Warming by immersion or exercise affects initial cooling rate during subsequent cold water immersion.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We examined the effect of prior heating, by exercise and warm-water immersion, on core cooling rates in individuals rendered mildly hypothermic by immersion in cold water. METHODS: There were seven male subjects who were randomly assigned to one of three groups: 1) seated rest for 15 min (control); 2) cycling ergometry for 15 min at 70% Vo2 peak (active warming); or 3) immersion in a circulated bath at 40 degrees C to an esophageal temperature (Tes) similar to that at the end of exercise (passive warming). Subjects were then immersed in 7 degrees C water to a Tes of 34.5 degrees C. RESULTS: Initial Tes cooling rates (initial approximately 6 min cooling) differed significantly among the treatment conditions (0.074 +/- 0.045, 0.129 +/- 0.076, and 0.348 +/- 0.117 degrees C x min(-1) for control, active, and passive warming conditions, respectively); however, secondary cooling rates (rates following initial approximately 6 min cooling to the end of immersion) were not different between treatments (average of 0.102 +/- 0.085 degrees C x min(-1)). Overall Tes cooling rates during the full immersion period differed significantly and were 0.067 +/- 0.047, 0.085 +/- 0.045, and 0.209 +/- 0.131 degrees C x min(-1) for control, active, and passive warming, respectively. DISCUSSION: These results suggest that prior warming by both active and, to a greater extent, passive warming, may predispose a person to greater heat loss and to experience a larger decline in core temperature when subsequently exposed to cold water. Thus, functional time and possibly survival time could be reduced when cold water immersion is preceded by whole-body passive warming, and to a lesser degree by active warming.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».