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Enregistrement W2967559524 · doi:10.1152/japplphysiol.00220.2019

Thermoregulatory adaptations with progressive heat acclimation are predominantly evident in uncompensable, but not compensable, conditions

2019· article· en· W2967559524 sur OpenAlexafffund
Nicholas Ravanelli, Geoff B. Coombs, Pascal Imbeault, Ollie Jay

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaUniversité de MontréalMontreal Heart InstituteUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAcclimatizationBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study assessed whether, notwithstanding lower resting absolute core temperatures, alterations in time-dependent changes in thermoregulatory responses following partial and complete heat acclimation (HA) are only evident during uncompensable heat stress. Eight untrained individuals underwent 8 wk of aerobic training (i.e., partial HA) followed by 6 days of HA in 38°C/65% relative humidity (RH) (i.e., complete HA). On separate days, esophageal temperature (T es ), arm (LSR arm ), and back (LSR back ) sweat rate, and whole body sweat rate (WBSR) were measured during a 45-min compensable (37°C/30% RH) and 60-min uncompensable (37°C/60% RH) heat stress trial pre-training (PRE-TRN), post-training (POST-TRN), and post–heat acclimation (POST-HA). For compensable heat stress trials, resting T es was lower POST-TRN (36.74 ± 0.27°C, P = 0.05) and POST-HA (36.60 ± 0.27°C, P = 0.001) compared with PRE-TRN (36.99 ± 0.19°C); however, ΔT es was similar in all trials (PRE-TRN:0.40 ± 0.23°C; POST-TRN:0.42 ± 0.20°C; POST-HA:0.43 ± 0.12°C, P = 0.97). While LSR back was unaltered by HA ( P = 0.94), end-exercise LSR arm was higher POST-TRN (0.70 ± 0.14 mg·cm −2 ·min −1 , P < 0.001) and POST-HA (0.75 ± 0.16 mg·cm −2 ·min −1 , P < 0.001) compared with PRE-TRN (0.61 ± 0.15 mg·cm −2 ·min −1 ). Despite matched evaporative heat balance requirements, steady-state WBSR (31st–45th min) was greater POST-TRN (12.7 ± 1.0 g/min, P = 0.02) and POST-HA (12.9 ± 0.8 g/min, P = 0.004), compared with PRE-TRN (11.7 ± 0.9 g/min). For uncompensable heat stress trials, resting T es was lower POST-TRN (36.77 ± 0.22°C, P = 0.05) and POST-HA (36.62 ± 0.15°C, P = 0.03) compared with PRE-TRN (36.86 ± 0.24°C). But ΔT es was smaller POST-TRN (0.77 ± 0.19°C, P = 0.05) and POST-HA (0.75 ± 0.15°C, P = 0.04) compared with PRE-TRN (1.10 ± 0.32°C). LSR back and LSR arm increased with HA ( P < 0.007), supporting the greater WBSR with HA (POST-TRN:14.4 ± 2.4 g/min, P < 0.001; POST-HA:16.8 ± 2.8 g/min, P < 0.001) compared with PRE-TRN (12.7 ± 3.2 g/min). In conclusion, the thermal benefits of HA are primarily evident when conditions challenge the physiological capacity to dissipate heat. NEW & NOTEWORTHY We demonstrate that neither partial nor complete heat acclimation alters the change in core temperature during compensable heat stress compared with an unacclimated state, despite a marginally greater whole body sweat rate. However, the greater local and whole body sweat rate with partial and complete heat acclimation reduced the rise in core temperature during 60 min of uncompensable heat stress compared with an unacclimated state, suggesting the improvements in heat dissipation associated with heat acclimation are best observed when the upper physiological limits for evaporative heat loss are challenged.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations34
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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