Older Adults with Type 2 Diabetes Store More Heat during Exercise
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: It is unknown if diabetes-related reductions in local skin blood flow (SkBF) and sweating (LSR) measured during passive heat stress translate into greater heat storage during exercise in the heat in individuals with type 2 diabetes (T2D) compared with nondiabetic control (CON) subjects. PURPOSE: This study aimed to examine the effects of T2D on whole-body heat exchange during exercise in the heat. METHODS: Ten adults (6 males and 4 females) with T2D and 10 adults (6 males and 4 females) without diabetes matched for age, sex, body surface area, and body surface area and aerobic fitness cycled continuously for 60 min at a fixed rate of metabolic heat production (∼370 W) in a whole-body direct calorimeter (30°C and 20% relative humidity). Upper back LSR, forearm SkBF, rectal temperature, and heart rate were measured continuously. Whole-body heat loss and changes in body heat content (ΔHb) were determined using simultaneous direct whole-body and indirect calorimetry. RESULTS: Whole-body heat loss was significantly attenuated from 15 min throughout the remaining exercise with the differences becoming more pronounced over time for T2D relative to CON (P = 0.004). This resulted in a significantly greater ΔHb in T2D (367 ± 35; CON, 238 ± 25 kJ, P = 0.002). No differences were measured during recovery (T2D, -79 ± 23; CON, -132 ± 23 kJ, P = 0.083). By the end of the 60-min recovery, the T2D group lost only 21% (79 kJ) of the total heat gained during exercise, whereas their nondiabetic counterparts lost in excess of 55% (131 kJ). No difference were observed in LSR, SkBF, rectal temperature or heart rate during exercise. Similarly, no differences were measured during recovery with the exception that heart rate was elevated in the T2D group relative to CON (p=0.004). CONCLUSION: Older adults with T2D have a reduced capacity to dissipate heat during exercise, resulting in a greater heat storage and therefore level of thermal strain.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».