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Enregistrement W2039448257 · doi:10.1249/00005768-200605001-01847

Effect of Hyperhydration on Performance during Prolonged Cycling in a Temperate Environment When Fluid is Consumed during Exercise

2006· article· en· W2039448257 sur OpenAlexaff
Eric Goulet, C. R. Lamboley, Stéphane F. Rousseau, Isabelle J. Dionne

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclingDehydrationAnimal scienceCrossover studyVO2 maxIngestionBody waterFluid intakeExercise physiologyChemistryTime trialFluid replacementMedicineInternal medicineBody weightHeart rateBiologyBlood pressureBiochemistryPlacebo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Taken as a whole, research shows that, compared with pre-exercise euhydration (PEE), pre-exercise hyperhydration (PEH) improves endurance performance (EP) during moderate-duration exercise (18–105 min) conducted in hot ambient temperatures and this, independently of whether or not fluids are ingested during exercise. In a temperate climate, it has been shown that PEH enhances EP compared with PEE during an ∼ 2 h long cycling period in which no fluids are ingested. It still unclear whether PEH may improve EP compared with PEE during a mo derate-duration exercise conducted in a temperate climate when fluid is consumed during exercise. It is possible that the weak thermal and cardiovascular stress imposed on the body due to the nature of the environment, combined with the ingestion of fluid during exercise, which delays the attainment of the critical level of dehydration deleterious for EP, may render the surplus of fluid provided by PEH useless. PURPOSE: To compare the effect of PEH to a state of PEE on EP during a 2-h cycling exercise conducted at 26.5 °C, 55% RH, when fluid is ingested during exercise. METHODS: Using a randomized, crossover experimental design, 8 trained subjects underwent either an hyperhydration (26 ml/kg bodyweight [BW] of water with 1.2 g glycerol/kg BW [to maximize fluid retention]) or waiting period of 80 min, immediately followed by 2 h of cycling at 65% Vo2 max, which was interspersed by 5 2-min intervals at 80% Vo2 max. Following the cycling period, subjects underwent an incremental cycling test to exhaustion. During exercise, subjects drank 2.5 ml of sports drink/kg BW every 20 min, up to min 100. Heart rate, rectal temperature, perceived exertion, perceived heat-stress and perceived thirst were measured every 20 min during the 2 h cycling bout. During the cycling test, heart rate and rectal temperature were measured every 3 min. RESULTS: Subjects started the exercise during PEH and PEE hyperhydrated (17.0 ± 1.4 ml/kg BW) and euhydrated, respectively. During PEH and PEE, respectively, fluid ingestion during exercise replaced 36.0 ± 3.6% and 39.2 ± 5.3% of the sweat losses (P >0.05). PEH decreased (P <0.05) perceived thirst during the 2 h cycling exercise, but had no effect (P >0.05) on heart rate, rectal temperature, sweat rate, perceived exertion or perceived heat-stress. During the cycling test, PEH had no effect on heart rate or rectal temperature, nor on the time to exhaustion (PEH: 12.6 ± 1.4; PEE: 11.6 ±1.0 min). CONCLUSION: It is not beneficial to hyperhydrate before undergoing a moderate-duration (≤ 2 h), moderately intense (≤ 65% Vo2 max) exercise in a temperate environment (≤ 26.5 °C) when fluid is replaced at a rate ≥ 40% of sweat losses during exercise.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2006
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Résumé présentoui

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