Exercise Interventions for Metabolic Diseases: An Analysis of the Evolution of Aerobic Exercise Bibliometrics in the Field of Type 2 Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Background: Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a major global public health challenge. Aerobic exercise (AE) can be a key strategy for non-pharmacological intervention in T2DM through multi-targeted modulation of glucose and lipid metabolism, inhibition of chronic inflammation, and reduction of oxidative stress. This study aims to investigate the current status of AE intervention in T2DM research and analyze its future evolution. Methods: Using the R-based bibliometric software package and the Java-based visualization software CiteSpace and VOSviewer, we analyzed the literature and cited references related to AE intervention in T2DM research included in the Web of Science Core Collection (WOSCC) and China National Knowledge Infrastructure (CNKI) from 2014 to 2024. Results: This study included a total of 882 relevant literature sources (488 of which were indexed in WOSCC and 394 in CNKI). From the perspective of research trends, the number of literature sources on AE interventions for T2DM has shown fluctuating changes over time. In terms of research output, the United States, China, and Canada are at the forefront. It is worth noting that, although China has a relatively high number of published papers, there is still a significant gap in terms of the depth of international collaboration and the presentation of results in top-tier journals. Among researchers, Dai Xia (China) and Riddell MC (Canada) are the scholars with the highest number of published articles in this field. Keyword analysis indicates that mechanisms such as oxidative stress, insulin resistance, inflammatory responses, and glucose metabolism disorders remain core research hotspots. Time-series analysis reveals that the research paradigm in this field has evolved from single exercise methods to comprehensive exercise prescription studies, and multi-dimensional intervention studies combining exercise, diet, and pharmacological interventions are emerging as new research frontiers. Conclusions: This study uses bibliometric methods to visualize and analyze the progress of AE in T2DM intervention research from a broader perspective, providing a scientific overview and macro-level predictions for the research landscape in this field.
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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: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,030 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».