No effect of ascorbate on cutaneous vasodilation and sweating in older men and those with type 2 diabetes exercising in the heat
Notice bibliographique
Résumé
Aging and chronic disease such as type 2 diabetes (T2D) are associated with impairments in the body's ability to dissipate heat. To reduce the risk of heat-related injuries in these heat vulnerable individuals, it is necessary to identify interventions that can attenuate this impairment. We evaluated the hypothesis that intradermal administration of ascorbate improves cutaneous vasodilation and sweating in older adults via nitric oxide synthase (NOS)-dependent mechanisms during exercise in the heat and whether these improvements, if any, are greater in individuals with T2D. Older males with (n = 12, 61 ± 9 years) and without (n = 12, 64 ± 7 years) T2D performed two 30-min bouts of cycling at a fixed rate of metabolic heat production of 500 W (~70% peak oxygen uptake) in the heat (35°C); each followed by a 20- and 40-min recovery, respectively. Cutaneous vascular conductance (CVC) and sweat rate were measured at four intradermal microdialysis sites treated with either (1) lactated Ringer (Control), (2) 10 mmol/L ascorbate (an antioxidant), (3) 10 mmol/L L-NAME (non-selective NOS inhibitor), or (4) a combination of ascorbate + L-NAME. In both groups, ascorbate did not modulate CVC or sweating during exercise relative to Control (all P > 0.05). In comparison to Control, L-NAME alone or combined with ascorbate attenuated CVC during exercise (all P ≤ 0.05) but had no influence on sweating (all P > 0.05). We show that in both healthy and T2D older adults, intradermal administration of ascorbate does not improve cutaneous vasodilation and sweating during exercise in the heat. However, NOS plays an important role in mediating cutaneous vasodilation.
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 | 0,001 |
| 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 ».