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Enregistrement W2971140753 · doi:10.1186/s12876-019-1076-z

Global research trends in microbiome-gut-brain axis during 2009–2018: a bibliometric and visualized study

2019· article· en· W2971140753 sur OpenAlexaboutno aff
Sa’ed H. Zyoud, S Smale, W. Stephen Waring, Waleed M. Sweileh, Samah W. Al‐Jabi

Notice bibliographique

RevueBMC Gastroenterology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAn-Najah National University
Mots-clésMicrobiomeScopusCitationGut microbiomeWeb of scienceRelevance (law)Data scienceBibliometricsMedicineLibrary scienceBioinformaticsMEDLINEPathologyBiologyMeta-analysisComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The pathways and mechanism by which associations between the gut microbiome and the brain, termed the microbiome-gut-brain axis (MGBA), are manifest but remain to be fully elucidated. This study aims to use bibliometric analysis to estimate the global activity within this rapidly developing field and to identify particular areas of focus that are of current relevance to the MGBA during the last decade (2009-2018). METHODS: The current study uses the Scopus for data collection. We used the key terms "microbiome-gut-brain axis" and its synonyms because we are concerned with MGBA per se as a new concept in research rather than related topics. A VOSviewer version 1.6.11 was used to visualize collaboration pattern between countries and authors, and evolving research topics by analysis of the term co-occurrence in the title and abstract of publications. RESULTS: Between 2009 and 2018, there were 51,504 published documents related to the microbiome, including 1713 articles related to the MGBA: 829 (48.4%) original articles, 658(38.4%) reviews, and 226 (13.2%) other articles such as notes, editorials or letters. The USA took the first place with 385 appearances, followed by Ireland (n = 161), China (n = 155), and Canada (n = 144).The overall citation h-index was 106, and the countries with the highest h-index values were the USA (69), Ireland (58), and Canada (43). The cluster analysis demonstrated that the dominant fields of the MGBA include four clusters with four research directions: "modeling MGBA in animal systems", "interplay between the gut microbiota and the immune system", "irritable bowel syndrome related to gut microbiota", and "neurodegenerative diseases related to gut microbiota". CONCLUSIONS: This study demonstrates that the research on the MGBA has been becoming progressively more extensive at global level over the past 10 years. Overall, our study found that a large amount of work on MGBA focused on immunomodulation, irritable bowel syndrome, and neurodevelopmental disorders. Despite considerable progress illustrating the communication between the gut microbiome and the brain over the past 10 years, many issues remain about their relevance for therapeutic intervention of many diseases.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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