Do Heat Events Pose a Greater Health Risk for Individuals with Type 2 Diabetes?
Notice bibliographique
Résumé
Chronic medical conditions such as type 2 diabetes may alter the body's normal response to heat. Evidence suggests that the local heat loss response of skin blood flow (SkBF) is affected by diabetes-related impairments in both endothelium-dependent and non-endothelium-dependent mechanisms, resulting in lower elevations in SkBF in response to a heat or pharmacological stimulus. Thermoregulatory sweating may also be diminished by type 2 diabetes, impairing the body's ability to transfer heat from its core to the environment. Diabetes-associated co-morbidities and the medications (particularly those affecting fluid balance) required to treat these conditions may exacerbate the risk of heat-related illness by decreasing SkBF and sweating further. Unfortunately, the majority of studies measure local heat loss responses in the hands and feet and lack measures of core temperature. Therefore, the impact of these impairments on whole-body heat loss remains unknown. This review addresses heat-related vulnerability in individuals with type 2 diabetes by examining the literature related to heat loss responses in this population. Type 2 diabetes, its associated co-morbidities, and the medications required in their treatment may cause dehydration, lower SkBF, and reduced sweating, which could consequently impair thermoregulation. This effect is most evident in individuals with poor blood glucose control. Although type 2 diabetes can be associated with impairments in SkBF and sweating, more physically active individuals requiring fewer medications and having good blood glucose control may be able to tolerate heat as well as those of similar age and body composition.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».