Trainability of cold induced vasodilatation in fingers and toes
Notice bibliographique
Résumé
Subjects that repeatedly have to expose the extremities to cold may benefit from a high peripheral temperature to maintain dexterity and tissue integrity. Therefore, we investigated if repeated immersions of a hand and a foot in cold water resulted in increased skin temperatures. Nine male and seven female subjects (mean 20.4; SD 2.2 years) immersed their right (trained) hand and foot simultaneously in 8°C water, 30 min daily for 15 days. During the pre and post-test (days 1 and 15, respectively) the left (untrained) hand and foot were immersed as well. Pain, tactile sensitivity and skin temperatures were measured every day. Mean (SD) toe temperature of the trained foot increased from 9.49°C (0.89) to 10.03°C (1.38) (p < 0.05). The trained hand, however, showed a drop in mean finger temperature from 9.28°C (0.54) to 8.91°C (0.44) (p < 0.001) and the number of cold induced vasodilation (CIVD) reactions decreased from 52% during the first test to 24% during the last test. No significant differences occurred in the untrained extremities. Pain diminished over time and tactile sensitivity decreased with skin temperature. The combination of less CIVD responses in the fingers after training, reduced finger skin temperatures in subjects that did show CIVD and the reduced pain and tactile sensitivity over time may lead to an increased risk for finger cold injuries. It is concluded that repeated cold exposure of the fingers does not lead to favorable adaptations, but may instead increase the injury risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».