Does observance of Ramadan affect sleep in athletes and physically active individuals? A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this systematic review and meta-analysis is to provide an accurate description of the effect of Ramadan observance on sleep duration, sleep quality, daily nap duration, and daytime sleepiness in athletes and physically active individuals. Five electronic databases (PubMed, Web of Science, Scopus, Wiley, and Taylor and Francis) were used to search for relevant studies conducted with athletes or physically active individuals during Ramadan, published in any language, and available before May 23, 2021. Studies that included assessments of sleep quantity and/or quality, and/or daytime sleepiness, and/or daily naps in athletes and physically active individuals were included. The methodological quality of the studies was assessed using "QualSyst". Of the 18 papers included in this study (298 participants in total), 14 were of strong quality, two were moderate, and the remaining two were rated as weak. Individuals who continued to train during Ramadan experienced a decrease in sleep duration (number of studies, K = 17, number of participants, N = 289, g = -0.766, 95% confidence interval [CI] -1.199 to -0.333, p = 0.001). Additionally, the global score of the Pittsburgh Sleep Quality Index increased from 4.053 (K = 5, N = 65, 95% CI 3.071-5.034) pre-Ramadan, to 5.346 (95% CI 4.362-6.333) during Ramadan, indicating a decrease in sleep quality. The duration of daytime naps increased during compared to pre-Ramadan (K = 2, N = 31, g = 1.020, 95% CI 0.595-1.445, p = 0.000), whereas Epworth Sleepiness Scale scores remained unchanged during versus pre-Ramadan (K = 3, N = 31, g = 0.190, 95% CI -0.139-0.519, p = 0.257). In conclusion, individuals who continued to train during Ramadan experienced a decrease in sleep duration, impairment of sleep quality, and increase in daytime nap duration, with no change in daytime sleepiness levels.
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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 | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».