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Enregistrement W2592981418 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.1290.3

Discrepancies in the Change in Body Heat Content and Core Temperature Responses During Exercise Performed Under the Threshold Limit Values Exposure Guidelines

2016· article· en· W2592981418 sur OpenAlexafffundabout
Robert D. Meade, Martin P. Poirier, Andreas D. Flouris, Glen P. Kenny

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensMinistry of Energy, Northern Development and MinesCentre for Excellence in Mining InnovationNatural Resources CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLimit (mathematics)Core (optical fiber)Core temperatureContent (measure theory)Limits of agreementThreshold limit valueThermodynamicsChemistryEnvironmental scienceMedicinePhysicsMaterials scienceInternal medicineMathematicsEnvironmental healthNuclear medicineMathematical analysisComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During exercise, especially in hot conditions, heat will be continuously stored within the body if the body's capacity to dissipate heat is insufficient to offset the rate of metabolic and environmental heat gain, causing tissue temperature to rise to potentially dangerous levels. For this reason, multiple guidelines have been developed to limit thermal strain during exercise in the heat. One such guideline is the American Conference of Governmental and Industrial Hygiene's (ACGIH) Threshold Limit Values (TLVs), which consist of work‐rest allocations that consider environmental conditions (expressed as wet‐bulb globe temperature [WBGT]) and work intensity (metabolic rate) with the goal of preventing core temperature from exceeding predefined thresholds (38.0°C in non‐heat acclimated workers). However, thermometric measurements (core and skin temperatures), on which the TLV core temperature thresholds are based, underestimate the change in body heat content (ΔH b ) during exercise. Therefore, we evaluated heat strain through thermometry and ΔH b via direct calorimetry during work performed in accordance with the TLVs. Nine young males (21±3 years) cycled at a fixed rate of heat production of 360 W (considered the onset of a moderate work demand by ACGIH) under four combinations of work‐rest ratios (WR) and environmental conditions (WGBT). Each protocol was 120 min in duration. The first protocol consisted of 120‐min of continuous cycling at a WBGT of 28.0°C (CON[28.0°C]). In the remaining three protocols, intermittent work bouts were performed under increasing WBGT requiring longer recovery periods: i) WR3:1[29.0°C], WR of 3:1, WBGT of 29.0°C; ii) WR1:1[30.0°C], WR of 1:1, WBGT of 30.0 and iii) WR1:3[31.5°C], WR of 1:3, WBGT of 31.5. ΔH b was quantified as the cumulative sum of heat production (indirect calorimetry) and whole‐body heat loss (direct calorimetry). Mean body temperature was subsequently calculated from ΔH b and compared to the mean body temperature response estimated with thermometry. ΔH b was similar between conditions (CON[28.0°C], 285±121 kJ; WR3:1[28.0°C], 323±82 kJ; WR1:1[30.0°C], 279±107 kJ; WR1:1[31.5°C], 352±48 kJ; P=0.70). However, when responses were compared, a greater increase in mean body temperature was observed with direct calorimetry relative to thermometry in WR3:1[28.0°C] (calorimetry (C): 1.19±0.33°C, thermometry (T): 0.67±0.22°C; P=0.03), WR1:1[30.0°C] (C: 0.99±0.33°C, T: 0.47±0.11°C; P=0.02) and WR1:3[31.5°C] (C: 1.29±0.18°C, T: 0.43±0.12°C; P<0.01) but not CON[28.0°C] (C: 1.05±0.44°C, T: 0.86±0.44°C; P=0.32). We show that work performed under the TLVs resulted in the same ΔH b in various environmental conditions; however, these responses differed from those observed with thermometry, on which the TLV exposure limits are based. Support or Funding Information Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada and the Deep Mining Research Consortium (funds held by Dr. Glen P. Kenny).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,180 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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