Influence Of Slow Versus Fast Ramp Exercise-induced Hyperthermia On Core Cooling Rates During Ice-water Immersion
Notice bibliographique
Résumé
Identifying potential factors which may alter the efficacy of cooling treatments is critical for the treatment of exertional heat stroke victims. Current evidence strongly supports the use of cold water immersion as the most potent method for rapidly reducing body core temperature. However, it is unclear if differences in the level of cardiovascular strain following exercise-induced hyperthermia may influence this response. PURPOSE: To compare core cooling rates during 2°C ice-water immersion of subjects rendered hyperthermic by either a low (Slow heating, SH) or moderate (Fast heating, FH) exercise intensity performed in the heat. METHODS: On 2 separate days, seven subjects (5 males, 2 females) either walked (4 mph, 2% grade, SH) or ran (7.5 mph, 2% grade, FH) on a treadmill until rectal temperature (Tre) increased to 39.5°C. After exercise, the subjects were immersed to the clavicles in a circulated water bath controlled at 2°C until Tre returned to 38.0°C. Heart rate, mean arterial pressure (MAP) and blood plasma volume were assessed during baseline rest and prior to ice-water immersion. RESULTS: End-exercise Tre was similar between SH (39.51±0.01°C) and FH (39.51±0.01°C). However, the time to reach the Tre end point of 39.5°C was significantly longer during SH compared to FH (87.2±0.01 min vs. 41.5±0.01 min, p<0.05). A significantly greater postexercise reduction in MAP was measured following SH (-10.8±2.8 mmHg) as compared to FH (-5.0±1.1 mmHg) (p<0.05). This was paralleled by a greater elevation in heart rate (148±6 bpm vs. 137±5 bpm, p=0.07) and reduction in PV (-6.7±1.0% vs. -4.9±1.1%, p=0.09) following SH compared to FH. Core cooling rates did not differ between groups, averaging 0.23±0.02°C/min and 0.24±0.04°C/min for SH and FH respectively. CONCLUSION: We show that differences in the level of cardiovascular strain associated with different exercise-intensity ramping protocols performed to a similar level of thermal strain do not influence core cooling rates during subsequent ice-water immersion. Support: Natural Sciences and Research Council of Canada and Canada Foundation for Innovation (grants held by G.P. Kenny).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».