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Enregistrement W6965212874 · doi:10.3389/fnut.2024.1485642.s001

Data_Sheet_1_Mapping the evolution and impact of ketogenic diet research on diabetes management: a comprehensive bibliometric analysis from 2005 to 2024.CSV

2024· dataset· en· W6965212874 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical and Chemical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusDiabetes managementBibliometricsMEDLINEWeb of scienceClinical nutrition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective The ketogenic diet (KD) has been explored for diabetes management; however, a quantitative synthesis of its specific effects on diabetes has not yet been conducted. This study aims to examine the current status and research hotspots of KD in diabetes management from 2005 to 2024, providing a reference for future research. Methods We retrieved articles published between 2005 and 2024 from the Web of Science database and analyzed them using R software, VOSviewer, and CiteSpace. Results This study includes 432 relevant publications. From 2005 to 2024, the volume of literature in this field has shown a steady upward trend, with a notable increase from 2017 to 2021, and a slight decline observed from 2021 to 2023. The United States is the leading country in terms of the number of publications, followed by China, Australia, and Canada. The United States not only leads in publication volume but also maintains a broader international collaboration network. Nutrients and the American Journal of Clinical Nutrition are the most frequently published and cited journals. Current research hotspots primarily focus on the impact of KD on blood glucose control, insulin resistance, and lipid metabolism in diabetic patients. Mechanistic studies on KD in diabetes management concentrate on aspects such as the “regulation of genes by β-hydroxybutyrate,” “anti-inflammatory effects,” and “oxidative stress.” The role of the gut microbiome is also emerging as an important research area. Currently, exploring the application of KD in managing different age groups and types of diabetes has become a significant research trend. Conclusion As an emerging dietary intervention, KD is gradually attracting widespread attention from researchers around the world and is expected to become a major research focus in the future for diabetes management and control. This paper provides a systematic review and analysis of the current research status and hotspots of KD in diabetes management, offering important references and insights for future research in related fields.

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

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesBibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0440,115
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1360,005

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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