Interactive effects of age and hydration state on human thermoregulatory function during exercise in hot‐dry conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Ageing and hypohydration independently attenuate heat dissipation during exercise; however, the interactive effects of these factors remain unclear. We assessed the hypothesis that ageing suppresses hypohydration‐induced reductions in whole‐body heat loss during exercise in the heat. Methods On two occasions, eight young (mean [SD]: 24 [4] years) and eight middle‐aged (59 [5] years) men performed 30‐minute bouts of light (heat production of 175 W m −2 ) and moderate (275 W m −2 ) cycling (separated by 15‐minute rest) in the heat (40°C, 15% relative humidity) when euhydrated and hypohydrated (~4% reduction in body mass). Heat production and whole‐body net heat exchange (evaporative heat loss + dry heat gain) were measured via indirect and direct calorimetry (respectively) and heat storage was calculated via their temporal summation. Results Net heat exchange was reduced, while heat storage was elevated, in the middle‐aged men during moderate exercise when euhydrated (both P ≤ 0.01). In the young, evaporative heat loss was attenuated in the hypohydrated vs euhydrated condition during light (199 ± 6 vs 211 ± 10 W m −2 ; P ≤ 0.01) and moderate (287 ± 15 vs 307 ± 13 W m −2 ; P ≤ 0.01) exercise, but was similar in the middle‐aged men, averaging 223 ± 6 and 299 ± 15 W m −2 , respectively, across conditions (both P ≥ 0.32). Heat storage was thereby exacerbated by hypohydration in the young (both P < 0.01) but not the middle‐aged (both P ≥ 0.32) during both exercise bouts and, as a result, was similar between groups when hypohydrated (both P ≥ 0.50). Conclusion Hypohydration attenuates heat loss via sweating in young but not middle‐aged men, indicating that ageing impairs one’s ability to mitigate further sweat‐induced fluid loss during hypohydration.
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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 | 0,000 |
| 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 ».