Trends in Diet and Cancer Research: A Bibliometric and Visualization Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Diet plays a critical role for patients across the cancer continuum. The World Cancer Research Fund International and the American Cancer Society have published evidence supporting the role of nutrition in cancer prevention. We conducted an analysis of the literature on dietary nutrients and cancer to uncover opportunities for future research. The objective of the bibliometric analysis was to describe trends in peer-reviewed publications on dietary components and cancer and to highlight research gaps. PubMed was queried for manuscripts with diet- and cancer-related keywords and Medical Subject Headings (MeSH) terms. Metadata covering 99,784 publications from 6469 journals were analyzed to identify trends since 1970 on diet topics across 19 tumor types. Publications focused largely on breast, colorectal, and liver cancer, with fewer papers linking diet with other cancers such as brain, gallbladder, or ovarian. With respect to "unhealthy" diets, many publications focused on high-fat diets and alcohol consumption. The largest numbers of publications related to "healthy" diets examined the Mediterranean diet and the consumption of fruits and vegetables. These findings highlight the need for additional research focused on under-investigated cancers and dietary components, as well as dietary studies during cancer therapy and post-therapy, which may help to prolong survivorship.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,056 | 0,157 |
| 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 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».