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Enregistrement W4389027255 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.1243.8

A Lower Heat Activated Sweat Gland Density in Larger Individuals Does Not Impair Local Sweat Rates During Hot and Humid Heat Stress

2016· article· en· W4389027255 sur OpenAlexafffund
Nicholas Ravanelli, Pascal Imbeault, Ollie Jay

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSWEATSweat glandHeat stressChemistryRelative humidityAnimal scienceBody surface areaThermoregulationAnatomyInternal medicineMedicineBiologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the absolute number of sweat glands is primarily determined in utero , a larger body surface area (BSA) will naturally reduce the density of sweat glands per surface area which may compromise sweat rate per unit BSA, and consequently the maximal skin surface sweat coverage (i.e. skin wettedness: ω max ) during exercise in a hot/humid environment. The purpose of the present study was to compare the heat activated sweat gland density (HASGD), sweat gland output (SGO), local sweat rate (LSR) and ω max between groups differing greatly in BSA during hot and humid active heat stress. Twelve participants separated into two groups based on body size (Small (SM): n=6, 65±6 kg, 1.8±0.1 m 2 ; Large (LG): n=6, 102±13 kg, 2.3±0.1 m 2 ) exercised on an upright cycle ergometer at an evaporative heat balance requirement (E req ) of 240 W/m 2 and 290 W/m 2 for up to 75 min at 36°C, 70% RH. LSR of the upper back was measured throughout and expressed relative to surface area (mg/cm 2 /min). HASGD in number of sweat glands per cm 2 (glands/cm 2 ) was measured medially to LSR using the starch iodine technique every 15 minutes and averaged throughout the trial. Mean SGO was derived from the division of LSR and mean HASGD, and expressed as μg/gland/min. On a separate occasion ω max was measured using a humidity‐ramp protocol (increase of 0.3 kPa from 2.3 kPa every 7.5‐min) during exercise at a fixed external workload of 100W at 36°C until an inflection of esophageal temperature was observed. LSR was similar at 240 W/m 2 (SM: 1.24±0.24; LG: 1.40±0.47 mg/cm 2 /min, P =0.25) and 290 W/m 2 (SM: 1.36±0.18; LG: 1.36±0.36 mg/cm 2 /min, P =0.48). HASGD was greater in SM compared to LG group at 240 W/m 2 (SM: 67±12; LG: 55±6 glands/cm 2 , P =0.03) and 290 W/m 2 (SM: 73±9; LG: 57±11 glands/cm 2 , P <0.01). SGO was trending to be greater in the LG group at 240 W/m 2 (SM: 18.6±5.0; LG: 25.2±10.2 μg/gland/min, P =0.10) while significantly greater in the LG group at 290 W/m 2 (SM: 17.3±1.6; LG: 21.2±5.7 μg/gland/min, P =0.03). On the other hand, ω max was not different between groups (SM: 0.82±0.16; LG: 0.72±0.07, P =0.13). In conclusion, a lower HASGD in people with a greater BSA is compensated by a greater SGO to yield a similar LSR up to an E req of 290 W/m 2 and a similar ω max . Future research should attempt to assess how even greater reductions in HASGD due to disproportionally larger differences in BSA (ie morbid obesity) compromise LSR, ω max , and therefore the level of heat stress that can be physiologically compensated. Support or Funding Information Supported by a NSERC Discovery Grant (P. Imbeault & O. Jay)

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
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