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Enregistrement W2530240612 · doi:10.1111/sms.12753

Dopamine/noradrenaline reuptake inhibition in women improves endurance exercise performance in the heat

2016· article· en· W2530240612 sur OpenAlexfundno aff
Philip Cordery, Nicholas Peirce, Ronald J. Maughan, Phillip Watson

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Medicine and Science in Sports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésDopamineReuptakeMedicineHeat stressReuptake inhibitorEndurance trainingInternal medicineAntidepressantSerotoninBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Catecholamine reuptake inhibition improves the performance of male volunteers exercising in warm conditions, but sex differences in thermoregulation, circulating hormones, and central neurotransmission may alter this response. With local ethics committee approval, nine physically active women (mean ± SD age 21 ± 2 years; height 1.68 ± 0.08 m; body mass 64.1 ± 6.0 kg; VO 2peak 51 ± 7 mL/kg/min) were recruited to examine the effect of pre‐exercise administration of Bupropion ( BUP ; 4 × 150 mg) on prolonged exercise performance in a warm environment. Participants completed a VO 2peak test, two familiarization trials, and two randomized, double‐blind experimental trials. All trials took place during the first 10 days of the follicular phase of the menstrual cycle. Participants cycled for 1 h at 60% VO 2peak followed by a 30‐min performance test. Total work done was greater during the BUP trial (291 ± 48 kJ) than the placebo trial (269 ± 46 kJ, P = 0.042, d = 0.497). At the end of the performance test, core temperature was higher on the BUP trial (39.5 ± 0.4 °C) than on the placebo trial (39.2 ± 0.6 °C, P = 0.021; d = 0.588), as was heart rate (185 ± 9 vs 179 ± 13, P = 0.043; d = 0.537). The results indicate that during the follicular phase of the menstrual cycle, an acute dosing protocol of BUP can improve self‐regulated performance in warm conditions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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