Ice Slurry Ingestion Leads to a Lower Net Heat Loss during Exercise in the Heat
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare the reductions in evaporative heat loss from the skin (Esk) to internal heat loss (Hfluid) induced by ice slurry (ICE) ingestion relative to 37 °C fluid and the accompanying body temperature and local thermoeffector responses during exercise in warm, dry conditions (33.5 °C ± 1.4 °C; 23.7% ± 2.6% relative humidity [RH]). METHODS: Nine men cycled at approximately 55% VO2peak for 75 min and ingested 3.2 mL · kg(-1) aliquots of 37 °C fluid or ICE after 15, 30, and 45 min of exercise. Metabolic heat production (M-W), rectal temperature (Tre), mean skin temperature (Tsk), whole-body sweat loss (WBSL), local sweat rate (LSR), and skin blood flow (SkBF) were measured throughout. Net heat loss (HLnet) and heat storage (S) were estimated using partitional calorimetry. RESULTS: Relative to the 37 °C trial, M-W was similar (P = 0.81) with ICE ingestion; however, the 200 ± 20 kJ greater Hfluid (P < 0.001) with ICE ingestion was overcompensated by a 381 ± 199-kJ lower Esk (P < 0.001). Net heat loss (HLnet) was consequently 131 ± 120 kJ lower (P = 0.01) and S was greater (P = 0.05) with ICE ingestion compared with 37 °C fluid ingestion. Concurrently, LSR and WBSL were lower by 0.16 ± 0.14 mg · min(-1) · cm(-2) (P < 0.01) and 191 ± 122 g (P < 0.001), respectively, and SkBF tended to be lower (P = 0.06) by 5.4%maxAU ± 13.4%maxAU in the ICE trial. Changes in Tre and Tsk were similar throughout exercise with ICE compared to 37 °C fluid ingestion. CONCLUSIONS: Relative to 37 °C, ICE ingestion caused disproportionately greater reductions in Esk relative to Hfluid, resulting in a lower HLnet and greater S. Mechanistically, LSR and possibly SkBF were suppressed independently of Tre or Tsk, reaffirming the concept of human abdominal thermoreception. From a heat balance perspective, recommendations for ICE ingestion during exercise in warm, dry conditions should be reconsidered.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».