Managing the health of the eSport athlete: an integrated health management model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: eSport is a form of electronic gaming, also known as professional or competitive video gaming, and is growing at a rapid pace worldwide. Over 50 US colleges have established varsity gaming teams over the past three years; some colleges offer eSport scholarships as they do for traditional sports. There is little objective research on the health habits of these players who are often placed under the direction of the athletics department on college campuses, and there is currently no health management model on how to treat these new athletes. METHODS: Anonymous electronic surveys were sent to 65 collegiate eSport players from nine universities across the USA and Canada inquiring about gaming and lifestyle habits, and musculoskeletal complaints due to eSport competition. RESULTS: Players practiced between 3 and 10 hours per day. The most frequently reported complaint was eye fatigue (56%), followed by neck and back pain (42%). eSport athletes reported wrist pain (36%) and hand pain (32%). Forty per cent of participants do not participate in any form of physical exercise. Among the players surveyed, only 2% had sought medical attention. CONCLUSION: eSport players, just like athletes in traditional sports, are susceptible to overuse injuries. The most common complaint was eye fatigue, followed by neck and back pain. This study shows eSport athletes are also prone to wrist and hand pain. This paper proposes a health management model that offers a comprehensive medical team approach to prevent and treat eSport athletes.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découle