Effect of short-term exercise-heat acclimation on ventilatory and cerebral blood flow responses to passive heating at rest in humans
Notice bibliographique
Résumé
Hyperthermia induces hyperventilation and cerebral hypoperfusion in resting humans. We tested the hypothesis that short-term exercise-heat acclimation would alleviate those effects. Twenty healthy male subjects were divided into two groups that performed exercise training in the heat (TR-HEAT, n = 10) or cold (TR-COLD, n = 10). Before and after the training, the subjects in both groups participated in passive-heat tests at rest. Training was performed at 37°C (TR-HEAT) or 10°C (TR-COLD) and entailed four 20-min bouts of cycling at 50% peak oxygen uptake separated by 10-min recoveries daily for 6 consecutive days. After TR-HEAT, esophageal temperature was lowered when measured before and during passive heating, as was the esophageal temperature threshold for cutaneous active vasodilation, whereas plasma volume was increased (all P < 0.05). These traditional indices of successful heat acclimation were not all induced by TR-COLD (all P > 0.05). TR-HEAT had no significant effect on passive heating-induced increases in minute ventilation, even when evaluated as the esophageal temperature threshold for increases in minute ventilation and the slope relating minute ventilation to esophageal temperature (all P > 0.05). By contrast, TR-HEAT attenuated the passive heating-induced reduction in the cerebral vascular conductance index (middle cerebral artery mean blood velocity/mean arterial pressure) (all P < 0.05). TR-COLD did not attenuate the increase in minute ventilation or the decrease in the cerebral vascular conductance index observed during passive heating (all P > 0.05). These data suggest that in resting heated humans, short-term heat acclimation achieved through moderate-intensity exercise training (i.e., 50% peak oxygen uptake) in the heat does not influence hyperthermia-induced hyperventilation, but it does potentially attenuate cerebral hypoperfusion.
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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 | 0,000 |
| 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 ».