Cardiopulmonary values and organ blood flows before and during heat stress: data in nine subjects at rest in the upright position
Notice bibliographique
Résumé
Physiological changes associated with thermoregulation can influence the kinetics of chemicals in the human body such as alveolar ventilation (VA) and redistribution of blood flow to organs. In this study, the influence of heat stress on various physiological parameters was evaluated in nine male volunteers during sessions of exposure to wet-bulb globe temperatures (WBGT) of 21, 25, and 30 °C for 4 h. Skin and core temperatures and more than 20 cardiopulmonary parameters were measured. Liver, kidneys, brain, skin, and muscles blood flows were also determined based on published measurements. Results show that most subjects (eight out of nine) have been affected by the inhalation of hot and dry air at the WBGT of 30 °C. High respiratory rates, superficial tidal volumes, and low VA values were notably observed. The skin blood flow increased by 2.16-fold, whereas the renal blood flow and liver blood flow decreased by about by 11% and 18%, respectively. A complete set of key cardiopulmonary parameters in healthy male adults before and during heat stress was generated for use in physiologically based pharmacokinetic modeling. A toxicokinetic studies are ongoing to evaluate the impact of heat stress on the absorption, biotransformation and excretion rates of volatile xenobiotics.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».