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Enregistrement W2913634222 · doi:10.1152/japplphysiol.00682.2018

Effect of heat stress on vascular outcomes in humans

2019· review· en· W2913634222 sur OpenAlexafffund
Jem L. Cheng, Maureen J. MacDonald

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physiology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésArterial stiffnessReactive hyperemiaPulse wave velocityMedicineStressorHeat stressCardiologyDiseaseVasodilationInternal medicineBlood pressureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In addition to its role as an environmental stressor, scientists have recently demonstrated the potential for heat to be a therapy for improving or mitigating declines in arterial health. Many studies at both ends of the scientific controls spectrum (tightly controlled, experimental vs. practical) have demonstrated the beneficial effects of heating on microvascular function (e.g., reactive hyperemia, cutaneous vascular conductance); endothelial function (e.g., flow-mediated dilation); and arterial stiffness (e.g., pulse-wave velocity, compliance, β-stiffness index). It is important to note that findings of beneficial effects are not unanimous, likely owing to the varied methodology in both heating protocols and assessments of outcome measures. Mechanisms of action for the effects of both acute and chronic heating are also understudied. Heat science is a very promising area of human physiology research, as it has the potential to contribute to approaches addressing the global cardiovascular disease burden, particularly in aging and at risk populations, and those for whom exercise is not feasible or recommended.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,338 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations83
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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