Estimating changes in volume-weighted mean body temperature using thermometry with an individualized correction factor
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated whether the estimation error of volume-weighted mean body temperature (DeltaT(b)) using changes in core and skin temperature can be accounted for using personal and environmental parameters. Whole body calorimetry was used to directly measure DeltaT(b) in an Experimental group (EG) of 36 participants (24 males, 12 females) and a Validation group (VG) of 20 (9 males, 11 females) throughout 90 min of cycle ergometry at 40 degrees C, 30% relative humidity (RH) (n = 9 EG, 5 VG); 30 degrees C, 30% RH (n = 9 EG, 5 VG); 30 degrees C, 60% RH (n = 9 EG, 5 VG); and 24 degrees C, 30% RH (n = 9 EG, 5 VG). The core of the two-compartment thermometry model was represented by rectal temperature and the shell by a 12-point mean skin temperature (DeltaT(sk)). The estimation error (X(0)) between DeltaT(b) from calorimetry and DeltaT(b) from thermometry using core/shell weightings of 0.66/0.34, 0.79/0.21, and 0.90/0.10 was calculated after 30, 60, and 90 min of exercise, respectively. The association between X(0) and the individual variation in metabolic heat production (M - W), body surface area (BSA), body fat percentage (%fat), and body surface area-to-mass ratio (BSA/BM) as well as differences in environmental conditions (Oxford index) in the EG data were assessed using stepwise linear regression. At all time points and with all core/shell weightings tested, M - W, BSA, and Oxford index independently correlated significantly with the residual variance in X(0), but %fat and BSA/BM did not. The subsequent regression models were used to predict the thermometric estimation error (X(0_pred)) for each individual in the VG. The value estimated for X(0_pred) was then added to the DeltaT(b) estimated using the two-compartment thermometry models yielding an adjusted estimation (DeltaT(b)_(adj)) for the individuals in the VG. When comparing DeltaT(b)_(adj) to the DeltaT(b) derived from calorimetry in the VG, the best performing model used a core/shell weighting of 0.66/0.34 describing 74%, 84%, and 82% of the variation observed in DeltaT(b) from calorimetry after 30, 60, and 90 min, respectively.
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 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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».