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Enregistrement W4387062819 · doi:10.1249/01.mss.0000982320.84658.c8

Effect Of Beverage Temperature On Whole-body Heat Dissipation During Exercise-heat Stress In Older Men

2023· article· en· W4387062819 sur OpenAlexaffabout
Brodie J. Richards, Nicholas J. Koetje, Kristina‐Marie T. Janetos, Fergus K. O’Connor, Glen P. Kenny

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIngestionFluid intakeThermoregulationFluid replacementCalorimetryThermal management of electronic devices and systemsHeat stressChemistryHeat illnessAnimal scienceMedicineInternal medicineThermodynamicsPhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inadequate fluid replacement during prolonged exercise in the heat can impair cardiovascular and thermoregulatory function. While regular fluid ingestion can mitigate this deterioration, studies show that relative to warm beverages, ingestion of cold drinks can reduce heat dissipation during exercise in young men. However, it is unclear if beverage temperature may have a similar effect in older adults. PURPOSE: We assessed the effect of cold (0 °C) and warm (37.5 °C) fluid ingestion on whole-body dry and evaporative heat exchange during exercise-heat stress in older men. METHODS: On separate days, six older men (mean [SD], age: 59 [3] years, VO2peak: 33.6 [3.7] mL/kg/min) performed four 15-min bouts of exercise at a fixed rate of metabolic heat production (200 W·m-2; to maintain a fixed thermal drive for heat loss), each separated by 15-min rest in the heat (40oC, ~15% RH). Before the first (Ex1) and third exercise (Ex3) bouts, participants consumed 5.2 g/kg of either cold or warm fluid over a ~ 10 min period. Rates (W·m-2) of whole-body total heat loss (dry + evaporative heat loss, via direct calorimetry), metabolic heat production (via indirect calorimetry) and change in core (rectal) temperature (ΔTrec, difference from pre-exercise rest) were measured continuously and expressed as peak responses (mean of final 5 minutes of the Ex1 and Ex3). Data were compared using a one-way ANOVA with Bonferroni post-hoc analysis (α = 0.05). RESULTS: No differences in whole-body dry (Ex1: -57 [7] and -56 [7]; Ex3: -59 [7] and -57 [7] W·m-2) and evaporative heat loss (Ex1: 202 [27] and 223 [16]; Ex3: 226 [16] and 229 [20] W·m-2) were observed between cold and warm beverages, respectively (all p > 0.05). Similarly, no significant change in whole-body total heat loss (Ex1: 145 [24] and 167 [17]; Ex3: 166 [15] and 172 [17] W·m-2) was observed between beverage conditions (p > 0.05). Consequently, ΔTrec (0.15 [0.07] and 0.23 [0.08]; Ex3 (0.49 [0.11] and 0.68 [0.19] °C), was not different between cold and warm fluid conditions, respectively (p > 0.05). CONCLUSION: We show that the contribution of whole-body dry and evaporative heat exchange on the resulting changes in whole-body total heat loss during exercise-heat stress was not affected by beverage temperature in older men. FUNDING: Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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