Temperature of Ingested Water during Exercise Does Not Affect Body Heat Storage
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective of this study was to examine the effect of ingested water temperature on heat balance during exercise as assessed by direct calorimetry. METHODS: Ten healthy males (25 ± 4 yr) cycled at 50% V˙O2peak (equivalent rate of metabolic heat production (M-W) of 523 ± 84 W) for 75 min under thermocomfortable conditions (25°C, 25% relative humidity) while consuming either hot (50°C) or cold (1.5°C) water. Four 3.2 mL·kg⁻¹ boluses of hot or cold water were consumed 5 min before and at 15, 30, and 45 min after the onset of exercise. Total heat loss (HL = evaporative heat loss (HE) ± dry heat exchange (HD)) and M-W were measured by direct and indirect calorimetry, respectively. Change in body heat content (ΔHb) was calculated as the temporal summation of M-W and HL and adjusted for changes in heat transfer from the ingested fluid (Hfluid). RESULTS: The absolute difference for HL (209 ± 81 kJ) was similar to the absolute difference of Hfluid (204 ± 36 kJ) between conditions (P = 0.785). Furthermore, the difference in HL was primarily explained by the corresponding changes in HE (hot: 1538 ± 393 kJ; cold: 1358 ± 330 kJ) because HD was found to be similar between conditions (P = 0.220). Consequently, no difference in ΔHb was observed between the hot (364 ± 152 kJ) and cold (363 ± 134 kJ) conditions (P = 0.971) during exercise. CONCLUSION: We show that ingestion of hot water elicits a greater HL relative to cold water ingestion during exercise. However, this response was only compensated for the heat of the ingested fluid as evidenced by similar ΔHb between conditions. Therefore, our findings indicate that relative to cold water ingestion, consuming hot water does not provide a thermoregulatory advantage. Both hot and cold water ingestion results in the same amount of heat stored during prolonged moderate-intensity exercise.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».