Fluid Loss during Exercise-Heat Stress Reduces Cardiac Vagal Autonomic Modulation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Sweat-induced fluid loss during prolonged exercise-heat stress can compromise cardiovascular and thermoregulatory function, although its effects on cardiac autonomic modulation remain unclear. We therefore examined heart rate variability (HRV) and recovery (HRRec), as surrogates of cardiac autonomic modulation, during and after prolonged exercise in the heat with and without fluid replacement. METHODS: Eleven young and healthy men performed 90 min of semi-recumbent cycling in dry heat (40°C; 20% relative humidity) at a fixed rate of metabolic heat production (600 W; ~46% V˙O2peak) followed by 40-min resting recovery without fluid replacement (No-FR; ~3.4% reduction in body mass). On a separate day, participants completed the same protocol with fluid replacement (FR; 500-700 mL timed boluses) to offset sweat losses. Esophageal temperature and ECG were recorded throughout, with measurements analyzed over 10-min averaged epochs during baseline, each 30-min interval during exercise and 20-min interval during recovery. RESULTS: Esophageal temperature and heart rate were elevated in No-FR relative to FR throughout exercise (all P ≤ 0.02). The HRV indices reflecting vagal influence of heart rate including the cardiac vagal index (CVI = log10[16 × SD1 × SD2]) and root-mean-square of successive differences were attenuated throughout exercise relative to baseline in both conditions (all P < 0.05), with the magnitude of the reduction greater in the No-FR condition (all P < 0.05). Further, sample entropy was reduced throughout all time points measured during exercise in the No-FR relative to FR condition (all P ≤ 0.03). CONCLUSIONS: Our unique observations indicate that while prolonged exercise heat stress attenuates the vagal influence and complexity of cardiac rhythms, that reduction is further exacerbated by fluid loss, highlighting the importance of fluid replacement in such conditions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».