The mechanisms underlying the muscle metaboreflex modulation of sweating and cutaneous blood flow in passively heated humans
Notice bibliographique
Résumé
Metaboreceptors can modulate cutaneous blood flow and sweating during heat stress but the mechanisms remain unknown. Fourteen participants (31 ± 13 years) performed 1-min bout of isometric handgrip (IHG) exercise at 60% of their maximal voluntary contraction followed by a 3-min occlusion (OCC), each separated by 10 min, initially under low (LHS, to activate sweating without changes in core temperature) and high (HHS, whole-body heating to a core temperature increase of 1.0°C) heat stress conditions. Cutaneous vascular conductance (CVC) and sweat rate were measured continuously at four forearm skin sites perfused with 1) lactated Ringer's solution (Control), 2) 10 mmol L-NAME [inhibits nitric oxide synthase (NOS)], 3) 10 mmol Ketorolac [inhibits cyclooxygenase (COX)], or 4) 4 mmol theophylline (THEO; inhibits adenosine receptors). Relative to pre-IHG levels with Control, NOS inhibition attenuated the metaboreceptor-mediated increase in sweating under LHS and HHS (P ≤ 0.05), albeit the attenuation was greater under LHS (P ≤ 0.05). In addition, a reduction from baseline was observed with THEO under LHS during OCC (P ≤ 0.05), but not HHS (both P > 0.05). In contrast, CVC was lower than Control with L-NAME during OCC in HHS (P ≤ 0.05), but not LHS (P > 0.05). We show that metaboreceptor activation modulates CVC via the stimulation of NOS and adenosine receptors, whereas NOS, but not COX or adenosine receptors, contributes to sweating at all levels of heating.
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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 | 0,002 | 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 ».