MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3159046768 · doi:10.1210/jendso/bvab048.665

Sex Disparities in Thermoregulatory and Metabolic Responses to Mild Cold Exposure Largely Explained by Differences in Body Mass and Body Surface Area

2021· article· en· W3159046768 sur OpenAlexaff
Yoanna M. Ivanova, Tracy Swibas, François Haman, Kerry L. Hildreth, Yubin Miao, Wendy M. Kohrt, André C. Carpentier, Edward L. Melanson, Denis P. Blondin

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody surface areaMedicineThermoregulationShiveringLean body massBody mass indexInternal medicinePhysiologyEndocrinologyAnimal scienceBiologyBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sex-related differences in thermoregulatory responses to cold exposure, such as differences in metabolic heat production and fuel selection, are often attributed to differences in morphology and body composition. Whether these differences persist in response to cold when comparing lean, healthy men and women with equivalent total body mass (BM, heat producing capacity) and body surface areas (BSA, heat loss capacity) remains unknown. In this study, we aimed to compare thermoregulatory and metabolic responses to cold exposure in both men and women, before and after matching for BM (± 0.6 kg) and BSA (± 0.01 m2). Data included in this study were derived from four previously published studies and an additional 13 men and 23 women who recently completed an identical 3h mild cold exposure protocol. Included in the analyses were 45 healthy men and 23 healthy women [27 years (95% CI: 25 to 28) in men vs. 34 years (95% CI: 30 to 38) in women, P = 0.0003], including 7 men and women of the same age [28 years (95% CI: 22 to 34) vs. 29 years (95% CI: 22 to 37), P = 0.78] matched for BM and BSA. Using a combination of indirect calorimetry, electromyography and positron emission tomography with 11C-acetate and 18F-fluorodeoxyglucose, we quantified mean skin temperature, whole-body energy expenditure (EE), shivering intensity, brown adipose tissue (BAT) oxidative metabolism and glucose uptake. The cold-induced decrease in mean skin temperature was greater in women than men [-6.4°C (95% CI: -6.7 to -6.0) vs. -5.4°C (95% CI: -5.8 to -5.1), P = 0.0004], whereas EE was higher in men compared to women both during room temperature and cold exposure, with the cold-induced increase in EE being slightly greater in men than women [3.8 kJ·min-1 (95% CI: 3.2 to 4.5) vs. 2.8 kJ·min-1 (95% CI: 2.0 to 3.7), P = 0.07]. In contrast, shivering intensity (%MVC) was higher in women compared to men [3.0 %MVC (95% CI: 2.1 to 3.8) vs.1.8 %MVC (95% CI: 1.5 to 2.2), P = 0.0069]. Cold exposure also increased BAT oxidative index to a similar magnitude in men and women, increasing ~4-fold in men and ~3-fold in women (effect of sex, P = 0.2067). Both fractional glucose uptake [0.022 min-1 (95%CI: 0.017 to 0.027) in men and 0.021 min-1 (95%CI: 0.013 to 0.030) in women, P = 0.02] and net glucose uptake in BAT [92 nmol.g-1.min-1 (95%CI: 69 to 115) in men and 91 nmol.g-1.min-1 (95%CI: 53 to 129) in women] were not different between the sexes without or with matching for BM and BSA. The sex differences in mean skin temperature, energy expenditure and shivering intensity were all lost once participants were matched for BM and BSA. The present results suggest that much of the sexual dimorphism in thermoregulatory and metabolic responses to mild cold exposure can be explained by differences in BM and BSA.

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 enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil0,382

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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Endocrine SocietyMême sujetThermoregulation and physiological responsesTravaux en français237 207