Noninvasive assessment of muscle temperature during rest, exercise, and postexercise recovery in different environments
Notice bibliographique
Résumé
We introduced noninvasive and accurate techniques to estimate muscle temperature (Tm) of vastus lateralis (VL), triceps brachii (TB), and trapezius (TRAP) during rest, exercise, and postexercise recovery using the insulation disk (iDISK) technique. Thirty-six volunteers (24 men, 12 women; 73.0 ± 12.2 kg; 1.75 ± 0.07 m; 24.4 ± 5.5 yr; 49.2 ± 6.8 ml·kg(-1)·min(-1) peak oxygen uptake) underwent periods of rest, cycling exercise at 40% of peak oxygen uptake, and postexercise recovery in three environments: Normal (24°C, 56% relative humidity), Hot-Humid (30°C, 60% relative humidity), and Hot-Dry (40°C, 24% relative humidity). Participants were randomly allocated into the "model" and the "validation" groups. Results in the model group demonstrated that Tm (VL: 36.65 ± 1.27°C; TB: 35.76 ± 1.73°C; TRAP: 36.53 ± 0.96°C) was increased compared with iDISK (VL: 35.67 ± 1.71°C; TB: 34.77 ± 2.27°C; TRAP: 35.98 ± 1.34°C) across all environments (P < 0.001). Stepwise regression analysis generated models that accurately predicted Tm (predTm) of VL (R(2) = 0.73-0.91), TB (R(2) = 0.85-0.93), and TRAP (R(2) = 0.84-0.86) using iDISK and the difference between the current iDISK temperature and that recorded between 1 and 4 min before. Cross-validation analyses in the validation group demonstrated small differences (P < 0.05) of no physiological significance, small effect size of the differences, and strong associations (r = 0.85-0.97; P < 0.001) between Tm and predTm. Moreover, narrow 95% limits of agreement and low percent coefficient of variation were observed between Tm and predTm. It is concluded that the developed noninvasive, practical, and inexpensive techniques provide accurate estimations of VL, TB, and TRAP Tm during rest, cycling exercise, and postexercise recovery.
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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) | 0,001 | 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 ».