Anxiety disorders and the gut microbiota: a bibliometric and visual analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Anxiety disorder is a common mental illness, yet its specific mechanisms remain unclear. Recent research has revealed a connection between gut microbiota and anxiety disorders. This study aims to assess the current global research landscape, highlight current topics of interest, and explore future research directions in the field of anxiety disorders and gut microbiota. Methods: We extracted research review articles related to anxiety and gut microbiota from the Web of Science, covering the period from 2004 to 2023. We used VOSviewer 1.6.18.0, Scimago Graphica, and CiteSpace 6.2. R2 to visualize the contributions of countries, institutions, journals, authors, citations, and keywords in this field. Result: A total of 1198 articles were included in this bibliometric analysis. Over the past two decades, both publications and citations have shown a steady increase. China, the United States, and Canada were the top three countries in terms of publication output. John Cryan from University College Cork had the highest number of publications and citation impact in this area of research. The journal Nutrients had the highest number of publications, while Brain Behavior and Immunity had the most citations. Key research themes in recent years have included anxiety, gut microbiota, depression, stress, gut-brain axis, and probiotics, all of which are likely to be important future research directions. Conclusion: This analysis has key research areas and emerging trends, including risk factors, stressors, inflammatory responses, the gut-brain axis, and probiotics. These insights can guide researchers towards a more comprehensive understanding of recent advancements in this field, help shape future research directions and facilitate the identification of new therapeutic targets for anxiety disorder, ultimately improving clinical outcomes.
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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 | 0,010 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,212 | 0,217 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 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) | 0,007 | 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 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 ».