Aerobic Influence on Neuromuscular Function and Tolerance during Passive Hyperthermia
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the role of aerobic fitness on central neuromuscular activation and maximal voluntary contractile force during hyperthermia. METHODS: Thirty-seven healthy males in three distinct groups based on aerobic fitness and training history were passively heated using a liquid conditioning garment in a hot (35 degrees C, 50% RH) environment with the intention of testing neuromuscular function with whole-body hyperthermia. Of these initial participants, 11 of the 13 highly fit (HF; VO2max = 71.2 +/- 5.9 mL x kg(-1) x min(-1), body fat = 5.6 +/- 1.9%), 11 of the 13 moderately fit (MF; 57.2 +/- 4.2 mL x kg(-1) x min(-1), 11 +/- 3.4%), and 4 of the 11 lower-fit (LF; 49.6 +/- 1.1 mL x kg(-1) x min(-1), 19.4 +/- 2.6%) individuals tolerated heating to 39.0 degrees C, with the remainder terminating the experimental protocol early. Maximal force output and voluntary activation were examined during a 10-s maximal isometric knee extension. RESULTS: Passive heating attenuated force production (-61.7 +/- 69.6 N change from initial values) and decreased voluntary activation (8.6 (12.6), 18.1 (12.4), and 6.1 (3.1)% for HF, MF, and LF training groups, respectively). Cardiovascular strain moderately increased to 60 +/- 14% (P < 0.001), whereas HF and MF had significantly higher MAP than LF at the end of heating (98 +/- 15, 99 +/- 7, and 79 +/- 5 mm Hg for HF, MF, and LF, respectively; P < 0.05). However, the ability to tolerate passive heating to 39.0 degrees C (and above) differed between the HF and MF compared with LF, despite no difference in their psychophysical rankings of thermal sensations and/or (dis)comfort. CONCLUSION: Low aerobic fitness and activity level are associated with a decreased tolerance to passive hyperthermia. However, at high body temperatures, maximum force production and voluntary activation were impaired to an equal level regardless of training status.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».