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Enregistrement W2766591538 · doi:10.1139/facets-2017-0042

Effects of a 24-h naproxen dose on hydration and electrolyte measures during moderate-intensity cycling in the heat

2017· article· en· W2766591538 sur OpenAlexvenueno aff
Dawn M. Emerson, Toni M. Torres-McGehee, John M. Davis, Stephen C.L. Chen, J. Larry Durstine, Craig Pfeifer, Charles C. Emerson, Justin V. Stone, Joseph D. Bivona

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNaproxenPlaceboElectrolyteChemistryPlasma volumeVolume (thermodynamics)Internal medicineMedicineElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Few controlled laboratory studies have examined the negative effects non-steroidal anti-inflammatory drugs can have on fluid–electrolyte balance during exercise. Our objective was to determine whether a 24-h naproxen dose negatively affected hydration and electrolyte measures before, during, and 3 h after 90 min of cycling in a hot or ambient environment. Using a double blind, randomized and counterbalanced cross-over design, 11 volunteers (six male, five female) completed four trials, with conditions as follows: (1) placebo and ambient, (2) placebo and heat, (3) naproxen and ambient, and (4) naproxen and heat. We found no statistically significant differences among experimental conditions for any dependent measures. Though not statistically significant, mean fluid volume was higher and urine volume was lower during naproxen trials compared with placebos. Mean aggregate plasma sodium was <135 mmol/L at all time points and did not significantly change over time. Overall plasma potassium significantly increased pre- (3.9 ± 0.4) to post-exercise (4.2 ± 0.4 mmol/L, p = 0.02). In conclusion, an acute naproxen dose did not significantly alter hydration–electrolyte balance. The trend for naproxen to increase fluid volume and decrease urine volume suggests the start of fluid retention, which should concern individuals at risk for hyponatremia or with pre-existing cardiovascular 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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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