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Enregistrement W2471005730 · doi:10.1249/01.mss.0000477804.95578.2f

Validation of a Portable and Inexpensive Method for Assessing Sweat Sodium Concentration

2015· article· en· W2471005730 sur OpenAlexaff
Matthew S. Palmer, Christopher Gerling

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensUniversity of GuelphSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSWEATSodiumChemistryRelative humidityChromatographySweat glandDehydrationMedicineInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The accurate assessment of sweat sodium concentration is useful for the treatment of skeletal muscle cramps during exercise, minimizing exercise-induced dehydration, and restoring fluid balance after exercise. However, most methods of sweat sodium analysis require the use of specialized and expensive equipment, and are not readily available to the majority of recreational, elite and professional athletes. PURPOSE: To evaluate the ability of capillary action salt-water testing strips (SS) to accurately measure known [Na] standards, and unknown human sweat [Na] samples. METHODS: The SS used in this study were intended for use in salt-water pools, and indicated [Na] by colour change on a numerical scale. Ten SS were submerged in each of 4 salt-water standards (25, 50, 75, 100 mM [Na]) until the reading had stabilized (6 ± 0 min), and 3 SS served as control (CON; 0 mM [Na]). SS readings were compared to the true [Na] of each aliquot, which was determined by conductivity analysis (WESCOR). Human sweat samples were collected by absorbent patch from the foreheads of 10 subjects (Mean ± SE; 27 ± 1 years, 1.8 ± 0.0 m, 68.6 ± 4.6 kg) during 25 ± 1 min of moderate intensity cycling at 21.2 ± 0.3°C and 26 ± 0% relative humidity. Samples were extracted from the patches by centrifugation, [Na] was determined by WESCOR in a small (5-10 μL) aliquot, and SS were submerged in the remaining sample for 8 ± 2 min. Comparisons of SS and WESCOR measurements were made with Student’s paired t-tests and linear regression analyses. RESULTS: SS underestimated [Na] vs. WESCOR in 25 mM (21 ± 1 vs. 24 ± 1 mM, p < 0.05), 50 mM (41 ± 2 vs. 46 ± 0 mM, p < 0.05) and 75 mM standards (67 ± 3 vs. 71 ± 1 mM, p < 0.05), but was similar in the 100 mM standard (90 ± 4 vs. 90 ± 1 mM). This underestimation was inversely related to [Na] and could be corrected (Correction = −0.002*SS + 1.212, r = 0.99, p < 0.05). In human sweat samples, SS underestimated [Na] (64 ± 6 vs. 78 ± 7 mM, p < 0.05). The underestimation was also related to [Na] (r = 0.75, p < 0.05), and SS measurements could be corrected (Correction = −0.005*SS + 1.75). The SS underestimation of human sweat [Na] was not related to body mass, sweat sample volume or exercise time. CONCLUSIONS: SS consistently underestimated WESCOR [Na] measurements, but the error was inversely proportional to [Na] and predictable for both known standards and unknown human sweat samples. SS could provide a valid method of assessing sweat [Na] for athletes without access to more expensive alternatives.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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