Divergent roles of plasma osmolality and the baroreflex on sweating and skin blood flow
Notice bibliographique
Résumé
Plasma hyperosmolality and baroreceptor unloading have been shown to independently influence the heat loss responses of sweating and cutaneous vasodilation. However, their combined effects remain unresolved. On four separate occasions, eight males were passively heated with a liquid-conditioned suit to 1.0°C above baseline core temperature during a resting isosmotic state (infusion of 0.9% NaCl saline) with (LBNP) and without (CON) application of lower-body negative pressure (-40 cmH2O) and during a hyperosmotic state (infusion of 3.0% NaCl saline) with (LBNP + HYP) and without (HYP) application of lower-body negative pressure. Forearm sweat rate (ventilated capsule) and skin blood flow (laser-Doppler), as well as core (esophageal) and mean skin temperatures, were measured continuously. Plasma osmolality increased by ∼10 mosmol/kgH2O during HYP and HYP + LBNP conditions, whereas it remained unchanged during CON and LBNP (P ≤ 0.05). The change in mean body temperature (0.8 × core temperature + 0.2 × mean skin temperature) at the onset threshold for increases in cutaneous vascular conductance (CVC) was significantly greater during LBNP (0.56 ± 0.24°C) and HYP (0.69 ± 0.36°C) conditions compared with CON (0.28 ± 0.23°C, P ≤ 0.05). Additionally, the onset threshold for CVC during LBNP + HYP (0.88 ± 0.33°C) was significantly greater than CON and LBNP conditions (P ≤ 0.05). In contrast, onset thresholds for sweating were not different during LBNP (0.50 ± 0.18°C) compared with CON (0.46 ± 0.26°C, P = 0.950) but were elevated (P ≤ 0.05) similarly during HYP (0.91 ± 0.37°C) and LBNP + HYP (0.94 ± 0.40°C). Our findings show an additive effect of hyperosmolality and baroreceptor unloading on the onset threshold for increases in CVC during whole body heat stress. In contrast, the onset threshold for sweating during heat stress was only elevated by hyperosmolality with no effect of the baroreflex.
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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 | 0,005 |
| 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 ».