Prolonged exercise following diuretic-induced hypohydration: Effects on cardiovascular and thermal strain
Notice bibliographique
Résumé
To examine the role of a reduction in plasma volume (PV) on the cardiovascular and thermoregulatory responses to submaximal exercise, ten untrained males (VO2 peak = 3.96 +/- 0.14 L x min(-1); mean +/- SE) performed 60 min of cycle exercise at -61% of VO2 peak while on a diuretic (DIU) and under control (CON) conditions. Participants consumed either Novotriamazide (100 mg triameterene + 50 mg hydrochlorothiazide, a diuretic) or a placebo, in random order, for 4 days prior to the exercise. Diuretic resulted in a calculated 14.6% reduction (P < 0.05) in resting PV. Heart rate was higher (P < 0.05) at rest and throughout exercise for DIU compared with CON. No differences were observed for cardiac output (Qc) and stroke volume (SV) at rest for the two conditions, but during exercise both Qc and SV were lower (P < 0.05) with DIU. Exercise VO2 (L x min(-1)) for CON and DIU at 30 min (2.39 +/- 0.09 vs 2.43 +/- 0.08) and 60 min (2.56 +/- 0.08 vs 2.53 +/- 0.12) were similar between conditions. Whole body a-vO2 difference was significantly greater (P < 0.05) for DIU both at rest and during exercise as compared with CON. Rectal temperature (Tre) was significantly higher (P < 0.05) during DIU from 15 min to the end of exercise. Blood concentrations of norepinephrine were higher (P < 0.05) with DIU compared to CON at 15 min of exercise and beyond. For blood epinephrine, no differences were observed between DIU and CON. These results suggest that reductions in PV led to greater circulating concentrations of norepinephrine which likely resulted from increased cardiac and thermoregulatory stresses. In addition, reductions in PV do not appear to increase cardiovascular instability during prolonged dynamic 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 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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».