apparatus weighing 27 kg) in a protocol including three 20-min exercise bouts (step test, 78 W, 40 degrees C air, 40% RH) each followed by a 20-min rest/cooling (21 degrees C air); i.e., 60 min of exercise, 60 min of cooling. Turn-out gear was removed during rest/cooling periods and subjects either rested (Control), immersed their hands in 10 or 20 degrees C water (H-10, H-20), or immersed their hands and forearms in 10 or 20 degrees C water (HF-10, HF-20). RESULTS: In 20 degrees C water, hand immersion did not reduce core temperature compared with Control; however, including forearm immersion decreased core temperature below Control values after both the second and final exercise periods (p < 0.001). In 10 degrees C water, adding forearm with hand immersion produced a lower core temperature (0.8 degrees C above baseline) than all other conditions (1.1 to 1.4 degrees C above baseline) after the final exercise period (p < 0.001). Sweat loss during Control (1458 g) was greater than all active cooling protocols (1146 g) (p < 0.001), which were not different from each other. DISCUSSION: Hand and forearm immersion in cool water is simple, reduces heat strain, and may increase work performance in a hot, humid environment. With 20 degrees C water, forearms should be immersed with the hands to be effective. At lower water temperatures, forearm and/or hand immersion will be effective, although forearm immersion will decrease core temperature further.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».