Rhodiola rosea for physical and mental fatigue: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rhodiola rosea (R. rosea) is grown at high altitudes and northern latitudes. Due to its purported adaptogenic properties, it has been studied for its performance-enhancing capabilities in healthy populations and its therapeutic properties in a number of clinical populations. To systematically review evidence of efficacy and safety of R. rosea for physical and mental fatigue. METHODS: Six electronic databases were searched to identify randomized controlled trials (RCTs) and controlled clinical trials (CCTs), evaluating efficacy and safety of R. rosea for physical and mental fatigue. Two reviewers independently screened the identified literature, extracted data and assessed risk of bias for included studies. RESULTS: Of 206 articles identified in the search, 11 met inclusion criteria for this review. Ten were described as RCTs and one as a CCT. Two of six trials examining physical fatigue in healthy populations report R. rosea to be effective as did three of five RCTs evaluating R. rosea for mental fatigue. All of the included studies exhibit either a high risk of bias or have reporting flaws that hinder assessment of their true validity (unclear risk of bias). CONCLUSION: Research regarding R. rosea efficacy is contradictory. While some evidence suggests that the herb may be helpful for enhancing physical performance and alleviating mental fatigue, methodological flaws limit accurate assessment of efficacy. A rigorously-designed well reported RCT that minimizes bias is needed to determine true efficacy of R. rosea for fatigue.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».