MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411875146 · doi:10.1152/physiol.2025.40.s1.0302

Effect of health status on physiological strain during hot/humid heat exposure in older adults - The Human Heat Stress Project

2025· article· en· W4411875146 sur OpenAlexaffabout
Adèle Mornas, Thomas A. Deshayes, Daniel Gagnon

Notice bibliographique

RevuePhysiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat stressStrain (injury)Extreme heatBiologyStress (linguistics)Human healthPhysiologyEnvironmental healthMedicineAnimal scienceEcologyClimate changeAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Greater heat-related health risks are a direct consequence of global warming. These risks are precipitated by physiological heat strain, specifically an increase in core temperature and heart rate, and sweating-induced dehydration. Older adults face greater heat-related heath risks, especially amongst those living with chronic health conditions. To our knowledge, limited research has explored the effect of health status on physiological strain of older adults during environmental heat exposure. Objectives: The objective of this study is to compare physiological heat strain between healthy older adults, older adults with risk factors for chronic diseases, and older adults living with chronic disease during exposure to a hot and humid environment with short bouts of light exercise to simulate activities of daily living. We hypothesized that physiological heat strain would be greatest for adults living with chronic disease, followed by those living with risk factors compared to healthy older adults. Methods: Seven healthy older adults (60-74 years, 5 females), 23 adults living with ≥1 risk factor according to the harmonized definition of metabolic syndrome (61-88 years, 6 females), and 10 older adults living with ≥1 non-communicable chronic disease (61-84 years, 2 females) were exposed to a 38°C environment with 60% humidity in an environmental chamber for 4 hours. To induce energy expenditure associated with activities of daily living (~3.5 METs), participants performed 10 minutes of light exercise (treadmill walking or cycling) every hour. Participants could drink water served at 15°C ad libitum. Rectal temperature and heart rate were measured continuously. Dehydration was calculated as the difference between pre- and post-exposure nude body mass (post-void) relative to pre-exposure nude body mass. Data are presented as mean ± standard deviation. Results: During the 4 hours of heat exposure, rectal temperature increased by 0.4 ± 0.3°C in healthy older adults, 0.5 ± 0.3°C in those living with at least 1 risk factor, and by 0.5 ± 0.4°C in older adults living with chronic disease. Heart rate increased by 11 ± 6 bpm in healthy older adults, 15 ± 7 bpm in those living with at least 1 risk factor, and by 9 ± 4 bpm in older adults living with chronic disease. Dehydration was 0.3 ± 1.0% in healthy older adults, 0.7 ± 0.8% in those living with at least 1 risk factor, and 0.8 ± 0.7% in older adults living with chronic disease. Conclusion: During exposure to hot/humid heat that integrates light exercise to simulate activities of daily living, these preliminary results suggest that thermal and cardiac strain do not differ markedly as a function of health status amongst older adults. However, older adults living with at last 1 risk factor or those living with chronic disease seem to experience greater dehydration. The clinical consequences of these differences remains to be determined. Canadian Institutes of Health Research This abstract was presented at the American Physiology Summit 2025 and is only available in HTML format. There is no downloadable file or PDF version. The Physiology editorial board was not involved in the peer review process.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysiologyMême sujetThermoregulation and physiological responsesTravaux en français237 207