Video Gaming Reduces Circulating Creatine Levels in Young Male E-Gamers
Notice bibliographique
Résumé
Background: No studies so far assessed whether acute video gaming affects creatine metabolism, a metabolic pathway critical in replenishing immediate energy for cells and tissues with high and intermittent energy fluctuations. In this study, we explored whether a single session of prolonged video gaming alters circulating biomarkers of creatine metabolism in young male e-gamers. Methods: A total of 12 young men (age 25.6 3.8 years) signed an informed consent to volunteer in this quasi-experimental before-after pilot trial. Each participant took part in a single 6-h session of competitive online ranked matches in a popular tactical first-person shooting game. Results: A 6-h video gaming session resulted in a statistically significant drop in serum creatine levels (from 27.6 7.5 µmol/L at baseline to 22.9 8.3 µmol/L at follow-up; P = 0.029). The mean reduction in serum creatine was 4.70 µmol/L (95% confidence interval (CI): - 2.3 to 11.7), with a moderate-to-large effect size (d = 0.59). Serum creatinine concentrations tended to drop after the gaming session from 88.1 15.5 to 78.2 19.8 µmol/L (P = 0.077). Conclusion: Our findings indicate that creatine homeostasis is sensitive to video gaming perhaps owing to more creatine from the circulation utilized as an energy source for active tissues, including the brain. J Endocrinol Metab. 2024;14(1):59-62 doi: https://doi.org/10.14740/jem923
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».