The Use of Compression Stockings to Reduce Water Retention in the Legs During Gaming and Esports: Randomized Controlled Field Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the increasing digitalization of daily life, internet-based entertainment such as gaming and streaming has advanced to one of the megatrends of the 21st century. Besides offering a multitude of controversially discussed opportunities for entertainment and social interaction, there is reasonable concern about health issues caused by the absence of physical activity among activities linked to gaming and streaming. OBJECTIVE: The aim of this study is to compare the water balance of recreational gamers with and those without compression stockings during a gaming event. METHODS: We measured body composition and water balance with 8-electrode bioelectrical impedance analysis among 46 recreational gamers with an average age of 27.1 (SD 6.5) years (5/46, 11% women and 41/46, 89% men) before and after 24 hours at a gaming event. Of the 46 gamers, 23 (50%) gamers wore compression stockings for the duration of the study. RESULTS: Our study shows that prolonged gaming and associated behaviors during a 24-hour time frame lead to an increase in total body water (+0.76 L; P<.001) and a decrease of phase angle in the lower extremities (-0.47°; P<.001) but not in the upper extremities (+0.09°; P=.80), when no compression is used. Gamers using compression socks did not show any significant negative effects on their body composition. CONCLUSIONS: Prolonged gaming and streaming are serious risk factors for diseases associated with water retention in the legs, and these risks can be measured by bioelectrical impedance and reduced by wearing compression stockings. We conclude that these findings should be discussed and replicated in larger studies and that there is a considerably large market for compression stockings among gamers and live streamers.
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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 | 0,029 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».