Facial Cooling Enhances Exercise-Induced Bronchoconstriction in Asthmatic Children
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Exercising in cold air enhances bronchial responsiveness (BR) as compared with exercising in warm air. This may be due to intrathoracic cooling or to increased vagal activity caused by facial cooling. The purpose of this study was to compare the effects on BR of cold air inhalation and of facial exposure to cold air, as well as the combined effect of both. METHODS: Fourteen children with asthma (eight girls) performed four exercise challenge tests in a climatic chamber, under one of the following conditions: 1) inhaling warm air while the face was exposed to warm air (WW, 21 degrees C, 25% relative humidity (RH)); 2) inhaling warm air while the face was exposed to cold air (WC, 0 degrees C, 80% RH); 3) inhaling cold air while the face was exposed to cold air (CC); and 4) inhaling cold air while the face was exposed to warm air (CW). The study was analyzed, using a one- and two-way ANOVA. RESULTS: Postexercise forced expiratory volume in the first second (FEV1) and maximal mid-expiratory flow (MMEF) values as percent predicted (% pred) showed significant reductions over time (P < 0.001), significant differences among the four experimental conditions (P < 0.001) and a significant condition x time interaction (FEV1:P < 0.001, MMEF:P < 0.01). FEV1 was significantly lower for CC and WC, as compared with WW and CW at 5 and 10 min postexercise. The lowest postexercise values for FEV1 occurred in the CC and WC sessions (76% predicted in both). A similar pattern was obtained for MMEF. CONCLUSION: Facial cooling combined with either cold or warm air inhalation causes the greatest EIB, as compared with the isolated challenge with cold air inhalation. We suggest that vagal mechanisms play a major role in exercise and cold-induced bronchoconstriction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».