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Enregistrement W1717176843 · doi:10.1096/fasebj.28.1_supplement.1104.17

Thermoregulatory dysfunction in multiple sclerosis patients during moderate exercise in a thermoneutral environment (1104.17)

2014· article· en· W1717176843 sur OpenAlexaff
Mu Huang, Nathan B. Morris, Ollie Jay, Scott L. Davis

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple sclerosisSudomotorMedicineCore temperatureThermoregulationInternal medicineCore (optical fiber)EndocrinologyCardiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impairments in sudomotor function during passive heat stress have been reported in multiple sclerosis (MS), a demyelinating disease of the CNS that disrupts autonomic function. However, little is known regarding exercise induced increases in core body temperature on thermoregulatory mechanisms in MS. Thus, the aim of this study was to test the hypothesis that thermoregulatory function is impaired in MS patients compared to healthy controls (CN) during moderate exercise. Thermoregulatory function in five patients diagnosed with relapsing‐remitting MS and five mass‐matched healthy controls were compared during a single bout of cycling exercise (fixed workload of 70 Watts) for 30‐60 minutes in a climate‐controlled room (25°C, 30% RH). Sweating thermosensitivity (MS: 0.56±0.15 vs CN: 0.81±0.13, p=0.04) was significantly lower while a delay in sweating onset time (MS: 14.8±10.0 min vs CN: 5.6±1.6 min, p=0.07) approached significance in MS patients compared to controls. These altered mechanisms of body temperature regulation likely contributed to a greater observed change in core body temperature measured rectally (MS: 0.84±0.34 °C vs CN: 0.37±0.27 °C, p=0.04) in patients with MS. This observed thermoregulatory dysfunction in MS patients may intensify disease symptoms limiting exercise tolerance. Grant Funding Source : Kuzell Institute and National MS Society Grant RG4043A1/1

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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