Effects of a 24-h naproxen dose on hydration and electrolyte measures during moderate-intensity cycling in the heat
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».