Validity of a noninvasive estimation of deep body temperature when wearing personal protective equipment during exercise and recovery
Notice bibliographique
Résumé
Deep body temperature is a critical indicator of heat strain. However, direct measures are often invasive, costly, and difficult to implement in the field. This study assessed the agreement between deep body temperature estimated from heart rate and that measured directly during repeated work bouts while wearing explosive ordnance disposal (EOD) protective clothing and during recovery. Eight males completed three work and recovery periods across two separate days. Work consisted of treadmill walking on a 1% incline at 2.5, 4.0, or 5.5 km/h, in a random order, wearing EOD protective clothing. Ambient temperature and relative humidity were maintained at 24 °C and 50% [Wet bulb globe temperature (WBGT) (20.9 ± 1.2) °C] or 32 °C and 60% [WBGT (29.0 ± 0.2) °C] on the separate days, respectively. Heart rate and gastrointestinal temperature (T GI ) were monitored continuously, and deep body temperature was also estimated from heart rate (ECTemp). The overall systematic bias between T GI and ECTemp was 0.01 °C with 95% limits of agreement (LoA) of ±0.64 °C and a root mean square error of 0.32 °C. The average error statistics among participants showed no significant differences in error between the exercise and recovery periods or the environmental conditions. At T GI levels of (37.0–37.5) °C, (37.5–38.0) °C, (38.0–38.5) °C, and > 38.5 °C, the systematic bias and ± 95% LoA were (0.08 ± 0.58) °C, (− 0.02 ± 0.69) °C, (− 0.07 ± 0.63) °C, and (− 0.32 ± 0.56) °C, respectively. The findings demonstrate acceptable validity of the ECTemp up to 38.5 °C. Conducting work within an ECTemp limit of 38.4 °C, in conditions similar to the present study, would protect the majority of personnel from an excessive elevation in deep body temperature (> 39.0 °C).
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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 | 0,003 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».