Practical Considerations for Using Personal Cooling Garments for Heat Stress Management in Physically Demanding Occupations: A Systematic Review and Meta‐Analysis Using Realist Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction Due to rising temperature extremes, workplaces are seeking new solutions, such as using personal cooling garments (PCG) to mitigate and manage workplace heat exposure. This systematic review sought to assess the physiological and perceptual effects of PCGs on workers in standard work clothing performing moderate‐to‐heavy intensity tasks in hot environments. Methods A peer‐reviewed search strategy was conducted in MEDLINE, Embase, CINAHL, Scopus, Global Health, and Business Source Complete with no language or time limits. A meta‐analysis using a realist evaluation framework was then performed to evaluate the effectiveness of the PCGs. Results Thirty‐three studies with 764 participants (98% male; average 21 ± 34 participants per study), conducted primarily in a laboratory setting (76%) were included. The studies were 193 ± 190 min in duration and consisted of a moderate‐to‐heavy work effort of 3.3 ± 1.0 METs in hot ambient conditions (temperature: 35.9 ± 3.3°C, 51.4 ± 12.1% relative humidity, wet bulb globe temperature [WBGT] 31.2 ± 2.6°C). The PCGs ( n = 67) facilitated heat exchange through conduction ( n = 39), evaporation ( n = 4), convection ( n = 2), radiation ( n = 2), or hybrid combinations ( n = 20). Conductive and hybrid PCGs offered the greatest thermoregulatory benefit, whereby core temperature ( T c ) and heart rate (HR) reductions were consistently observed (Conductive: T c : −0.3°C, HR: −12 bpm; Hybrid: T c :−0.2°C, HR: −10 bpm), while PCGs directed at enhancing evaporative and radiative heat exchange had no or minimal effect on the physiological outcomes assessed (i.e., T C < 0.1°C, HR: < 0.7 bpm). Conclusion While the PCGs had a positive overall effect, conductive options offered the most consistent benefit to workers. WBGT, clothing insulation, and duration of wear significantly affected some physiological and perceptual outcomes.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».