Mapping the research trends and hotspots of exercise and nutrition in diabetes: a bibliometric and visual analysis (2005–2025)
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Despite the growing interest in exercise and nutrition as key strategies for diabetes prevention and management, a comprehensive bibliometric assessment of this field remains lacking. This study aims to map the research landscape, identify research trends and hotspots to inform future academic inquiry and clinical practice. Methods As of July 3, 2025, publications on exercise and nutrition in diabetes from 2005 to 2025 were retrieved from the Web of Science Core Collection and Scopus databases. The bibliometric and visual analysis was conducted using R software, VOSviewer, and CiteSpace. Results Trends in annual publication outputs have shown a consistent upward trajectory from 2005 to 2025. The United States led in both research output and institutional prominence. China, South Korea, Australia, and Canada also emerged as key contributors, and European countries functioned as major collaborative centers. Nutrients and the American Journal of Clinical Nutrition ranked among the most prolific and frequently cited sources in the field. Co-citation, burst detection, keyword frequency, clustering, and thematic evolution collectively revealed three major thematic domains: (1) lifestyle interventions in diabetes focusing on different exercise types, nutritional approaches, and their combinations; (2) management of long-term diabetic complications through physical activity and dietary approaches; and (3) population-specific strategies for older adults, children, and women with and at risk of diabetes. Across these themes, studies have prominently highlighted mechanistic insights, therapeutic efficacy, evidence-based guidelines, risk management, and adherence. Conclusion Over the past two decades, attention to this field has steadily increased, with strong collaboration established among countries, institutions, and journals. Emerging research trends in exercise and nutrition in diabetes are shifting toward a life course–oriented paradigm, personalized self-management support, and more innovative, adaptable intervention formats tailored to accommodate modern lifestyles.
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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 | 0,011 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,186 | 0,236 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».