Cerebral Vascular Control and Metabolism in Heat Stress
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This review provides an in‐depth update on the impact of heat stress on cerebrovascular functioning. The regulation of cerebral temperature, blood flow, and metabolism are discussed. We further provide an overview of vascular permeability, the neurocognitive changes, and the key clinical implications and pathologies known to confound cerebral functioning during hyperthermia. A reduction in cerebral blood flow (CBF), derived primarily from a respiratory‐induced alkalosis, underscores the cerebrovascular changes to hyperthermia. Arterial pressures may also become compromised because of reduced peripheral resistance secondary to skin vasodilatation. Therefore, when hyperthermia is combined with conditions that increase cardiovascular strain, for example, orthostasis or dehydration, the inability to preserve cerebral perfusion pressure further reduces CBF. A reduced cerebral perfusion pressure is in turn the primary mechanism for impaired tolerance to orthostatic challenges. Any reduction in CBF attenuates the brain's convective heat loss, while the hyperthermic‐induced increase in metabolic rate increases the cerebral heat gain. This paradoxical uncoupling of CBF to metabolism increases brain temperature, and potentiates a condition whereby cerebral oxygenation may be compromised. With levels of experimentally viable passive hyperthermia (up to 39.5‐40.0°C core temperature), the associated reduction in CBF (∼30%) and increase in cerebral metabolic demand (∼10%) is likely compensated by increases in cerebral oxygen extraction. However, severe increases in whole‐body and brain temperature may increase blood‐brain barrier permeability, potentially leading to cerebral vasogenic edema. The cerebrovascular challenges associated with hyperthermia are of paramount importance for populations with compromised thermoregulatory control—for example, spinal cord injury, elderly, and those with preexisting cardiovascular diseases. © 2015 American Physiological Society. Compr Physiol 5:1345‐1380, 2015.
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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 ».