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Enregistrement W2761879108 · doi:10.1249/mss.0000000000001439

Maximum Skin Wettedness after Aerobic Training with and without Heat Acclimation

2017· article· en· W2761879108 sur OpenAlexaff
Nicholas Ravanelli, Geoff B. Coombs, Pascal Imbeault, Ollie Jay

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSWEATAcclimatizationHeat stressAnimal scienceTreadmillSweat glandAerobic exerciseChemistryThermoregulationMedicineInternal medicineBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To quantify how maximum skin wettedness (ωmax); that is, the determinant of the boundary between compensable and uncompensable heat stress, is altered by aerobic training in previously unfit individuals and further augmented by heat acclimation. METHODS: Eight untrained individuals completed an 8-wk aerobic training program immediately followed by 8 d of hot/humid (38°C, 65%RH) heat acclimation. Participants completed a humidity ramp protocol pretraining (PRE-TRN), posttraining (POST-TRN), and after heat acclimation (POST-HA), involving treadmill marching at a heat production of 450 W for 105 min in 37.5°C, 2.0 kPa (35%RH). After attaining a steady-state esophageal temperature (Tes), humidity increased 0.04 kPa·min. An upward inflection in Tes indicated the upper limit of physiological compensability (Pcrit), which was then used to quantify ωmax. Local sweat rate, activated sweat gland density, and sweat gland output on the back and arm were simultaneously measured throughout. RESULTS: Peak aerobic capacity increased POST-TRN by approximately 14% (PRE-TRN: 45.8 ± 11.8 mL·kg·min; POST-TRN: 52.0 ± 11.1 mL·kg·min, P < 0.001). ωmax values became progressively greater from PRE-TRN (0.72 ± 0.06) to POST-TRN (0.84 ± 0.08; P = 0.02), to POST-HA (0.95 ± 0.05; P = 0.03). These shifts in ωmax were facilitated by a progressively greater local sweat rate and activated sweat gland density from PRE-TRN (0.84 ± 0.21 mg·cm·min; 67 ± 20 glands per square centimeter) to POST-TRN (0.96 ± 0.21 mg·cm·min, P = 0.03; 86 ± 27 glands per square centimeter; P = 0.009), to POST-HA (1.15 ± 0.21 mg·cm·min; P < 0.001; 98 ± 35 glands per square centimeter; P < 0.001). No differences in sweat gland output were observed. CONCLUSIONS: A greater ωmax occurred after 8 wk of aerobic training, but ωmax was further augmented with heat acclimation, indicating only a partially increased heat loss capacity with training. These ωmax values may assist future predictions of heat stress risk in untrained/trained unacclimated individuals and trained heat-acclimated individuals.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations82
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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