HIV and the gut microbiome: future research hotspots and trends
Notice bibliographique
Résumé
Background: The use of highly active antiretroviral therapy has transformed AIDS into a chronic infectious disease, but issues of chronic inflammation and immune system activation persist. Modulating the gut microbiome of patients may improve this situation, yet the specific association mechanisms between HIV and the gut microbiome remain unclear. This study aims to explore the research hotspots and trends of the HIV and the gut microbiome, providing direction for future research. Methods: We conducted a search of the Web of Science Core Collection database up to April 30, 2024 to retrieve articles related to the relationship between the HIV and the gut microbiome. The scientific achievements and research frontiers in this field were analyzed using CiteSpace, VOSviewer, and Bibliometrix statistical software. Results: As of April 30, 2024, a total of 379 articles met the inclusion criteria. The number of publications in this field peaked in 2023, and the number of articles published after 2020 declined. The country with the highest number of publications was the United States (184 articles), and the institution with the most publications was the University of Colorado (USA) (21 articles). The author with the most publications was Routy Jean-Pierre (Canada) (14 articles). High-frequency keywords, aside from the key terms, included "HIV," "inflammation," "immune activation," "gut microbiota," and "translocation." Keyword burst results indicated that short-chain fatty acids, T cells and obesity might become the focus of future research. Conclusion: The research hotspots in this field should prioritize examining the role of the primary gut microbiome metabolite, short-chain fatty acids, in reducing immune system activation and inflammation. Another emerging area of interest could be the investigation into the annual increase in obesity rates within this field. Furthermore, understanding the metabolic mechanisms of short-chain fatty acids in T cells is essential. Additionally, multi-omics analysis holds potential.
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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».