Current trends and future directions in probiotics research for HIV/AIDS
Notice bibliographique
Résumé
Aim: This study aims to comprehensively and systematically review the current status of research on probiotics and HIV/AIDS, while also exploring future research hotspots and trends in this domain. Methods: The Web of Science (WoS) Core Collection database was queried up until May 13, 2024, to retrieve relevant literature on probiotics and HIV/AIDS. Utilizing CiteSpace, VOSviewers, and Bibliometrix software, scientific achievements and research frontiers in this field were analyzed. Results: As of May 14, 2024, a total of 90 articles was included in. The publication output in this area peaked in 2017, with a subsequent decline in the number of articles post-2019. The United States emerged as the leading country in terms of article count (32 articles), with The University of Western Ontario being the institution with the highest publication output. Dr. Reid G contributed the most articles (12 articles). In addition to key terms, high-frequency keywords included immune activation, inflammation, and microbial translocation. The burst analysis of keywords suggests that vaccines may become a focal point of future research. Conclusion: Future research hotspots and trends should focus on elucidating the types of probiotics, intervention timing, and optimal strains (in terms of mixing ratios) in the context of HIV/AIDS. Furthermore, exploration into the role of probiotic metabolites, such as short-chain fatty acids, in vaccine development is warranted.
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 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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».