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Enregistrement W2808617085 · doi:10.2196/games.9571

Physical Wellness Among Gaming Adults: Cross-Sectional Study

2018· article· en· W2808617085 sur OpenAlexvenueno aff
James Arnaez, Georgia C. Frey, Donetta J. Cothran, Margaret Lion, Andrea K. Chomistek

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOddsQuartileCross-sectional studyHobbyOdds ratioSittingScreen timeLogistic regressionDemographicsMedicineDemographyPopulationGerontologyPsychologyPhysical activityEnvironmental healthPhysical therapyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Video and hobby gaming are immensely popular among adults; however, associations between gaming and health have primarily been investigated in children and adolescents. Furthermore, most research has focused on electronic gaming, despite traditional hobby gaming gaining prominence. OBJECTIVE: To determine whether the number of platforms used, platform preference, and gaming time are associated with obesity, physical activity, sedentary behavior, and cardiovascular risk factors in an adult gaming population. METHODS: We conducted a cross-sectional analysis using data obtained from 292 participants who attended a large Midwestern gaming convention. We collected data using a computer-based questionnaire that comprised questions on gaming behavior, demographics, physical activity (using the International Physical Activity Questionnaire), and health characteristics. In addition, we used multivariable-adjusted linear and logistic regression to model health outcomes as a function of the number of platforms used, platform preference, and weekday and weekend gaming time quartile. RESULTS: After adjusting for covariates, we observed a significant linear trend for increasing odds of being obese and higher weekend sitting time by the number of platforms used (P=.03 for both). The platform preference and weekend gaming time quartile exhibited significant associations with odds of meeting physical activity recommendations (P=.047 and P=.03, respectively). In addition, we observed higher odds of being obese among those reporting that they sat most or all of the time while gaming [odds ratio (OR) 2.69 (95% CI 1.14-6.31) and OR 2.71 (95% CI 1.06-6.93), respectively]. CONCLUSIONS: In adult gamers, the number of platforms used, which platforms they prefer to play on, and the amount of time spent gaming on weekends could have significant implications for their odds of being obese and meeting physical activity recommendations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,803

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,338 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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