Impairments in Local Heat Loss in Type 1 Diabetes during Exercise in the Heat
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Studies show that vasomotor and sudomotor activities are compromised in individuals with Type 1 diabetes mellitus (T1DM), which could lead to impaired skin blood flow (SkBF) and sweating during heat stress. However, recent work suggests the impairments may only be evidenced beyond a certain level of heat stress. PURPOSE: We examined T1DM-related differences in heat loss responses of SkBF and sweating during exercise performed at progressive increases in the requirement for heat loss. METHODS: Sixteen adults (10 males and six females) with (T1DM, n = 8) and without T1DM (control, n = 8) matched for age, sex, body surface area, and fitness cycled at fixed rates of metabolic heat production of 200, 250, and 300 W·m in the heat (35°C and 20% relative humidity). Each rate was performed sequentially for 30 min. Local sweat rate (LSR, ventilated capsule), sweat gland activation (modified iodine paper technique), and sweat gland output were measured on the forearm, upper back, and chest, whereas SkBF (laser Doppler) was measured on the forearm and upper back. RESULTS: Despite a similar requirement for heat loss, LSR was lower in T1DM on the forearm and chest relative to that in the control. Reductions were measured in the second (forearm: 0.68 ± 0.14 vs 0.85 ± 0.11 mg·min·cm, P = 0.004; chest: 0.58 ± 0.08 vs 0.82 ± 0.12 mg·min·cm, P = 0.046) and third exercise bouts (forearm: 0.75 ± 0.11 vs 0.98 ± 0.12 mg·min·cm, P = 0.005; chest: 0.66 ± 0.1 vs 1.02 ± 0.16 mg·min·cm, P = 0.032). Differences in forearm LSR were the result of a reduction in sweat gland output, whereas the decrease in chest LSR was due to lower sweat gland activation. SkBF did not differ between groups. CONCLUSIONS: We show that T1DM is associated with impairments in heat dissipation during exercise in the heat, as evidenced by attenuated LSR. However, these differences are only shown beyond a certain requirement for heat loss.
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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 | 0,003 |
| 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 ».