The effect of plasma osmolality and baroreceptor loading status on postexercise heat loss responses
Notice bibliographique
Résumé
We examined the separate and combined effects of plasma osmolality and baroreceptor loading status on postexercise heat loss responses. Nine young males completed a 45-min treadmill exercise protocol at 58 ± 2% V̇o2 peak, followed by a 60-min recovery. On separate days, participants received 0.9% NaCl (ISO), 3.0% NaCl (HYP), or no infusion (natural recovery) throughout exercise. In two additional sessions (no infusion), lower-body negative (LBNP) or positive (LBPP) pressure was applied throughout the final 45 min of recovery. Local sweat rate (LSR; ventilated capsule: chest, forearm, upper back, forehead) and skin blood flow (SkBF; laser-Doppler flowmetry: forearm, upper back) were continuously measured. During HYP, upper back LSR was attenuated from end-exercise to 10 min of recovery by ∼0.35 ± 0.10 mg·min(-1)·cm(-2) and during the last 20 min of recovery by ∼0.13 ± 0.03 mg·min(-1)·cm(-2), while chest LSR was lower by 0.18 ± 0.06 mg·min(-1)·cm(-2) at 50 min of recovery compared with natural recovery (all P < 0.05). Forearm and forehead LSRs were not affected by plasma hyperosmolality during HYP (all P > 0.28), which suggests regional differences in the osmotic modulation of postexercise LSR. Furthermore, LBPP application attenuated LSR by ∼0.07-0.28 mg·min(-1)·cm(-2) during the last 30 min of recovery at all sites except the forehead compared with natural recovery (all P < 0.05). Relative to natural recovery, forearm and upper back SkBF were elevated during LBPP, ISO, and HYP by ∼6-10% by the end of recovery (all P < 0.05). We conclude that 1) hyperosmolality attenuates postexercise sweating heterogeneously among skin regions, and 2) baroreceptor loading modulates postexercise SkBF independently of changes in plasma osmolality without regional differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».