PRISMA-Search (PRISMA-S): Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses literature search extension

Las búsquedas de literatura son la base de las revisiones sistemáticas y los tipos de revisiones relacionadas. Sin embargo, el componente de búsqueda de literatura de las revisiones sistemáticas y los tipos de revisiones relacionados a menudo se informa de manera deficiente.

En la entrada anterior PRISMA 2020: informe de la búsqueda de evidencia (ítem 6 y 7) se describieron losítems que hacen referencia al informe de la búsqueda de evidencia.

En esta nueva entrada, hablaremos de PRISMA-S (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses literature search extension), creado par ayudar a los bibliotecarios y especialistas en información.

La extensión de PRISMA Search cubre múltiples aspectos del proceso de búsqueda de revisiones sistemáticas, ampliando PRISMA en las cuestiones relacionadas con el informe de la búsqueda de literatura para revisiones sistemáticas y metanálisis. Esta extensión incluye una lista de verificación PRISMA-S, así como su explicación y elaboración y están disponibles en: http://www.prisma-statement.org/Extensions/Searching

La lista de verificación final incluye dieciséis elementos de informes. Esta información debe de ir en la sección de métodos y cualquier material suplementario o anexo del manuscrito.

Elemento 1. Búsqueda en bases de datos: Nombre cada base de datos individual, indicando la plataforma para cada una.

Es importante que los autores indiquen no solo la base de datos, sino también la plataforma a través de la cual se buscó en la base de datos. Ejemplo:

“Se realizaron búsquedas en las siguientes bases de datos electrónicas: MEDLINE (Ovid), CINAHLPlus (EBSCO), PsycINFO (Ovid), CENTRAL (Wiley) y EMBASE (Elsevier)».

Elemento 2. Búsqueda en múltiples bases de datos: Si se buscaron bases de datos simultáneamente en una sola plataforma, indique el nombre de la plataforma, enumerando todas las bases de datos buscadas.

Ejemplo:

«Las estrategias de MEDLINE y Embase se ejecutaron simultáneamente como una búsqueda de múltiples archivos en Ovid y los duplicados se eliminaron de los resultados utilizando la herramienta de deduplicación de Ovid». 

Elemento 3. Registros de estudios: Enumere los registros de estudios buscados.

Los registros de estudios (como ClinicalTrials.gov) son una fuente clave de información para revisiones sistemáticas y metanálisis en las ciencias de la salud y cada vez más en otras disciplinas y permiten a los investigadores localizar ensayos clínicos en curso y estudios que pueden no haber sido publicados.

Para describir los registros de estudios buscados, hay que indicar el nombre de cada registro de estudios buscado e incluir una cita o enlace al registro de estudios.

Tema 4. Recursos en línea y navegación: Describa cualquier fuente en línea o impresa buscada o navegada intencionalmente (p. ej., tablas de contenido, actas impresas de conferencias, sitios web) y cómo se hizo.

El objetivo de la búsqueda complementaria, más allá de las bases de datos bibliográficas, y la de eliminar el mayor sesgo posible del proceso de revisión de la literatura. Es importante señalar que este tipo de búsqueda implica una estrategia compleja, que recurre a una gran cantidad de recursos impresos y en línea como motores de búsqueda generales de Internet y la búsqueda en el contenido de sitios web específicos es un componente clave de muchas revisiones sistemáticas y actas de congresos.

Elemento 6. Contactos: Indique si se buscaron estudios o datos adicionales contactando a los autores, expertos, fabricantes u otros.

Elemento 7. Otros métodos: Describa cualquier fuente de información adicional o método de búsqueda utilizado.

En le siguiente ejemplo vemos la inclusión de estos últimos elementos:

Arias-Rivera S, Raurell-Torredà M, Fernández-Castillo RJ, Campos-Asensio C, Thuissard-Vasallo IJ, Andreu-Vázquez C, Rodríguez-Delgado ME. Blood glucose monitoring in critically ill adult patients: type of sample and method of analysis. Systematic review and meta-analysis. Enferm Intensiva (Engl Ed). 2023 Jul 18:S2529-9840(23)00034-4. doi: 10.1016/j.enfie.2023.02.002. Epub ahead of print. PMID: 37474427. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2529984023000344

Los ítems 8 a 13 son los que vemos en la siguiente figura:

Hay que señalar que se deben incluir las estrategias de búsqueda de cada base de datos y fuente de información, copiadas y pegadas exactamente como se ejecuta y siendo la ubicación preferida en los materiales complementarios. Las estrategias de búsqueda utilizadas para llevar a cabo esta recopilación de datos son esenciales para la transparencia y reproducibilidad de cualquier revisión sistemática. Sin poder evaluar la calidad de las estrategias de búsqueda utilizadas, los lectores no pueden evaluar la calidad de la revisión sistemática.

En la siguiente imagen vemos un ejemplo de informe del elemento 12 y 13:

Arias-Rivera S, Raurell-Torredà M, Fernández-Castillo RJ, Campos-Asensio C, Thuissard-Vasallo IJ, Andreu-Vázquez C, Rodríguez-Delgado ME. Blood glucose monitoring in critically ill adult patients: type of sample and method of analysis. Systematic review and meta-analysis. Enferm Intensiva (Engl Ed). 2023 Jul 18:S2529-9840(23)00034-4. doi: 10.1016/j.enfie.2023.02.002. Epub ahead of print. PMID: 37474427. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2529984023000344

Elemento 14. Revisión por pares: Describa cualquier proceso de revisión por pares de búsqueda.

Aquí vemos el extracto del mismo ejemplo:

Arias-Rivera S, Raurell-Torredà M, Fernández-Castillo RJ, Campos-Asensio C, Thuissard-Vasallo IJ, Andreu-Vázquez C, Rodríguez-Delgado ME. Blood glucose monitoring in critically ill adult patients: type of sample and method of analysis. Systematic review and meta-analysis. Enferm Intensiva (Engl Ed). 2023 Jul 18:S2529-9840(23)00034-4. doi: 10.1016/j.enfie.2023.02.002. Epub ahead of print. PMID: 37474427. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2529984023000344

Elemento 15. Registros totales: Documente el número total de registros identificados en cada base de datos y otras fuentes de información.

Debemos indicar el número total de referencias recuperadas de todas las fuentes, incluidas las actualizaciones, en la sección de resultados. Además, debemos informar del número total de referencias de cada base de datos y fuente de información en los materiales complementarios. También, el informe el número total de referencias de cada base de datos es recomendable incluirlo en el diagrama de flujo PRISMA.

Artículo 16. Deduplicación: Describa los procesos y cualquier software utilizado para deduplicar registros de múltiples búsquedas en bases de datos y otras fuentes de información.

Debido al solapamiento de las bases de datos, siempre habrá registros duplicados que deberemos eliminar. Los autores deben describir y citar cualquier software o técnica utilizada para ello. El método de eliminación de duplicados utilizado debe indicarse en la sección de métodos. El número total de referencias después de la eliminar los duplicados debe informarse en el diagrama de flujo PRISMA.

Actualización de PubMed: ahora disponible la búsqueda de proximidad

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:

“Hip pain»[Title/Abstract:~2]

Los resultados de la búsqueda pueden incluir:

  • hip pain;
  • hip-related pain;
  • hip joint pain; 
  • hip/groin pain; 
  • hip biomechanics and pain; 
  • pain after total hip arthroplasty;
  • pain in right hip, …

Disponéis de un videotutorial aquí.

Y ahora mi conclusión: considero que es más una mejora a la búsqueda por frases que una verdadera búsqueda de proximidad/adyacencia.

Herramientas para las búsquedas en revisiones sistemáticas: Conversores de estrategias de búsqueda

Cuando hacemos una búsqueda exhaustiva y sistemática de bibliográfica para un documento de síntesis de evidencia como una revisión sistemática, necesitamos buscar en más de una base de datos. En estos casos las estrategias de búsqueda son complejas e implican texto libre, términos de vocabulario controlado, comodines o sintaxis de adyacencia, por lo que la conversión no es un proceso sencillo. Además, las diferentes interfaces y motores de búsqueda tienen diferentes funciones disponibles e interpretan la lógica del usuario de formas distintas. Por ejemplo, la interfaz de PubMed hace la búsqueda ampliada o «explode» de los encabezados de materias MeSH de manera automática mientras que la interfaz de Ovid no lo hace. También los tesauros de encabezamientos de materias son distintos o incluso inexistentes como en la WOS (Más información aquí).

Por ello son útiles las herramientas que nos ayuda a «traducir» nuestra estrategia a diferentes bases de datos. Si bien no son perfectas, nos ayudan en un primer paso con la sintaxis de búsqueda. Entre los que utilizo destaco los dos siguientes:

MEDLINE Transpose
Este proyecto es una colaboración entre el College of Physicians and Surgeons of British Columbia (CPSBC)y la Collaboration for Leadership in Applied Health Research and Care South West Peninsula (PenCLAHRC).

Ha sido desarrollado para mitigar un problema de convertir la sintaxis de búsqueda entre las interfaces de PubMed y Ovid/MEDLINE.  Más información aquí.

Polyglot Search

En esta escribimos nuestra estrategia de búsqueda compleja en formato PubMed u Ovid MEDLINE y Polyglot Search intenta traducirla a cualquiera de los formatos admitidos del motor de búsqueda: EMBASE, WOS, CINAHL, SCOPUS, Cochrane,…
Systematic Review Accelerator.jpgEste módulo es parte del paquete de herramientas del Asistente de Revisión Sistemática gratuito del Bond University Centre for Research in Evidence-Based Practice. Polyglot Search Syntax Translator forma parte del Systematic Review Accelerator. Más información aquí.

¿Y tú, conoces algún conversor más?

MEDLINE/Ovid incorpora un nuevo campo de búsqueda (fx) a la búsqueda en texto libre (.mp)

Ovid_MEDLINE.jpgA partir del 1 de junio de 2018 MEDLINE en la plataforma Ovid incorporará el campo de palabra de subencabezamiento flotante o “Floating Subheading Word” (FX) al conjunto predeterminado de campos para búsquedas de texto libre (MP), en línea con el comportamiento de búsqueda en PubMed de NLM.

El conjunto de campos MP para la búsqueda de texto libre (o .mp.) cambiará de:

[mp=title, abstract, original title, name of substance word, subject heading word, keyword heading word, protocol supplementary concept word, rare disease supplementary concept word, unique identifier, synonyms]
A:
[mp=title, abstract, original title, name of substance word, subject heading word, keyword heading word, protocol supplementary concept word, rare disease supplementary concept word, unique identifier, synonyms, floating subheading word]
Si una estrategia de búsqueda existente utiliza cualquiera de las palabras de subencabezamientos flotantes (79 términos), este cambio puede afectar a los resultados y / o los resultados de las alertas que tengamos configuradas.

 

Webinar SocialBiblio del 17 de diciembre: Pubmed Avanzado

PubMed avanzado El próximo miércoles 17 SocialBiblio organiza el webinar del que soy la docente con el título «PubMed avanzado» a las 22:00 h.
PubMed es el motor de búsqueda gratuito de acceso a la base de datos de ciencias de la salud MEDLINE. Este webinar avanza en los contenidos ya impartidos en el anterior webinar de SocialBiblio “PubMed para principiantes” del 23 de enero de 2013.

“PubMed avanzado” está dirigido a personas que ya buscan en PubMed pero necesitan profundizar en el conocimiento de este motor con el objetivo de realizar búsquedas más precisas así como aprovechar las funcionalidades de personalización disponibles en MyNCBI.

El contenido estará estructurado en dos partes: en la primera analizaremos las opciones de búsqueda avanzada en PubMed: pantalla de búsqueda avanzada, búsqueda con descriptores MeSH y búsquedas booleanas con etiquetas de campos. En la segunda parte trataremos algunos aspectos más relevantes de la personalización tales con la configuración de cuentas personales, definición de filtros personalizados de los resultados, salvar estrategias y resultados así como creación de alertas bibliográficas.

Más información en nuestra web: http://socialbiblio.com