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Enregistrement W4283456040 · doi:10.21203/rs.3.rs-1759648/v1

Bibliometric and Visual Analysis of Research on the Links between the Microbiome-Gut-Brain axis and Depression

2022· preprint· en· W4283456040 sur OpenAlexfundno aff
Yue Ma, Peng Xu, Yi Luo, Jifei Sun, Chunlei Guo, jl fang

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Academy of Chinese Medical SciencesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Key Research and Development Program of ChinaUniversity College CorkMcMaster University
Mots-clésDepression (economics)CitationMicrobiomeAnxietyGut microbiomeMedicinePsychologyPsychiatryBioinformaticsBiologyLibrary scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The pathways and mechanisms underlying the associations between the gut microbiome and the brain are collectively known as the microbiome-gut-brain axis (MGBA). Depression is a common and frequent psychological and psychiatric disease. The interactions comprising the MGBA may play a role in the pathogenesis of depression. Nevertheless, the general aspects of the links between the MGBA and depression have not been systematically investigated through bibliometric analysis. Methods Publications from 1994 to 2022, focusing on the links between the MGBA and depression, were downloaded from the Web of Science Core Collection. HistCite, VOSviewer, CiteSpace, and the Bibliometrix Package and were used for bibliometric analysis and visualization. The main analyses we performed included collaboration network analysis, co-citation analysis, co-occurrence analysis, and citation burst detection. Results A total of 829 publications related to the relationship between the MGBA and depression were identified. The number of such publications has been rapidly growing since 2014. The People's Republic of China, University College Cork, and John F. Cryan were the most influential country, institute, and scholar, respectively. BRAIN BEHAV IMMUN and NUTRIENTS were the most productive and co-cited journals. Five hot topics in research linking the MGBA with depression were depression, gut microbiota, gut-brain axis, microbiota, and anxiety. Five frontier topics in the field were cytokine, maternal separation, neuroinflammation, probiotics, and vagus. The most representative and symbolic reference with the highest co-citation number was an article by Bravo J. A. et al. (2011). Conclusions These results provide an instructive perspective for research on the relationship between the MGBA and depression, and a timely review and analysis of research hotspots and research trends, which will promote the development of this field. Future research will focus on understanding the underlying mechanism of action of the MGBA on depression, and on elucidating microbial-based interventions and treatment strategies for depression.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0650,138
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0000,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,299 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Autre devis
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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