The Effect of Rapid and Slow Heat Acquisition on Body Weight and Blood Glucose Levels
Notice bibliographique
Résumé
Body water loss due to thermoregulation during exercise in a hot environment may cause a significant decrease in body mass, affecting blood plasma volume and consequently parameters such as blood glucose (BG) concentration. It is not known if the increased rate of thermal acquisition that occurs as a result of exercise in a microclimate such as personal protective equipment impacts BG concentrations differently than a slower rate of thermal acquisition. PURPOSE: The purpose of this study was to determine if rapid heat acquisition impacts body mass, urine specific gravity (USG) and BG concentration differently than slow heat acquisition during exercise. METHODS: Fourteen healthy male subjects (mean age, 33.6 + 12.1 years) performed an incremental exercise test to a termination criterion in a control session (CON) and an experimental session (PPE). Body mass, USG and BG were measured before and after each trial. RESULTS: Rate of thermal acquisition was significantly different (p<0.001) between CON (0.02±0.04 °/min) and PPE (0.04±0.19 °/min). Time to termination (TTT) was also significantly different between CON (77.3 ± 22.8 min) and PPE (50.3 ± 12.4 min) and subjects also showed a lower HR throughout CON (pre = 76.8 ± 8.6 bpm; post = 161.1 ± 20.7 bpm) when compared to PPE (pre = 86.5 ± 9.3 bpm; post = 179.6 ± 11.7 bpm). Both conditions resulted in an identical and significant loss of total body mass (1.45 ± 0.62 kg; p<0.05), with a corresponding increase in USG (p<0.01). Despite body water loss, no significant change in blood glucose concentration occurred pre- to post-exercise in either condition (BGCON= -0.04±853 mmol.L-1; BGPPE = 0.34±93 mmol.L-). CONCLUSION: This data suggests that constant levels of blood glucose concentration are maintained regardless of rate of heat acquisition and despite body water loss that would affect plasma concentration.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».