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Enregistrement W2116991374 · doi:10.1152/japplphysiol.00051.2003

Finger dexterity, skin temperature, and blood flow during auxiliary heating in the cold

2003· article· en· W2116991374 sur OpenAlexaff
Dragan Brajkovic, Michel B. Ducharme

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physiology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfrared Thermography in Medicine
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkin temperatureForearmBlood flowMaterials scienceTorsoThermoregulationBiomedical engineeringVESTAnimal scienceChemistryAnatomySurgeryMathematicsMedicineCardiologyBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary purpose of the present study was to compare the effectiveness of two forms of hand heating and to discuss specific trends that relate finger dexterity performance to variables such as finger skin temperature (T(fing)), finger blood flow (Q(fing)), forearm skin temperature (T(fsk)), forearm muscle temperature (Tfmus), mean weighted body skin temperature (Tsk), and change in body heat content (DeltaH(b)). These variables along with rate of body heat storage, toe skin temperature, and change in rectal temperature were measured during direct and indirect hand heating. Direct hand heating involved the use of electrically heated gloves to keep the fingers warm (heated gloves condition), whereas indirect hand heating involved warming the fingers indirectly by actively heating the torso with an electrically heated vest (heated vest condition). Seven men (age 35.6 +/- 5.6 yr) were subjected to each method of hand heating while they sat in a chair for 3 h during exposure to -25 degrees C air. Q(fing) was significantly (P < 0.05) higher during the heated vest condition compared with the heated gloves condition (234 +/- 28 and 33 +/- 4 perfusion units, respectively), despite a similar T(fing) (which ranged between 28 and 35 degrees C during the 3-h exposure). Despite the difference in Q(fing), there was no significant difference in finger dexterity performance. Therefore, finger dexterity can be maintained with direct hand heating despite a low Q(fing). DeltaH(b), Tsk, and T(fmus) reached a low of -472 +/- 18 kJ, 28.5 +/- 0.3 degrees C, and 29.8 +/- 0.5 degrees C, respectively, during the heated gloves condition, but the values were not low enough to affect finger dexterity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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