The effects of water temperature on cerebral blood flow during aquatic exercise
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Recent studies suggest that episodic increases in cerebral blood flow (CBF) may contribute to the improvement in brain health associated with exercise training. Optimising CBF during exercise may enhance this benefit. Water immersion in ~ 30-32 °C augments CBF at rest and during exercise; however, the impact of water temperature on the CBF response has not been investigated. We hypothesised that cycle ergometry in water would increase CBF compared to land-based exercise, and that warm water would attenuate the CBF benefits. METHODS: Eleven young heathy participants (nine males; 23.8 ± 3.1 yrs) completed 30 min of resistance-matched cycle exercise in three separate conditions; non-immersion (Land), 32 °C and 38 °C water immersion up to the level of the waist. Middle cerebral artery velocity (MCAv), blood pressure, and respiratory measures were assessed throughout the exercise bouts. RESULTS: Core temperature was significantly higher in the 38 °C immersion than 32 °C (+ 0.84 ± 0.24 vs + 0.04 ± 0.16, P < 0.001), whilst mean arterial pressure was lower during 38 °C exercise compared to Land (84 ± 8 vs 100 ± 14 mmHg, P < 0.001) and 32 °C (92 ± 9, P = 0.03). MCAv was higher in 32 °C immersion compared to the Land and 38 °C conditions throughout the exercise bout (68 ± 10 vs 64 ± 11 vs 62 ± 12 cm/s, P = 0.03 and P = 0.02, respectively). CONCLUSION: Our findings suggest that cycle exercise in warm water attenuates the beneficial impact of water immersion on CBF velocity due to redistribution of blood flow to subserve thermoregulatory demand. Our findings suggest that, whilst water-based exercise can have beneficial effects on cerebrovascular function, water temperature is a key determinant of this benefit.
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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 | 0,000 | 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 ».