Observing Ramadan and sleep-wake patterns in athletes: a systematic review, meta-analysis and meta-regression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effect of observing Ramadan on athletes' sleep patterns. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. DATA SOURCES: The entire content of PubMed/MEDLINE and Web of Science. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: Single-group, prepost and cross-over design studies conducted in athletes aged ≥18 years, training at least twice a week and published in English before 12 July 2018 were included. Studies assessing sleep quantity, quality, daytime sleepiness and/or daily naps based on objective or subjective methods were deemed eligible. STUDY APPRAISAL: The methodological quality was assessed using 'QualSyst'. RESULTS: Of 13 selected articles, 7 were of strong quality, 3 were moderate and 3 were weak. 11 studies evaluated total sleep time (TST); this decreased during Ramadan in 4 studies, increased in 1 and remained unchanged in 6. Pooled TST findings indicated a moderate effect size (- 0.97, SE=0.37, 95% CI -1.69 to -0.25, t=-2.64, p=0.01) with significant heterogeneity but no publication bias. Meta-regressions showed no effects of study year, age, sample size, type of sport or competition level, but there were effects of country (with France and Tunisia being the most affected countries and Turkey the least affected, Q=32.14, p<0.0001) and study design (Q=7.74, p=0.02). Four studies measured self-reported sleep quality and it decreased in three studies. One study of sleep architecture reported more frequent waking and more light sleep during Ramadan. Daily nap duration was increased in two studies, but daytime sleepiness remained unchanged in four studies. CONCLUSION: When athletes continue to train at least two times/week while observing Ramadan, TST is decreased compared with athletes' baseline levels.
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 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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,033 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».