Mechanisms of haemoglobin mass expansion following heat stress
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Haemoglobin mass is a critical determinant of oxygen delivery to working muscle, with even modest increases enhancing maximal oxygen uptake () and endurance performance. While altitude training has long been utilised to increase haemoglobin mass, its efficacy is increasingly debated, due to concerns over maladaptation, inter‐individual variability, cost and environmental impact. More recently, heat training – traditionally employed for acclimatisation ahead of competition in warm climates – has emerged as a feasible long‐term stimulus capable of eliciting comparable haemoglobin mass expansion. Long‐term heat acclimation (≥5 weeks) shows promise as an environmental intervention to improve oxygen‐carrying capacity via haematological adaptation, with each study published to date reporting meaningful (∼2–4%) haemoglobin mass expansion and concurrent improvements in . Erythropoiesis underpins the haematological adaptations to long‐term heat acclimation, though it appears to diverge from established hypoxia‐driven mechanisms. This review will discuss how heat exposure may stimulate erythropoietin via distinct cellular stress signalling, altered renal oxygen tension or plasma volume perturbations. These responses may act through distinct pathways, complementing or deviating from those traditionally associated with hypoxia. While published long‐term heat acclimation studies have primarily utilised exercise under heat stress conditions, we discuss the potential for passive heating methods to yield similar adaptations. Based on our review of the literature, we highlight the need for research that elucidates precise mechanisms, compares differing modes of heat stress, and explores broader applications of long‐term heat acclimation. However, current evidence supports long‐term heat acclimation as an effective alternative or adjunct to altitude training for enhancing oxygen‐carrying capacity. image
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».