Las revisiones sistemáticas son una herramienta valiosa para identificar y evaluar la evidencia existente sobre un tema en particular. Sin embargo, la realización de una revisión sistemática puede ser un proceso largo y laborioso que requiere una gran cantidad de tiempo y esfuerzo. Una de las tareas más importantes en este proceso es el de la búsqueda de evidencia.
Conjunto principal de bases de datos de ciencias de la salud
Es importante evaluar la cobertura de cada base de datos para determinar si se están buscando en la fuente adecuada. Además, es importante evaluar el solapamiento entre las bases de datos, aunque hay que tener en cuenta que bastantes estudios van a estar presentes en varias fuentes.
Merece la pena examinar la cobertura de las bases de datos, porque esto determina los resultados de la búsqueda y tendrá un impacto directo en la revisión. Las bases de datos pueden tener solapamientos en el contenido, y cada base de datos también cubre algunos títulos exclusivos (únicos).
En cuanto a la cobertura y solapamiento de MEDLINE, CINHAL Complete, Embase.com y PsycINFO. tenemos que tener en cuenta lo siguiente:
PubMed cubre todos los registros de Medline, además de algunos otros materiales (aproximadamente el 15%).
Embase incluye casi todas las revistas de Medline, mientras que más de 2,900 revistas en Embase no están cubiertas por Medline.
Medline tiene una mejor cobertura de revistas estadounidenses, mientras que Embase tiene una mejor cobertura de revistas europeas.Medline tiene alrededor de 1/3 (aprox. 1,800 revistas) solapadas con CINAHL Complete.
PsycINFO tiene alrededor de 1/2 (aprox. 1,200) revistas únicas que NO están cubiertas por Medline, Embase y CINAHL Complete.
La Biblioteca Cochrane incluye 6 bases de datos:
La Base de Datos Cochrane de Revisiones Sistemáticas (CDSR) está completamente indexada por Medline.
El Registro Central Cochrane de Ensayos Controlados (CENTRAL) contiene casi 530,000 citas, de las cuales 310,000 (~58%) son de Medline, 50,000 (aprox. 10%) son de Embase, y las 170,000 restantes (aprox. 32%) son de otras fuentes (Manual Cochrane, 2011).
CENTRAL cubre todos los Ensayos Controlados Aleatorios (ECA) y Ensayos Clínicos Controlados (ECC) indexados en Medline.
Bases de datos multidisciplinares: WoS y SCOPUS
Sin embargo, todavía hay muchas revistas fuera de la «conjunto principal» de bases de datos en enfermería y ciencias de la salud. Es posible que también debas realizar una búsqueda en más bases de datos para asegurarte que tu búsqueda bibliográfica esté completa.
Entre ellas, podemos buscar en la Web of Science y Scopus, que son dos grandes bases de datos de citas multidisciplinares. Por este motivo, es bueno saber hasta qué punto las bases de datos principales se solapan con estas dos.
En cuanto a la cobertura y solapamiento de las bases de datos principales de ciencias de la saludcon WoS y Scopus tenemos que tener en cuenta lo siguiente
Web of Science (SSCI) tiene más de 2400 títulos en el área de ciencias sociales y alrededor del 70% de estos títulos NO están cubiertos por Medline, CINAHL Complete, Embase y PsycINFO. Por lo tanto, si tu tema de investigación está en el campo de las ciencias sociales, es necesario incluir Web of Science SSCI en tu búsqueda.
Web of Science (SSCI) tiene alrededor de 660 títulos en las áreas de psiquiatría y psicología. Alrededor de 50 títulos NO están cubiertos por PsycINFO. Por lo tanto, si tu tema de investigación se refiere a cuestiones de psicología, incluye Web of Science (SSCI) en tu búsqueda.
Scopus cubre (casi) todos los títulos en Medline, PsycINFO y Web of Science. CINAHL Complete tiene aproximadamente 2000 títulos que NO están cubiertos por Scopus. De estos títulos, más de la mitad son revistas, publicaciones comerciales, etc.
En resumen, la selección, cobertura y solapamiento de las principales bases de datos es una tarea crucial en el proceso de búsqueda de estudios para una revisión sistemática. Es importante evaluar la cobertura de cada base de datos, el solapamiento entre ellas y buscar en bases de datos complementarias para garantizar la inclusión de todos los estudios relevantes. Además, se recomienda documentar y justificar la selección de bases de datos para garantizar la transparencia y la replicabilidad de la revisión sistemática.
Para que los resultados de la búsqueda sean mejores, PubMed dispone de las siguientes opciones:
Búsqueda combinada utilizando operadores:
Para ello disponemos de los siguientes operadores:
AND: recupera referencias que contengan los dos términos de búsqueda, teniendo en cuenta que deben aparecer en el mismo registro. Especifica y delimita la búsqueda.
OR: recupera referencias que contengan los dos términos, o al menos uno de ellos. Principalmente, se utiliza para localizar sinónimos, variantes y múltiples formas en las que se puede expresar un mismo tema.
NOT: excluye referencias que contengan el término escrito después del operador.
Búsquedas por frases
Nos permite buscar términos compuestos por múltiples palabras. Para ello has de escribir los términos entre comillas. Por ejemplo: “Blood glucose control» e «Intensive care Unit», buscará los artículos que tienen los tres términos seguidos y en ese orden. Veamos cómo sería la búsqueda en el siguiente vídeo:
Búsqueda por frases en PubMed
Truncamiento de términos
Para utilizar la función de truncar términos, escribe la raíz de la palabra y un asterisco. PubMed buscará términos que compartan la misma raíz. Por ejemplo, para la raíz «cardiovas»Intensive care Unit*», buscará términos como Intensive care unit e Intensive Care Units.
Búsqueda con truncamientos
Búsqueda sensible
Si queremos aumentar el resultado de nuestra búsqueda debemos incluir las posibles variaciones de cada concepto con sinónimos, cuasi sinónimos, acrónimos, etc.
En el caso de la búsqueda que estamos realizando sobre control glucémico en pacientes en UCI, algunas posibles variantes son las que vemos en la siguiente imagen:
Posibles términos a incluir en nuestra estrategia de búsqueda para aumentar el resultado.
De esta forma, nuestra estrategia podría ser la siguiente:
(«Critical Care» OR «Intensive Care» OR «Critical Illness» OR «Critically Ill Patient*» OR «Critically-ill Patient*» OR ICU OR ICUS OR «Intensive Care Unit*» OR «Intensive Treatment» OR «Intensive Therap*») AND («Glycemic control» OR «Glycaemic control» OR «Glucose control» OR «Glucose level*» OR «Glycemic Index» OR «Glycaemic Index» OR «Glycemic target*» OR «Glycaemic target*» OR «Glucose target*» OR Hyperglycemia OR Hypoglycemia OR «Insulin Therapy» OR «Insulin infusion» OR IIT)
En el siguiente vídeo vemos como hacer este tipo de búsqueda en PubMed:
Búsqueda en PubMed optimizando la sensibilidad.
Búsqueda en campos del registro
Aunque las listas de resultados se muestran en lenguaje natural, el registro de PubMed adopta un formato para su recuperación llamado MEDLINE. En este, la información se estructura en campos que se identifican por su etiqueta correspondiente o «tag».
Esta opción se utiliza cuando es preciso recuperar información localizándola en un campo concreto y no en todo el registro bibliográfico.
Se puede buscar en un campo determinado desde la pantalla de inicio escribiendo junto al término su etiqueta de campo entre corchetes. En este caso. el investigador debe conocer previamente la etiqueta correspondiente y la forma correcta de escribirla.
Las etiquetas se pueden escribir abreviadas o completas:
[TI] / [Title]
[AU] / [Author]
[AB] / [Abstract]
La lista de etiquetas se puede consultar en la página de ayuda de la NLM
Etiquetas de campos de PubMed
Para nuestro ejemplo, si queremos limitar el resultado a aquellos registros que incluyan nuestros términos de búsqueda en los campos de título o resumen, la estrategia sería:
(«Critical Care»[tiab] OR «Intensive Care»[tiab] OR «Critical Illness»[tiab] OR «Critically Ill Patient*»[tiab] OR «Critically-ill Patient*»[tiab] OR ICU[tiab] OR ICUS[tiab] OR «Intensive Care Unit*»[tiab] OR «Intensive Treatment»[tiab] OR «Intensive Therap*»[tiab]) AND («Glycemic control»[tiab] OR «Glycaemic control»[tiab] OR «Glucose control»[tiab] OR «Glucose level*»[tiab] OR «Glycemic Index»[tiab] OR «Glycaemic Index»[tiab] OR «Glycemic target*»[tiab] OR «Glycaemic target*»[tiab] OR «Glucose target*»[tiab] OR Hyperglycemia[tiab] OR Hypoglycemia[tiab] OR «Insulin Therapy»[tiab] OR «Insulin infusion»[tiab] OR IIT[tiab])
Y si queremos limitar el resultado a aquellos registros que incluyan nuestros términos, pero como palabras del título, sería:
(«Critical Care»[ti] OR «Intensive Care»[ti] OR «Critical Illness»[ti] OR «Critically Ill Patient*»[ti] OR «Critically-ill Patient*»[ti] OR ICU[ti] OR ICUS[ti] OR «Intensive Care Unit*»[ti] OR «Intensive Treatment»[ti] OR «Intensive Therap*»[ti]) AND («Glycemic control»[ti] OR «Glycaemic control»[ti] OR «Glucose control»[ti] OR «Glucose level*»[ti] OR «Glycemic Index»[ti] OR «Glycaemic Index»[ti] OR «Glycemic target*»[ti] OR «Glycaemic target*»[ti] OR «Glucose target*»[ti] OR Hyperglycemia[ti] OR Hypoglycemia[ti] OR «Insulin Therapy»[ti] OR «Insulin infusion»[ti] OR IIT[ti])
En el siguiente vídeo vemos estas dos últimas opciones de búsqueda:
Búsqueda en PubMed por campos
Estas son algunas de las opciones avanzadas. En próximas entradas veremos más posibilidades de búsqueda que nos brinda PubMed.
PubMed permite diferentes niveles de complejidad de búsqueda. En esta entrada vamos a dar las claves de cómo realizar una búsqueda sencilla
Para ello hay que seguir las siguientes instrucciones:
Identifica los conceptos de tu búsqueda;
Ingresa sus términos de búsqueda en la ventana inicial de búsqueda:
Se específico con los términos que introduces en la estrategia.
No se necesitan etiquetas de búsqueda ni uso del operador AND.
Evita buscar con términos entre comillas.
Evita el truncamiento (*).
Manten el formato de salida por defecto «Best Match».
Veamos un ejemplo: queremos buscar bibliografía que compare el control estricto vs. convencional de los niveles de glucosa en sangre en los pacientes ingresados en UCI.
La estrategia de búsqueda sería la siguiente: Blood glucose control ICU
En el vídeo vemos el desarrollo de la estrategia.
Ejemplo de búsqueda sencilla en PubMed
Es importante saber que es lo que hace realmente el motor de búsqueda de PubMed con los términos que introducimos en la ventana de búsqueda. Para conocer esto es necesario ir al enlace de «Advanced» que hay debajo de la ventana de búsqueda. En la nueva pantalla cliqueamos en «Details» y vemos que ha realizado dos cosas:
1. Ha separado en dos partes nuestra búsqueda que atiende a los conceptos de control de la glucosa y UCI y aplica entre estos el operador por defecto AND. Además, los busca en todos los campos ([All Fields]) y mediante un algoritmo incluye diferentes combinaciones de sinónimos y variantes.
2. Un mapeo automático de los términos por nosotros introducidos con los MeSH encabezamientos de materia de MEDLINE. De eta forma, los 1.566 registros son el resultado de la búsqueda combinada de nuestros términos en todos los campos del registro con los términos del tesauro MeSH de MEDLINE (en nuestro caso «glycemic control» e «intensive care units»).
Utilidad de la búsqueda sencilla en PubMed:
Para buscadores noveles en PubMed, que no conocen todas las posibilidades disponibles.
Permite «explorar» la base de datos y recuperar referencias de forma rápida.
En búsquedas iniciales de alcance para «recolectar» términos utilizados por los autores en sus artículos, los términos MeSH de indización y hacer una aproximación al número de registros que vamos a recuperar.
Cuando buscamos en las bases de datos muchas veces deseamos eliminar aquellos estudios realizados en animales. Para ello tenemos disponible un filtro de búsqueda que hay que adaptar a las diferentes bases de datos y plataformas.
A continuación encontraréis una presentación donde os muestro las estrategias a utilizar en PubMed, MEDLINE (Ovid), Embase (Ovid), Embase (Elsevier) y CINAHL (EBSCO).
Es esencial seleccionar múltiples fuentes porque una solo no puede contener toda la información que responde a nuestra pregunta. Es decir, una sola base de datos no representa todas las investigaciones potencialmente relevantes que existen. Si eligiéramos incluir solamente una base de datos, estaríamos introduciendo un sesgo de selección en una etapa temprana del proceso de revisión.
En #RevisionesSistemáticas, la búsqueda de estudios debe ser lo más amplia posible para reducir el riesgo de sesgo de publicación e identificar la mayor cantidad de evidencia relevante. Estandar MECIR C24
Teniendo ya claro que hay que buscar en más de una base de datos (Bramer W, 3013 y 2016), hay que decir que se desconoce el número óptimo de bases de datos que hay que consultar y que no existe evidencia de la cantidad de bases de datos en las que se debe buscar (Ross-White A et al.).
Debido a la diversidad de preguntas abordadas por las revisiones sistemáticas, no puede haber un estándar acordado para lo que constituye una búsqueda aceptable en términos del número de bases de datos buscadas (CRD’s guidance, 2009).
Debemos tener presente que añadir múltiples bases de datos puede dará lugar a búsquedas con resultados muy elevados en los que, pasado un número de base de datos, resulten irrelevantes. Por otro lado, hay que tener en consideración las desventajas en el uso de múltiples bases de datos para los bibliotecarios. Resulta muy arduo y complicado traducir una estrategia de búsqueda a múltiples interfaces y sintaxis de búsqueda, ya que los diferentes códigos de campo, sintaxis de cada base de datos y plataforma, los operadores de proximidad que difieren entre interfaces y las diferencias en los términos del tesauro entre bases de datos añaden una carga importante. Además, para los revisores el proporcionarles el resultados de un exceso número de bases de datos les conlleva mucho tiempo ya que deben examinar un exceso de títulos y resúmenes, probablemente irrelevantes.
Es función del bibliotecario determinar la combinación de bases de datos necesaria para que las búsquedas de revisiones sistemáticas proporcionen resultados eficientes (es decir, para minimizar la carga de los investigadores sin reducir la validez de la investigación al omitir referencias relevantes).
Es función del bibliotecario determinar la combinación de bases de datos necesaria para que las búsquedas de #RevisionesSistemáticas proporcionen resultados eficientes.
Las bases de datos que utilicemos para localizar la evidencia va a depender del tema de revisión, de la posibilidad de acceso a las bases de datos y el presupuesto disponible para el equipo de revisión, y siempre dentro de la limitación de tiempo. Como norma general, hay que empezar por las fuentes de información que tienen mayor probabilidad de ser más productivas dentro del tema de nuestra revisión, ya que te proporcionarán la mayoría de los estudios. En caso de duda, recomiendo hacer pruebas de búsqueda de nuestro tema de revisión en varias bases de datos y seleccionar las que proporcionen mayores y mejores resultados.
¿Qué dicen los expertos?
Un estudio de Wilchor M. Bramer concluye que las búsquedas han de realizarse en Embase, MEDLINE (incluidas las publicaciones Epub ahead of print), Web of Science (Core Collection) y Google Académico (las 200 primeras referencias relevantes) como mínimo. Para temas especiales como enfermería y ciencias del comportamiento y mental se debe añadir bases de datos como CINAHL y PsycINFO, respectivamente. Para revisiones donde los ECA hay que buscar en CENTRAL. Si se ignora una o más de las bases de datos que identifican como las cuatro bases de datos clave dará lugar a búsquedas más precisas, con un menor número de resultados, pero los investigadores deben decidir si eso vale la pena por el aumento de una mayor probabilidad de pérdidas de referencias relevantes. Este estudio también destaca una vez más que buscar bases de datos solo no es suficiente para recuperar todas las referencias relevantes. (Bramer WM, et al.).
Recomendaciones del bibliotecario experto Wilchor Bramer (2017).
Si nuestra revisión fuera de intervenciones terapéuticas, habría que buscar en las bases de datos generales (MEDLINE y Embase) y CENTRAL. Además, se deben incluir las bases de datos relevantes para el tema de revisión (p. ej., CINAHL para temas relacionados con la enfermería, PsycINFO para intervenciones psicológicas).
Además de MEDLINE y Embase, que suelen considerarse las principales bases de datos internacionales sobre atención sanitaria general, muchos países y regiones producen bases de datos bibliográficas que se centran en la bibliografía producida en esas regiones y que suelen incluir revistas y otras publicaciones no indexadas en otros sitios, como el African Index Medicus y LILACS (para América Latina y el Caribe) (MECIR C24-25).
Para la búsqueda de estudios cualitativos, además de MEDLINE y Embase, hay que buscar en CINAHL y PsycINFO. A lo que habría que añadir Scopus, y ProQuest Dissertations & Theses Global. Agregar PubMed aumenta la recuperación a 93.1% (Frandsen TF et al.).
Para las revisiones de evaluaciones económicas, la combinación de las bases de datos Embase + Scopus + HTA Database + MEDLINE o PubMED (indistintamente) es la más eficiente (Arber M et al.).
Si el tema incluye la asistencia social, hay una serie de bases de datos disponibles, como ASSIA (Applied Social Sciences Index and Abstracts), CSA Sociological Abstracts y CSA Social Services Abstracts, que podrían utilizarse. Las bases de datos mencionadas anteriormente son todas temáticas, pero hay otras, como AgeInfo, Ageline y ChildData, que se centran en un grupo de población específico que podría ser relevante para el tema de la revisión.
En revisiones de ciencias sociales y humanas, Lluís Codina recomienda utilizar siempre Scopus + Web of Science del grupo general, así como Dialnet Plus y las bases de datos del CSIC si la investigación se va a presentar en una universidad española.
¿Si busco en Embase (Elsevier), es necesario buscar también en MEDLINE?
La búsqueda en Embase.com incluye MEDLINE. Sin embargo, debemos buscar en las dos bases de datos por separado, ya que Embase tiene un contenido significativo que no está disponible en PubMed/MEDLINE. Además, la indexación Emtree hace que incluso la información compartida por las dos bases de datos se pueda encontrar de forma exclusiva en Embase.
Razones por la que es necesario buscar en MEDLINE y en Embase.
¿Cómo incluye Embase el contenido de MEDLINE?
Más de2800 revistas son exclusivas de Embase y 3000 títulos de revistas están cubiertos tanto por Embase como por MEDLINE. Ambos conjuntos están indexados por Embase usando Emtree.
2500 revistas de MEDLINE no están indexadas por Embase usando Emtree, sino que están indexadas usando el MEDLINE thesaurus MeSH.
Estos registros indexados de MEDLINE se entregan a Elsevier diariamente. Después de la deduplicación, se incorporan a Embase para producir «registros exclusivos de MEDLINE». Elsevier no vuelve a indexar estos registros exclusivos de MEDLINE. Sin embargo, su indexación se asigna a los términos de Emtree. De esta manera, los términos de Emtree se pueden usar para buscar todos los registros de Embase, incluidos los de MEDLINE.
¿Si tengo acceso a SCOPUS, también necesito buscar en Embase y en la WoS?
Las búsquedas en Scopus se centran en resúmenes y citas, mientras que una búsqueda en Embase proporciona información adicional a partir de su indexación estructurada de texto completo con el tesauro EMTREE.
Dado que Scopus no utiliza Emtree para facilitar la asignación de sinónimos y las búsquedas jerárquicas, nuestra búsqueda puede recuperar un número significativamente menor de resultados que en Embase. Por ejemplo, una búsqueda en Scopus sobre «heart attack» omite los registros que mencionan «myocardial infarction» o los indizados utilizando el término Emtree «heart infarction».
Además, los subtítulos de Embase no están disponibles en Scopus, por lo que las búsquedas no pueden acotarse del mismo modo. Por ejemplo, no es posible limitar las búsquedas de fármacos a los registros centrados en los efectos adversos.
Razones por las que debo buscar en Embase y SCOPUS.
¿Es recomendable buscar en Google Académico?
Dado que Google Scholar indexa el texto completo de los artículos, la búsqueda en él añade artículos relevantes que no se encuentran en las otras bases de datos. Por lo tanto, encuentra artículos en los que el tema de investigación no se menciona en el título, el resumen o los términos del tesauro, sino que los conceptos sólo se tratan en el texto completo.
Sin embargo, la búsqueda en Google Académico supone un reto, ya que carece de las funciones básicas de las bases de datos bibliográficas tradicionales. Además, las estrategias de búsqueda están limitadas a un máximo de 256 caracteres, lo que significa que crear una estrategia de búsqueda exhaustiva puede resultar laborioso (Bramer W, 2017).
Wilchor Bramer recomienda limitar la búsqueda en Google Académico a las primeras 200 referencias relevantes.
Elección de la plataforma
Como es lógico, la búsqueda en diferentes bases de datos dará inevitablemente resultados diferentes al ser su cobertura distinta. Pero además, la búsqueda en la misma base de datos a través de diferentes interfaces o plataformas puede dar lugar a resultados diferentes. Por ejemplo, buscar en Embase a través de Embase.com o mediante OVID, o buscar en MEDLINE a través de Web of Science, EBSCO, OVID o incluso a través de PubMed. Y no solo porque las plataformas difieran en diferentes sintaxis y herramientas de búsqueda, sino que el contenido también puede diferir (PubMed vs MEDLINE/Ovid; Embase/Elsevier vs. Embase/Ovid).
¿MEDLINE vía PubMed u Ovid?
PubMed es considerado por algunos como más fácil de usar. Además, en búsquedas de revisiones sistemáticas, PubMed tiene una sensibilidad más alta que Ovid/MEDLINE con una precisión comparable y NNR (number needed to read) (Katchamart W et al.).
Por el contrario, muchos bibliotecarios eligen Ovid MEDLINE, ya que permite realizar una búsqueda más enfocada. Sus herramientas que permiten una sintaxis de búsqueda con, por ejemplo, operadores de adyacencia, que hacen que nuestro resultado sea más preciso que con PubMed.
Otros especialistas en información estaban a favor de buscar en ambas. Indicaban que merece la pena realizar una búsqueda complementaria de PubMed, además de la búsqueda principal en MEDLINE (Ovid) para una revisión sistemática, ya que se realiza rápidamente y si recupera estudios únicos, recientemente publicados, y ahead-of-print, mejorando la actualización de las revisiones sistemáticas. Sin embargo, tal como indica Wichor Bramer en su correo de 12 de diciembre de 2022 a la lista de distribución expertsearching@pss.mlanet.org, hoy en día buscar en PubMed no añade ningún valor cuando ya se ha buscado en MEDLINE a través de OVID u otra plataforma similar. La razón de por qué antes se recomendaba era porque había bastante retraso entre los artículos añadidos a PubMed y a MEDLINE, pero ya no es así. Hoy en día el retraso es solo de 1 o 2 días, por lo que se puede ignorar ya que esos días extra no suponen ninguna diferencia en nuestra revisión. (Más información en: https://wkhealth.force.com/ovidsupport/s/article/PubMed-vs-Ovid-s-Medline-1489081398582).
Hoy en día, buscar en PubMed no añade ningún valor cuando ya se ha buscado en MEDLINE a través de OVID u otra plataforma similar dado que el retraso en la indización es de solo 1 o 2 días. @wichor
No hay una diferencia notable entre Ovid y Embase.com en términos de resultados de búsqueda sin embargo, Embase.com fue calificado como más fácil de usar en comparación con Ovid (Fortier KJ et al.)
Aquí os dejo un Trivial interactivo para aprender las diferencias en la sintaxis de búsqueda entre plataformas.
Juego para ver las diferencias en la sintaxis de búsqueda.
BIBLIOGRAFÍA
Bramer WM, Rethlefsen ML, Kleijnen J, Franco OH. Optimal database combinations for literature searches in systematic reviews: a prospective exploratory study. Syst Rev. 2017;6(1):245. doi: 10.1186/s13643-017-0644-y. PMID: 29208034; PMCID: PMC5718002
Bramer WM, Giustini D, Kramer BM, Anderson PF. The comparative recall of Google Scholar versus PubMed in identical searches for biomedical systematic reviews: a review of searches used in systematic reviews. Syst Rev. 2013;2:115.
Bramer WM, Giustini D, Kramer BMR. Comparing the coverage, recall, and precision of searches for 120 systematic reviews in Embase, MEDLINE, and Google Scholar: a prospective study. Syst Rev. 2016;5:39.
Centre for Reviews and Dissemination. Systematic reviews: CRD’s guidance for undertaking reviews in health care The Centre; 2009. Disponible en: https://www.york.ac.uk/crd/guidance/
Ross-White A, Godfrey C. Is there an optimum number needed to retrieve to justify inclusion of a database in a systematic review search? Health Inf Libr J. 2017;33:217–24.
Frandsen TF, Gildberg FA, Tingleff EB. Searching for qualitative health research required several databases and alternative search strategies: a study of coverage in bibliographic databases. J Clin Epidemiol. 2019 Jun 25;114:118-124. doi: 10.1016/j.jclinepi.2019.06.013. PMID: 31251982.
Arber M, Glanville J, Isojarvi J, Baragula E, Edwards M, Shaw A, Wood H. Which databases should be used to identify studies for systematic reviews of economic evaluations? Int J Technol Assess Health Care. 2018 Jan;34(6):547-554. doi: 10.1017/S0266462318000636. PMID: 30442221.
Codina, Lluís. Revisiones bibliográficas sistematizadas: Procedimientos generales y Framework para Ciencias Humanas y Sociales. Barcelona: Máster Universitario en Comunicación Social. Departamento de Comunicación. Universitat Pompeu Fabra, 2018 [documento en pdf, acceso: https://repositori.upf.edu/handle/10230/34497%5D
Katchamart W, Faulkner A, Feldman B, Tomlinson G, Bombardier C. PubMed had a higher sensitivity than Ovid-MEDLINE in the search for systematic reviews. J Clin Epidemiol. 2011 Jul;64(7):805-7. doi: 10.1016/j.jclinepi.2010.06.004. PubMed PMID: 20926257.
Duffy S, de Kock S, Misso K, Noake C, Ross J, Stirk L. Supplementary searches of PubMed to improve currency of MEDLINE and MEDLINE In-Process searches via Ovid. J Med Libr Assoc. 2016 Oct;104(4):309-312. PMID: 27822154; PMCID: PMC5079494.
Ross-White A, Godfrey CM, Sears KA, Wilson R. Predatory publications in evidence syntheses. J Med Libr Assoc. 2019 Jan;107(1):57-61. doi: 10.5195/jmla.2019.491. PMID: 30598649; PMCID: PMC6300240.
Fortier KJ, Kiss N, Tongbram V. What is the optimal search engine for results from Embase and Medline: Ovid or Embase.com? Value Health 2013;16(3):A25 doi: 10.1016/j.jval.2013.03.147
La NLM ha anunciado que se ha añadido funciones de búsqueda por proximidad a PubMed.
Ahora podemos buscar por varios términos que aparezcan en cualquier orden y dentro de una distancia especificada en los campos [Título] o [Título/Abstract].
Presentación de la nueva funcionalidad de PubMed de búsqueda de proximidad (5 pantallas)
¿Cómo construir una búsqueda de proximidad en PubMed?
Debemos escribir en la ventana de búsqueda siguiendo la sintaxis:
“términos de búsqueda”[campo:~N]
Donde:
Términos de búsqueda = dos o más palabras entre comillas dobles.
Campo = La etiqueta del campo de búsqueda para los campos [Title] o [Title/Abstract].
N = El número máximo de palabras que pueden aparecer entre sus términos de búsqueda.
¿Qué es lo que hace?
Recuperará registros en los que las palabras entrecomilladas se localicen en el campo que hayamos especificado ([title] o [Titel/Abstract]) y sean adyacentes o estén separadas por un máximo de N palabras.
Qué tenemos que tener en cuenta:
La búsqueda por proximidad solo está disponible en los campos de búsqueda Título y Título/Abstract. Podemos utilizar las etiquetas de los campos de búsqueda completos [Title] y [Title/Abstract] o las versiones abreviadas [ti] y [tiab].
El símbolo ~ en teclados PC se puede combinar Alt+126
No hay límite de palabras que pongamos entrecomilladas. Sin embargo, cuantos más términos introduzcamos, más restrictiva será la búsqueda.
¡No se puede hacer truncamiento en la búsqueda por proximidad de PubMed! Si los términos entrecomillados en una búsqueda por proximidad incluyen un comodín (*), el operador de proximidad será ignorado.
El valor N a utilizar dependerá de nuestra búsqueda. Es recomendable probar a cambiar el valor N y a comparar los resultados para encontrar el que mejor se adapte a la búsqueda. Un valor N más alto crea una búsqueda más amplia, más completa; esto normalmente recuperará más resultados en general, pero algunos de estos resultados pueden ser menos relevantes. El uso del operador booleano AND para combinar términos puede ser más apropiado que la búsqueda por proximidad con un valor N grande. Un valor N más bajo crea una búsqueda más estrecha y precisa; esto normalmente recuperará menos resultados que son altamente relevantes, pero puede excluir otros resultados relevantes. Si N=0, los términos citados aparecerán uno al lado del otro, sin otras palabras entre ellos, y en cualquier orden.
Este tipo de sintaxis de búsqueda deshace el mapeo automático de términos que hace por defecto PubMed.
Podemos combinar las búsquedas por proximidad con otros términos utilizando operadores booleanos. Por ejemplo:
“hip pain”[Title:~4] AND “Arthralgia”[Mesh]
“patient physician relationship“[tiab:~0] OR “patient doctor relationship”[tiab:~0]
Los operadores booleanos y las stopwords incluidas entrecomillas en la búsqueda por proximidad se buscan como las palabras claves normales.
Ejemplo
Para buscar referencias en PubMed donde los términos “hip” y “pain” aparecen con no más de dos palabras entre ellos en el campo de búsqueda Título/Resumen, intente la búsqueda:
A raíz de una conversación en Twitter en la que se planteaba la idoneidad de que los estudiantes de enfermería realicen una revisión sistemática como TFG o TFM, me he planteado aclarar por qué una revisión sistemática (RS) requiere un equipo de revisores.
Las razones más relevantes serían las dos siguientes:
Son necesarios diversos conjuntos de conocimientos y habilidades para realizar una RS rara vez (o nunca) residen en una sola persona.
Se necesita más de una persona para realizar verificaciones de confiabilidad entre evaluadores para garantizar la integridad de las decisiones clave, la extracción de datos y la codificación.
¿Y qué personas serían necesarias?
Expertos en la materia
Los expertos en la materia son necesarios para formular preguntas de revisión que sean significativas. Al poseer un conocimiento profundo del tema y de las cuestiones actuales en ese campo, los expertos en la materia pueden articular preguntas que son relevantes para el campo de la revisión y pueden conocer con anticipación los tipos de estudios que probablemente estén disponibles.
Especialista en información (bibliotecario)
Los bibliotecarios, como especialistas de información que son, pueden diseñar, ejecutar y documentar estrategias de búsqueda que sean eficaces, eficientes, transparentes y reproducibles.
La mayoría de los estudiantes universitarios aprenden a utilizar cadenas de palabras clave y operadores booleanos para buscar en bases de datos bibliográficas, pero este nivel de conocimiento no es suficiente para las #RevisionesSistemáticas.
En las #RevisionesSistemáticas, los especialistas en información (#bibliotecarios) son esenciales en el diseño y la realización de estrategias eficaces y eficientes para encontrar estudios potencialmente relevantes.
Los metodólogos son importantes artífices de las RS, ya que pueden ayudar a establecer los criterios de inclusión de los estudios, los métodos de evaluación de los riesgos de sesgo y los planes de extracción, análisis y síntesis de los datos.
Estadístico experto en metaanálisis
La estadística y el metaanálisis deben utilizarse para analizar y sintetizar los resultados cuantitativos siempre que sea posible, por lo que la experiencia en esta área es importante en el diseño de las revisiones sistemáticas. Los metaanalistas pueden ayudar a diseñar formularios de extracción y codificación de datos para facilitar el análisis y la síntesis.
Podemos concluir que las revisiones sistemáticas no deben realizarse como proyectos individuales.
Podemos concluir que las #RevisionesSistemáticas no deben realizarse como proyectos individuales. Es necesario la formación de un equipo que incluya expertos en la materia, #bibliotecario, metodólogo y estadístico.
Littell, J. H., Valentine, J. C., & Pigott, T. D. Unit 1: Introduction. In J. C. Valentine, J. H. Littell, & S. Young (Eds.), Systematic reviews and meta-analysis: A Campbell Collaboration online course. Open Learning Initiative, 2022. Disponible en: https://oli.cmu.edu/courses/systematic-reviews-and-meta-analysis/
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Pacheco RL, Riera R, Santos GM, Martins Sá KM, Peres Bomfim LG, da Silva GR, de Oliveira FR, Martimbianco ALC. Many systematic reviews with a single author are indexed in PubMed. J Clin Epidemiol. 2023 Jan 27:S0895-4356(23)00007-0. doi: 10.1016/j.jclinepi.2023.01.007. PMID: 36716980.
Buscemi N, Hartling L, Vandermeer B, Tjosvold L, Klassen TP. Single data extraction generated more errors than double data extraction in systematic reviews. J Clin Epidemiol. 2005;59:697-703. doi:10.1016/j.jclinepi.2005.11.010.
Los filtros de búsqueda (a veces denominados hedges en inglés) nos ayudan a perfeccionar la estrategia de búsqueda y están constituidos por una combinación de términos o descriptores y diseñadas para localizar tipos de estudios determinados. Pueden estar diseñados para recuperar registros de investigaciones que utilizan un diseño de estudio específico (por ejemplo, ensayo clínico) o por tema (por ejemplo, COVID-19) o por alguna otra característica de la pregunta de investigación (edad de la población).
Para su utilización hay que combinarlo con los resultados de una búsqueda por temas mediante el operador AND.
¿Por qué utilizar filtros de búsqueda? La gran ventaja de su utilización es el de reducir significativamente el número de registros que los investigadores deben cribar. Sin embargo, los filtros de búsqueda no están disponibles para todos los tipos de estudios, todas las bases de datos o todas las interfaces de bases de datos. Los filtros pueden tener un enfoque muy específico o pueden ser de alto nivel. Los filtros de búsqueda pueden estar diseñados para maximizar la sensibilidad (o la recuperación) o para maximizar la precisión (y reducir el número de registros irrelevantes que deben ser evaluados para su relevancia). Los métodos utilizados para elaborar los filtros de búsqueda deben ser claramente descritos por los autores y también se requiere una evaluación crítica por parte de los usuarios. La calidad de los filtros de búsqueda puede valorarse mediante herramientas de valoración crítica que evalúan el enfoque del filtro, los métodos utilizados para crearlo y la calidad de las pruebas y la validación que se han llevado a cabo para garantizar su rendimiento con un nivel específico de sensibilidad, precisión o especificidad. También es importante conocer la fecha de creación del filtro para poder evaluar su vigencia.
Herramientas para localizar filtros
El ISSG SFR tiene como objetivo proporcionar un fácil acceso a los filtros de búsqueda publicados y no publicados diseñados para encontrar estudios con métodos específicos.
Esta base de datos presenta una variedad de filtros de búsqueda desarrollados y mantenidos por el CADTH’s Research Information Services Filters Working Group. Estos filtros han sido ampliamente probados por este equipo y son utilizados habitualmente en los proyectos del CADTH. Algunos filtros han sido validados con un conjunto de artículos de referencia, mientras que otros han sido validados de forma pragmática.
Tiene la ventaja de que, además de poder navegar por los índices de categorías, base de datos y plataforma para explorar las colecciones, disponemos de una ventana de búsqueda básica y un formulario de búsqueda avanzada.
La lógica booleana es el enfoque establecido por la práctica para construir la estructura de las estrategias de búsqueda generales y para las revisiones de ciencias de la salud (1). Aun así, existen diversos enfoques para la construcción de nuestra estrategia de búsqueda experta para revisiones sistemáticas. Dado que no hay ningún consejo en PRESS, PRISMA, MECIR o PRISMA-S que nos recomiende seguir uno u otro de los enfoques, es necesario que el bibliotecario conozca las principales construcciones y los utilice o combine según las necesidades. Por ello, la entrada del blog de Farhad Shokraneh (@FarhadShokrane) (2) me ha parecido de gran interés, ya que resume y describe lo que él considera los 3 tipos o enfoques para estructurar las estrategias de búsqueda:
Construcción línea a línea;
Búsqueda por bloques; y
Construcción en una única línea (párrafo).
Existen diversos enfoques para la construcción de nuestra estrategia de búsqueda experta para #RevisionesSistemáticas (por líneas, bloques o párrafo). El bibliotecario debe conocerlos y utilizar o combinar según las necesidades.
En la siguiente presentación resumo estos tres enfoques, en qué consisten, ejemplos de ellos, ventajas e inconvenientes, así como recomendaciones de uso.
A la hora decidir que enfoque utilizar tengo que tener en consideración desde el objetivo/propósito de nuestra búsqueda, nuestras preferencias y las del usuario. Además, la búsqueda en sí misma y su complejidad puede ser necesario utilizar un enfoque u otro e incluso una mezcla de varios en la misma estrategia de búsqueda. Por último, hay que tener en cuenta que no todas las interfaces de búsquedas/plataformas/bases de datos permiten los tres enfoques.
La estructura de la estrategia de búsqueda para #RevisionesSistemáticas dependerá del propósito de la presentación de la estrategia de búsqueda, preferencias, complejidad de la búsqueda y las posibilidades de búsqueda de la base de datos.
Tabla resumen de los principales enfoques utilizados en las estrategias de búsqueda para revisiones sistemáticas, adaptado de Farhad (2).
En mi caso, suelo preferir la búsqueda por bloques, es decir, una línea por cada concepto de búsqueda partiendo de nuestra pregunta estructurada (PICOs). De esta forma, la búsqueda se corresponderá con el marco de nuestra pregunta del que partimos en nuestra revisión (3). Sin embargo, en búsquedas complejas puede que no sea posible dividir las búsquedas en bloques de un solo concepto y que algunos bloques pueden tener subbloques y o que sea necesario una combinación de las tres estructuras.
BIBLIOGRAFÍA
MacFarlane A, Russell-Rose T, Shokraneh F. Search Strategy Formulation for Systematic Reviews: issues, challenges and opportunities. Intelligent Systems with Applications. 2022: 200091.
Las estrategias de búsqueda para las revisiones de estudios de precisión de pruebas diagnósticas (PPD) pueden ser particularmente complejas. Los estudios de PPD tienden a informarse de manera deficiente y buscarlos puede ser problemático debido a este informe inadecuado y terminología inconsistente, la ausencia de términos de indexación apropiados en algunas bases de datos para este tipo de publicación y el uso inconsistente de términos de indexación adecuados donde están disponibles.
Es conocida la existencia de debilidades en los resúmenes de los informes de los estudios de precisión diagnóstica. Un estudio exploratorio que evaluó la exhaustividad de los informes en los resúmenes de 12 revistas de alto impacto encontró que el 50 % de los artículos no identificaba el estudio como un estudio de precisión diagnóstica en el título y el 65 % incluía las estimaciones de sensibilidad y/o especificidad en el resumen (13). Además, la aplicación de la indexación disponible puede no ser coherente en las bases de datos y no se debe confiar en ella. Un estudio informó que la sensibilidad de tres encabezados clave de Emtree, incluida la etiqueta de verificación diagnostic test accuracy study», se encontró individualmente por debajo del 50 % y solo alcanzó el 72,7 % cuando se usaron juntos.
Aquí os dejo una infografía con el resumen de los 8 puntos clave para la búsqueda en este tipo de revisiones.
Resumen de los 8 puntos clave para la búsqueda en este tipo de revisiones sacadas del borrador del capítulo 7 del Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Diagnostic Test Accuracy.
BIBLIOGRAFÍA
Spijker R, Dinnes J, Glanville J, Eisinga A. Chapter 7: Searching for and selecting studies. Draft version (7 February 2022) for inclusion in: Deeks JJ, Bossuyt PM, Leeflang MM, Takwoingi Y, editor(s). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Diagnostic Test Accuracy Version 2. London: Cochrane.
Glanville J, Higgins C, Holubowich C, Spijker R, Fitzgerald A. Diagnostic accuracy. Last updated 24 October 2021. In: SuRe Info: Summarized Research in Information Retrieval for HTA. Disponible en: https://www.sure-info.org//diagnostic-accuracy
Korevaar DA, Cohen JF, Hooft L, Bossuyt PMM. (2015). Literature survey of high-impact journals revealed reporting weaknesses in abstracts of diagnostic accuracy studies. J Clin Epidemiol. 68(6): 708-715. Disponible en: https://www.jclinepi.com/article/S0895-4356(15)00022-0/fulltext
Gurung P, Makineli S, Spijker R, Leeflang MMG. The EMTREE term «Diagnostic Test Accuracy Study» retrieved less than half of the diagnostic accuracy studies in EMBASE. J Clin Epidemiol. 2020; 126 :116-21. Disponible en: https://www.jclinepi.com/article/S0895-4356(20)30132-3/fulltext
Las GPC son una herramienta de ayuda a los profesionales sanitarios para la toma de decisiones, que pueden reducir la variabilidad de la práctica clínica y mejorar la calidad y seguridad de los pacientes.
Hay una especial dificultad en localizar GPC dado que muchas de ellas se publican como “literatura gris” (generalmente por instituciones y asociaciones profesionales) y no se indexaban en las bases de datos bibliográficas tradicionales.
Pero para aquellas guías que se publican como artículos de revistas de repercusión internacional, pueden buscarse en bases de datos bibliográficas, como PubMed y Embase, utilizando términos de búsqueda controlados («Practice Guideline» [Publication Type] en MEDLINE o ‘practice guideline’/exp en Embase). Para buscar guías de práctica en CINAHL (EBSCO) escribimos el tema (como una condición, síntoma o procedimiento clínico) en el cuadro de búsqueda en la página de Búsqueda avanzada. Si ya conoce el nombre de la guía, haga una búsqueda por título. Seleccione «Practice Guidelines» en el menú «Tipo de publicación» en la sección Búsqueda avanzada o Límites.
En la siguiente presentación vemos la estrategia de búsqueda en PubMed para de GPC de vacunas de la hepatitis a:
Pero para una búsqueda más sensible disponemos defiltros metodológicos desarrollados para recuperar guías en diferentes bases de datos.
«Clinical protocols»[MESH] OR «Consensus»[MESH] OR «Consensus development conferences as topic»[MESH] OR «Critical pathways»[MESH] OR «Guidelines as topic» OR «Practice guidelines as topic»[MESH] OR «Health planning guidelines»[MESH] OR «Clinical Decision Rules»[MESH] OR «guideline»[pt] OR «practice guideline»[pt] OR «consensus development conference»[pt] OR «consensus development conference, NIH»[pt] OR position statement*[tiab] OR policy statement*[tiab] OR practice parameter*[tiab] OR best practice*[tiab] OR standards[TI] OR guideline[TI] OR guidelines[TI] OR standards[ot] OR guideline[ot] OR guidelines[ot] OR guideline*[cn] OR standards[cn] OR consensus*[cn] OR recommendat*[cn] OR practice guideline*[tiab] OR treatment guideline*[tiab] OR CPG[tiab] OR CPGs[tiab] OR clinical guideline*[tiab] OR guideline recommendation*[tiab] OR consensus*[tiab] OR ((critical[tiab] OR clinical[tiab] OR practice[tiab]) AND (path[tiab] OR paths[tiab] OR pathway[tiab] OR pathways[tiab] OR protocol*[tiab] OR bulletin[tiab] OR bulletins[tiab])) OR recommendat*[ti] OR recommendat*[ot] OR (care[tiab] AND (standard[tiab] OR path[tiab] OR paths[tiab] OR pathway[tiab] OR pathways[tiab] OR map[tiab] OR maps[tiab] OR plan[tiab] OR plans[tiab])) OR (algorithm*[tiab] AND (screening[tiab] OR examination[tiab] OR test[tiab] OR tested[tiab] OR testing[tiab] OR assessment*[tiab] OR diagnosis[tiab] OR diagnoses[tiab] OR diagnosed[tiab] OR diagnosing[tiab])) OR (algorithm*[tiab] AND (pharmacotherap*[tiab] OR chemotherap*[tiab] OR chemotreatment*[tiab] OR therap*[tiab] OR treatment*[tiab] OR intervention*[tiab]))
En la siguiente presentación vemos como sería la búsqueda en PubMed aplicando el filtro anterior de CADTH.
Los bibliotecarios y especialistas en información contamos con una nueva fuente muy valiosa, el blog que el UX Caucus Database Tip Sheet team ha lanzado para ayudar a difundir consejos y sugerencias de búsqueda experta en bases de datos y otras herramientas.
Las entradas disponibles hasta la fecha, con un pequeño resumen, son las siguientes:
Sugerencia n.º 1: Exportación masiva desde Google Scholar.
Mediante la herramienta Harzing’s Publish or Perish es posible la exportación masiva desde Google Scholar.
Y siempre teniendo presente las pautas del gran Wichor Bramer, que sugiere limitar la recuperación de los primeros 100-200 resultados.
Sugerencia n.º 2: Verifique si hay indexación computerizada errónea en Embase.
A diferencia de MEDLINE, donde los registros en proceso aún no tienen MeSH asignado, en Embase los registros recién agregados se indexan computarizadamente con EMTREE. Si bien para artículos de revista esta indexación es revisada y corregida por un indexador humano, la indexación de actas de conferencias nunca se somete a revisión humana. Por este motivo, los resultados recientes y los resúmenes de conferencias tendrán una gran cantidad de falsos positivos debido a la indexación automatizada incorrecta, y la asignación de términos del EMTREE solo es de confianza para artículos de revistas completamente indexadas.
Consejo n.º 3: Modos de búsqueda en EBSCO CINAHL.
Contrariamenta a lo que podemos estar esperando, si escribimos nuestros términos individuales de búsqueda (p. ej.: ginger pregnancy nausea recupera 7 referencias) la base de datos no los combina automáticamente con el operador AND. Hay dos soluciones: la primera consistiría en añadir los operadores booleanos entre los términos (p. ej.: ginger AND pregnancy AND nausea recupera 130 referencias); la segunda forma sería ajustar el modo de búsqueda a «Buscar todos mis términos de búsqueda» que aplicará automáticamente AND a todos los términos individuales y devolverá el mismo conjunto de resultados que con la primera opción.
Ajuste de modo de búsqueda a «Buscar todos mis términos de búsqueda».
Sugerencia n.º 4: Adyacencia de Ovid MEDLINE y etiquetas de campo.
En el MEDLINE de Ovid la búsqueda por adyacencia en el campo .kw. solo funciona si las palabras están en diferentes líneas, pero NO recupera artículos si los términos forman parte de un mismo encabezamiento MeSH. La solución si queréis usar la búsqueda por adyacencia dentro de un solo encabezamiento de palabra clave, será usar la etiqueta de campo .kf. en vez de .tw. (p. ej.: (surg* adj teach*).kf.).
Consejo n.º 5: El problema con las comillas tipográficas.
Para evitar el mensaje de error «unsupported characters» en MEDLINE de Ovid.
Cambios en las opciones de Word para evitar el mensaje de error «unsupported characters» en Ovid.
Consejo n.º 6: Uso de Covidence para rastrear e informar referencias de bola de nieve para el diagrama de flujo PRISMA 2020.
Sugerencia n.º 7: Exportación masiva desde ProQuest.
ProQuest proporciona una función de exportación para ayudar a aquellos que trabajan en grandes proyectos de revisión de literatura, como revisiones de alcance y revisiones sistemáticas. En esta entrada te enseñan como configurarlo, pero ojo, solo se puede solicitar esta exportación masiva DOS VECES al día.
Y, por último, si tiene un consejo inteligente o una solución para una base de datos, plataforma o herramienta puedes ponerte en contacto con Andy Hickner (alh4014@med.cornell.edu) o Kate Saylor (kmacdoug@umich.edu) y unirte al equipo del blogs o compartir sus consejos y ellas escriben la publicación por ti.
En esta infografía encontrarás una ayuda para la búsqueda en PubMed:
PubMed contiene información de citas bibliográficas (por ejemplo, título, autor, revista, fecha de publicación) y los resúmenes de artículos y algunos libros. Incluye la base de datos de MEDLINE®; citas de artículos en el archivo PubMed Central (PMC) con textos completos de uso gratuito, incluso de artículos sobre informes de investigaciones financiadas por los Institutos Nacionales de Salud (NIH); y citas de libros Bookshelf del Centro Nacional para la Información Biotecnológica (NCBI) (www.ncbi.nlm.nih.gov/books).
Además, incluye enlaces al texto completo de otras fuentes, cuando están disponibles, tales como el sitio de la editorial, el archivo PubMed Central (PMC) y al texto completo de las revistas suscritas por tu Biblioteca.
En caso de duda, acude a tu Biblioteca donde te proporcionaremos más información y consejos que te ayudarán a sacar mayor partido de este recurso gratuito indispensable en ciencias de la salud.
Aunque Embase es una base de datos recomendada para realizar búsquedas sistemáticas, es difícil una búsqueda eficiente dada la gran cantidad de términos del Emtree con la que se indizan los registros (un promedio de 3 a 4 términos mayores y hasta 50 términos menores). En comparación, los registros de MEDLINE pueden contener un promedio de 10 a 20 términos del MeSH. Este alto volumen de términos de indización puede conducir a una deficiente precisión en las búsquedas de Embase al recuperar grandes cantidades de registros irrelevantes, lo que aumenta la carga de procesamiento de registros dentro del proceso cribado y selección de los estudios.
Por este motivo, cuando buscamos en EMBASE para HTA (Health technology assessments) y/o RS (revisiones sistemáticas) existe la recomendación pragmática de reducir los resultados de búsqueda, enfocando esta mediante la realización de búsquedas de encabezamientos de materia combinados con subencabezamientos (calificadores) y/o búsquedas con encabezamientos de materia limitados a aquellos con un enfoque principal (encabezados principales o major headings).
En el estudio de Glanville y cols (1) buscaron la evidencia que apoya esta práctica no formal de enfocar la búsqueda en Embase y llegaron a las siguientes recomendaciones y conclusiones:
Parece imprudente debilitar las estrategias mediante el uso de la técnica de enfoque, a menos que los autores de la búsqueda estén seguros de que están enfocando una estrategia altamente sensible.
Si este fuera el caso, el enfoque más seguro parecería enfocar los términos de Emtree para la intervención.
No se recomienda enfocar tanto la población como la intervención en términos de Emtree debido a la pérdida de sensibilidad observada.
También se debe tener precaución al considerar enfocar los términos de Emtree en más de dos conceptos.
Los desarrolladores de estrategias de búsqueda que construyen búsquedas en temas distintos a las revisiones de tratamientos de drogas deben realizar pruebas de sensibilidad antes de enfocar sus estrategias, ya que sus estrategias pueden ser subóptimas debido a los desafíos de buscar temas más difíciles de encontrar.
El problema estaría en saber desde el principio si una búsqueda ya es altamente sensible.
Los autores recomiendan a los buscadores inexpertos que busquen el asesoramiento experto de un especialista en información con experiencia en búsquedas en Embase y MEDLINE para los propósitos de RS y HTA, como lo recomiendan muchos documentos de orientación.
BiblioGETAFE 