A Comparison of Passive Rewarming Systems Following Cold Water Immersion
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We studied field rewarming using a typical winter sleeping bag versus two heated hypothermia wrap systems in a semi-realistic lab simulation. METHODS: 10 participants (8 M, 2 F) were cooled to 36.1°C core temperature through 10.5-11.5°C water immersion, then performed 60 min of passive rewarming in 0°C air. The rewarming methods tested were: 1) a -9°C rated mummy-style Sleeping Bag; 2) Doctor Down Rescue Wrap; and 3) Thermal Yielding Vascular Airway Capsule (TYVAC) system; the latter two methods included vapor barriers and two heating pads. Rectal and skin temperatures, along with metabolic heat production calculated via indirect calorimetry, were measured throughout rewarming. RESULTS: One male participant was removed from analysis due to lack of sufficient cooling. Rectal temperature decreased in the remaining participants by ∼1.1-1.2°C to 36.1°C during the initial immersion phase. Over the 60 min of rewarming, rectal temperature changes were Δ0.0 ± 0.6°C in a sleeping bag, Δ+0.2 ± 0.3°C in Doctor Down, and Δ+0.2 ± 0.3°C in TYVAC, with no significant differences across methods. Mean skin temperatures, metabolic heat production, and perceptual measures were also similar across methods with no method×time interactions. CONCLUSIONS: After 60 min of passive rewarming in cold conditions, all three rewarming methods were able to stall continued core cooling to levels at or slightly above post-immersion temperatures. With no differences in any physiological measures, it appears that all three rewarming methods are equally viable options for wilderness responders, and the choice should come down to environmetal conditions, availability, convenience, and ergonomics rather than rewarming efficacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».