Systematic review reveals mental health benefits of Ramadan fasting with mixed effects on sleep quality and cognitive functioning
Notice bibliographique
Résumé
Ramadan fasting has been studied for its potential health benefits, including mental health. The present systematic review examined empirical evidence on the effects of Ramadan fasting on mental health and, to a limited extent, cognitive functioning. A search was carried out in PubMed/MEDLINE, PsycINFO, Embase, Scopus, and Web of Science between 3 January 2024 and 18 February 2024. The initial search yielded 288 articles. After removing 74 duplicates, 214 records were selected for initial screening after exclusion, and 141 articles met the criteria for full-text review. Ultimately, 20 studies were included in the final analysis. These studies were critically evaluated using the Newcastle-Ottawa scale, the Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT), and the Joanna Briggs Institute (JBI) Critical Appraisal Checklist. The result indicated that Ramadan fasting positively affected mental health outcomes: 72.7%, 66.6%, and 85.7% of the studies reported reduced symptoms of depression, anxiety, and stress, respectively, and 71.4% improved psychological well-being. Cognitive functions improved in 50% of the studies. More than half of the studies reported a worsening (57.1%) of sleep quality during Ramadan. The risk of bias assessments indicated high methodological quality in most studies; Some minor limitations were identified, including occasional inadequate handling of confounding and issues with participant representativeness. These findings suggest that Ramadan fasting may offer mental health benefits and could serve as a culturally relevant non-pharmacological strategy to support psychological well-being in Muslim communities, with potential implications for public health policy and clinical practice.
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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 | 0,023 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».