Caffeine consumption patterns, motivations, and adverse effects among Brazilian esports players: a cross-sectional study
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Notice bibliographique
Résumé
Background Electronic sports (esports) are a growing global phenomenon engaging millions of competitive players worldwide. Caffeine is a widely used compound for individuals seeking cognitive enhancement. However, evidence on consumption patterns, motivations, and safety in esports remains limited. We aimed to describe daily caffeine intake among Brazilian esports players and examine associations with competitive level, gaming habits, and adverse effects.Methods Cross-sectional study of 181 Brazilian esports players. A 64-item questionnaire captured demographics, gaming habits, and caffeine intake from all dietary sources. We compared amateurs vs semi-professional/professional players and performance-motivated vs other motivations, and examined dose-response using intake categories (≤100, 101–300, 301–600, >600 mg/day) and correlations for continuous variables.Results Median 168 mg/day (IQR 52–402; mean 280 ± 316); coffee was the main source (72.2% of total), and 55.8% consumed energy drinks, contributing 14.0% of intake. Overall, 25.7% exceeded 400 mg/day (46/179); intake did not differ between competitive levels (Amateur 172 vs Semi-Pro/Pro 121 mg/day; p = 0.387). No correlation with gaming hours (ρ = 0.068; p = 0.369). Under the primary positivity rule (≥“occasional”), adverse effects were common among respondents with symptom frequency data: any adverse effect 76.5%, insomnia 45.2%, tachycardia 29.1%, stomach pain 45.5%, tremors 23.7%. Linear trend tests across dose categories were not significant (any 0.822; insomnia 0.530; tachycardia 0.905; stomach pain 0.409; tremors 0.877), and per-category effect sizes were small (r-trend ≈ 0.01–0.08; OR per +1 category ≈ 0.89–1.16). Comparing >300 vs ≤300 mg/day for any adverse effect yielded OR 1.38 (95% CI 0.56–3.45). Performance-motivated players (12.6%) consumed more (+89 mg/day; p < 0.001). Using caffeine to combat fatigue (56.0%) was associated with higher insomnia (OR 2.50; 95% CI 1.37–4.55; q = 0.004). Notably, insomnia was common (45.2%), underscoring applied relevance.Conclusions Brazilian esports players show moderate caffeine intake, mainly from coffee. Adverse effects were common, although linear dose-response across intake categories was not observed; the observed fatigue-caffeine cycle highlights the need for practical guidance on timing and source awareness, alongside sleep-hygiene strategies, to support sustainable performance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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