Shivering in the cold: from mechanisms of fuel selection to survival
Notice bibliographique
Résumé
In cold-exposed adult humans, significant or lethal decreases in body temperature are delayed by reducing heat loss via peripheral vasoconstriction and by increasing rates of heat production via shivering thermogenesis. This brief review focuses on the mechanisms of fuel selection responsible for sustaining long-term shivering thermogenesis. It provides evidence to explain large discrepancies in fuel selection measurements among shivering studies, and it proposes links between choices in fuel selection mechanism and human survival in the cold. Over the last decades, a number of studies have quantified the contributions of carbohydrate (CHO) and lipid to total heat generation. However, the exact contributions of these fuels still remain unclear because of large differences in fuel selection measurements even at the same metabolic rate. Recent advances on the mechanisms of fuel selection during shivering provide some plausible explanations for these discrepancies between shivering studies. This new evidence indicates that muscles can sustain shivering over several hours using a variety of fuel mixtures achieved by modifying diet (changing the size of CHO reserves) or by changing muscle fiber recruitment (increasing or decreasing the recruitment of type II fibers). From a practical perspective, how does the choice of fuel selection mechanism affect human survival in the cold? Based on a glycogen-depletion model, estimates of shivering endurance show that, whereas the oxidation of widely different fuel mixtures does not improve survival time, the selective recruitment of fuel-specific muscle fibers provides a substantial advantage for cold survival. By combining fundamental research on fuel metabolism and applied strategies to improve shivering endurance, future research in this area promises to yield important new information on what limits human survival in the cold.
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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 ».