Agreement between measured and self-reported physiological strain in young adults and older adults with and without common chronic diseases during simulated occupational heat stress
Notice bibliographique
Résumé
While monitoring physiological strain is recommended to safeguard workers during heat exposure, it is logistically challenging. The perceptual strain index (PeSI) is a subjective estimate thought to reflect the physiological strain index (PSI) that requires no direct monitoring. However, advanced age and chronic diseases (hypertension/type 2 diabetes [T2D]) influence the perception of heat stress, potentially limiting the utility of the PeSI. We therefore assessed whether the relation and agreement between the PeSI and PSI during simulated work in various environmental conditions is modified by age and T2D/hypertension. Thirteen young adults and 37 older adults without (n = 14) and with T2D (n = 10) or hypertension (n = 13) walked on a treadmill (∼200 W/m2) for 180 min or until termination (volitional fatigue, rectal temperature ≥39.5 °C) in 16, 24, 28, and 32 °C wet-bulb globe temperatures. Rectal temperature and heart rate were recorded to calculate PSI (0–10 scale). Rating of perceived exertion and thermal sensation were recorded to calculate PeSI (0–10 scale). The relation between hourly PSI and PeSI was assessed via linear mixed models. Mean bias (95% limits of agreement [LoA]) between PSI and PeSI was assessed via Bland-Altman analysis. PSI increased with PeSI (p < 0.001), but the slope of this relation was not different between young and older adults (p = 0.189) or as a function of chronic disease (within older adults; p = 0.183). The mean bias between PSI and PeSI was small (0.02), but the 95% LoA was wide (−3.3–3.4). Together, a linear relation between PeSI and PSI was observed but agreement between these measures varied considerably across individuals and thus PeSI should not be used as a surrogate marker of PSI. Caution should be taken when utilizing the PeSI to estimate physiological strain on workers.
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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 ».