Effects of the menstrual cycle on muscle recruitment and oxidative fuel selection during cold exposure
Notice bibliographique
Résumé
Differences in core temperature and body heat content, generally observed between the luteal and follicular phase of the menstrual cycle, have been reported to modulate the thermogenic activity of cold-exposed women. However, it is unclear how this change in whole body shivering activity will influence fuel selection. The goal of this study was to quantify the effects of the menstrual cycle on muscle recruitment and oxidative fuel selection during low-intensity shivering. Electromyographic activity of eight large muscles was monitored while carbohydrate, lipid, and protein utilization was simultaneously quantified in the follicular and luteal phases of the menstrual cycle in nonacclimatized women shivering at a low intensity. The onset (∼25 min), intensity (∼15% of maximal voluntary contraction), and pattern (∼6 shivering bursts/min) of the shivering response did not differ between menstrual cycle phases, regardless of differences in core temperature and hormone levels. This resulted in lipids remaining the predominant substrate, contributing 75% of total heat production, independent of menstrual phase. We conclude that hormone fluctuations inherent in the menstrual cycle do not affect mechanisms of substrate utilization in the cold. Whether the large contribution of lipids to total heat production in fuel selection confers a survival advantage remains to be established.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».