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Enregistrement W4403990849 · doi:10.1186/s40101-024-00375-2

Optimal duration of whole-body cryostimulation exposure to achieve target skin temperature: influence of body mass index—a randomized cross-over controlled trial

2024· article· en· W4403990849 sur OpenAlexaff
Hela Jdidi, Claire de Bisschop, Benoît Dugué, Romain Bouzigon, Wafa Douzi

Notice bibliographique

RevueJournal of PHYSIOLOGICAL ANTHROPOLOGY · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensAthletic Edge Sports Medicine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightBody mass indexMedicineSkin temperatureAnimal scienceThermoregulationInternal medicineDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The efficacy of whole-body cryostimulation (WBC) may be influenced by individual characteristics. The aim of this study is to determine the optimal exposure time required to reach the analgesic threshold of 13.6 °C, which has been proposed to be a target temperature to be reached at skin level. Our objective is also to follow the skin temperature changes during and after WBC considering the participants body mass index (BMI). METHODS: )]. In a random order, each participant experienced a 4-min WBC exposure, as well as a control session with no cold exposure. Skin temperature was measured using a thermal imaging camera during and after cold exposure. RESULTS: Normal weight participants reached the threshold in 4 min, whereas overweight participants reached it in 3 min 30 s. Following WBC, a rapid mean skin temperature (MsT°) increase was observed for both groups, immediately after exposure. However, after 30 min, MsT° remained significantly lower than at baseline. CONCLUSION: Our findings suggest that appropriate WBC dosage may differ according to BMI. Understanding the impact of such variable on cold exposure outcomes can help to optimize WBC treatments and maximize potential benefits.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,336 · 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 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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