Evening smartphone exposure impairs sleep quality and next-day performance in elite soccer players: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to examine the effects of pre-bedtime smartphone use on sleep quality and athletic performance in soccer players while also investigating potential time-of-day variations. In this randomized controlled crossover trial, 16 male elite-level players were assigned to either use a smartphone for two hours prior to bedtime or read magazines (control), separated by a one-week washout period. Participants completed morning and afternoon performance tests (cognitive and physical assessments) and sleep quality measurements. Nocturnal smartphone use significantly impaired sleep quality, increasing sleepiness after days 3 and 5 (p < 0.01; d=5.74, d=5.72, respectively), decreasing total sleep time, increasing sleep onset latency, and reducing sleep efficiency (all p < 0.01; d=1, d=4.59). Cognitive performance initially showed improved afternoon results, although following five days of smartphone use, this pattern reversed with enhanced morning performance (p < 0.01; d=0.53, d=1.48). Simple and choice reaction times deteriorated significantly in afternoon sessions compared to both baseline and control conditions (p < 0.01; d=0.96-3.47). Physical performance tests revealed decreased jumping ability and slower reactive agility times following five nights of smartphone use, particularly in afternoon sessions (p < 0.01; d=0.85-0.91). Five consecutive nights of pre-bedtime smartphone use impaired sleep quality and both cognitive and physical performance in elite soccer players, with stronger effects in afternoon sessions. These findings emphasize the importance of implementing device-free periods prior to bedtime and potentially adjusting training schedules when evening screen exposure is unavoidable. Future research should explore countermeasures for managing evening device exposure in elite athletes.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».