Mapping the evolution and impact of ketogenic diet research on diabetes management: a comprehensive bibliometric analysis from 2005 to 2024
Notice bibliographique
Résumé
Objective The ketogenic diet (KD) has been explored for diabetes management; however, a quantitative synthesis of its specific effects on diabetes has not yet been conducted. This study aims to examine the current status and research hotspots of KD in diabetes management from 2005 to 2024, providing a reference for future research. Methods We retrieved articles published between 2005 and 2024 from the Web of Science database and analyzed them using R software, VOSviewer, and CiteSpace. Results This study includes 432 relevant publications. From 2005 to 2024, the volume of literature in this field has shown a steady upward trend, with a notable increase from 2017 to 2021, and a slight decline observed from 2021 to 2023. The United States is the leading country in terms of the number of publications, followed by China, Australia, and Canada. The United States not only leads in publication volume but also maintains a broader international collaboration network. Nutrients and the American Journal of Clinical Nutrition are the most frequently published and cited journals. Current research hotspots primarily focus on the impact of KD on blood glucose control, insulin resistance, and lipid metabolism in diabetic patients. Mechanistic studies on KD in diabetes management concentrate on aspects such as the “regulation of genes by β-hydroxybutyrate,” “anti-inflammatory effects,” and “oxidative stress.” The role of the gut microbiome is also emerging as an important research area. Currently, exploring the application of KD in managing different age groups and types of diabetes has become a significant research trend. Conclusion As an emerging dietary intervention, KD is gradually attracting widespread attention from researchers around the world and is expected to become a major research focus in the future for diabetes management and control. This paper provides a systematic review and analysis of the current research status and hotspots of KD in diabetes management, offering important references and insights for future research in related fields.
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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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,008 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,130 | 0,192 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».