Exercise-induced dehydration with and without environmental heat stress results in increased oxidative stress
Notice bibliographique
Résumé
While in vitro work has revealed that dehydration and hyperthermia can elicit increased cellular and oxidative stress, in vivo research linking dehydration, hyperthermia, and oxidative stress is limited. The purpose of this study was to investigate the effects of exercise-induced dehydration with and without hyperthermia on oxidative stress. Seven healthy male, trained cyclists (power output (W) at lactate threshold (LT): 199 ± 19 W) completed 90 min of cycling exercise at 95% LT followed by a 5-km time trial (TT) in 4 trials: (i) euhydration in a warm environment (EU-W, control), (ii) dehydration in a warm environment (DE-W), (iii) euhydration in a thermoneutral environment (EU-T), and (iv) dehydration in a thermoneutral environment (DE-T) (W: 33.9 ± 0.9 °C; T: 23.0 ± 1.0 °C). Oxidized glutathione (GSSG) increased significantly postexercise in dehydration trials only (DE-W: p < 0.01, DE-T: p = 0.03), and while not significant, total glutathione (TGSH) and thiobarbituric acid reactive substances (TBARS) tended to increase postexercise in dehydration trials (p = 0.08 for both). Monocyte heat shock protein 72 (HSP72) concentration was increased (p = 0.01) while lymphocyte HSP32 concentration was decreased for all trials (p = 0.02). Exercise-induced dehydration led to an increase in GSSG concentration while maintenance of euhydration attenuated these increases regardless of environmental condition. Additionally, we found evidence of increased cellular stress (measured via HSP) during all trials independent of hydration status and environment. Finally, both 90-min and 5-km TT performances were reduced during only the DE-W trial, likely a result of combined cellular stress, hyperthermia, and dehydration. These findings highlight the importance of fluid consumption during exercise to attenuate thermal and oxidative stress during prolonged exercise in the heat.
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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 | 0,000 |
| 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 ».