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Enregistrement W4391909215 · doi:10.1113/jp285977

Hormonal intrauterine devices and heat exchange during exercise

2024· article· en· W4391909215 sur OpenAlexafffund
Nathalie V. Kirby, Robert D. Meade, Brodie J. Richards, Sean R. Notley, Glen P. Kenny

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFollicular phaseLuteal phaseMenstrual cycleIntensity (physics)ThermoregulationAnimal scienceInternal medicineMedicineChemistryEndocrinologyHormoneBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Synthetic progestins in oral contraceptives are thought to blunt heat dissipation by reducing skin blood flow and sweating. However, whether progestin‐releasing intrauterine devices (IUDs) modulate heat loss during exercise‐heat stress is unknown. We used direct calorimetry to measure whole‐body total (dry + evaporative) heat loss in young, physically active women (mean (SD); aged 24 (4) years, 39.3 (5.3) ml/kg/min) with (IUD; n = 19) and without (Control; n = 17) IUDs in the follicular and luteal phases of the menstrual cycle during light‐ and moderate‐intensity exercise at fixed rates of heat production (∼175 and ∼275 W/m2) in 30°C, ∼21% relative humidity. Between‐group and ‐phase differences were evaluated using traditional hypothesis testing and statistical equivalence testing within pre‐determined bounds (±11 W/m2; difference required to elicit a ±0.3°C difference in core temperature over 1 h) in each exercise bout. Whole‐body total heat loss was statistically equivalent between groups within ±11 W m−2 (IUD–Control [90% CIs]; Light: −2 [−8, 5] W/m2, P = 0.007; Moderate: 0 [−6, 6] W/m2, P = 0.002), as were dry and evaporative heat loss (P ≤ 0.023), except for evaporative heat loss during moderate‐intensity exercise (equivalence: P = 0.063, difference: P = 0.647). Whole‐body total and evaporative heat loss were not different between phases (P ≥ 0.267), but dry heat loss was 3 [95% CIs: 1, 5] W/m2 greater in the luteal phase (P ≤ 0.022). Despite this, all whole‐body heat loss outcomes were equivalent between phases (P ≤ 0.003). These findings expand our understanding of the factors that modulate heat exchange in women and provide valuable mechanistic insight of the role of endogenous and exogenous female sex hormones in thermoregulation. image Key points Progestin released by hormonal intrauterine devices (IUDs) may negatively impact heat dissipation during exercise by blunting skin blood flow and sweating. However, the influence of IUDs on thermoregulation has not previously been assessed. We used direct calorimetry to show that IUD users and non‐users display statistically equivalent whole‐body dry and evaporative heat loss, body heat storage and oesophageal temperature during moderate‐ and high‐intensity exercise in a warm, dry environment, indicating that IUDs do not appear to compromise exercise thermoregulation. However, within IUD users and non‐users, dry heat loss was increased and body heat storage and oesophageal temperature were reduced in the luteal compared to the follicular phase of the menstrual cycle, though these effects were small and unlikely to be practically meaningful. Together, these findings expand our understanding of the factors that modulate heat exchange in women and have important practical implications for the design of future studies of exercise thermoregulation.

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: Observationnel
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)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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