Biomarkers for warfighter safety and performance in hot and cold environments
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to extreme environmental heat or cold during military activities can impose severe thermal strain, leading to impairments in task performance and increasing the risk of exertional heat (including heat stroke) and cold injuries that can be life-threatening. Substantial individual variability in physiological tolerance to thermal stress necessitates an individualized approach to mitigate the deleterious effects of thermal stress, such as physiological monitoring of individual thermal strain. During heat exposure, measurements of deep-body (T c ) and skin temperatures and heart rate can provide some indication of thermal strain. Combining these physiological variables with biomechanical markers of gait (in)stability may provide further insight on central nervous system dysfunction – the key criterion of exertional heat stroke (EHS). Thermal strain in cold environments can be monitored with skin temperature (peripheral and proximal), shivering thermogenesis and T c . Non-invasive methods for real-time estimation of T c have been developed and some appear to be promising but require further validation. Decision-support tools provide useful information for planning activities and biomarkers can be used to improve their predictions, thus maximizing safety and performance during hot- and cold-weather operations. With better understanding on the etiology and pathophysiology of EHS, the microbiome and markers of the inflammatory responses have been identified as novel biomarkers of heat intolerance. This review aims to (i) discuss selected physiological and biomechanical markers of heat or cold strain, (ii) how biomarkers may be used to ensure operational readiness in hot and cold environments, and (iii) present novel molecular biomarkers (e.g., microbiome, inflammatory cytokines) for preventing EHS.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».