Es una práctica habitual y recomendada en la búsqueda de evidencia para documentos de síntesis de evidencia, limitar los resultados a estudios realizados solo en humanos.
¿Sabrías cómo hacerlo? Inténtalo:
Aquí te dejo la presentación con la explicación:
Y el resumen sería el siguiente:
Es una práctica habitual y recomendada en la búsqueda de evidencia para documentos de síntesis de evidencia, limitar los resultados a estudios realizados solo en humanos.
¿Sabrías cómo hacerlo? Inténtalo:
¿CUÁL ES EL PROBLEMA?
Veamos los motivos por lo que la respuesta no es tan simple como a simple vista puede parecer.
Los dos primeros son comunes a toda búsqueda que realicemos con los descriptores o tesauro de indización de las bases de datos como MeSH o EMTREE. Si solo buscamos por estos descriptores, perderemos registros mal indizados y aquellos que no estén indizados, bien por ser muy recientes o por no asignar estos términos a alguna parte del contenido de la fuente. Esto último ocurre en PubMed, donde los registros procedentes de PMC o de otras colecciones que no son MEDLINE, nunca pasarán por el proceso de indización.
Pero es que, además, un hecho que muchas veces no tenemos en cuenta es que los humanos formamos parte del reino animal. Por lo tanto, la búsqueda por «Animals»[MeSH] recupera también los artículos asignados con los descriptores más específicos situados debajo de este árbol. Es decir, recuperaríamos también los humanos.
¿CUÁL ES LA SOLUCIÓN?
La mejor práctica consiste en identificar primero los estudios con animales y excluirlos de los resultados de la búsqueda (Usar la «DOBLE NEGACIÓN»).
SINTAXIS DE BÚSQUEDA EN DIFERENTES BASES DE DATOS/PLATAFORMAS
2. MEDLINE (Ovid)
3. EMBASE (Ovid)
4. EMBASE (Elsevier)
5. CINAHL (Ebsco)
6. SCOPUS
Y ahora, te dejo la tabla con el resumen de estos filtros para buscar humanos en las diferentes bases de datos/plataformas:
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.
En mi entrada anterior «En qué bases de datos debemos buscar para una revisión sistemática: La producción de una revisión sistemática requiere la búsqueda sistemática en varias bases de datos bibliográficas» hablé de la necesidad de que la búsqueda de estudios sea lo más amplia posible para reducir el riesgo de sesgo de publicación e identificar la mayor cantidad de evidencia relevante. También comenté la función del bibliotecario en determinar la combinación de bases de datos necesaria para que las búsquedas de revisiones sistemáticas proporcionen resultados eficientes y de cuáles elegir.
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:
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
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.
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).
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.
La dirección es: https://uxcaucustips.blogspot.com/
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.
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.
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.
#MLAUXCaucus #SystematicReviews #medlibs #ExpertSearching
Desde enero de 2022 disponemos de acceso a CINAHL (Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature), la base de datos de referencia mundial en enfermería. Incluye la indexación de más de 5.490 revistas de las cuales 1.372 están a texto completo, 802 en acceso abierto y más de 570 revistas activas, sin acceso abierto.
Por este motivo, la Biblioteca Virtual de la Comunidad de Madrid ha organizado una sesión formativa para el 31 de enero (horario de mañana o de tarde) sobre este recurso.
Puedes regístrate en una de dos sesiones:
31 de enero [11h00 – 12h30] |regístrate aquí
31 de enero [19h00 – 20h30] |regístrate aquí
El programa será el siguiente:
El profesor será Nuno Henriques, bibliotecario-formador de EBSCO
BiblioGETAFE 