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Registros de ensayos clínicos en revisiones sistemáticas: guía de búsqueda y gestión

Los registros de ensayos clínicos permiten identificar estudios en curso, no publicados o interrumpidos, pero también plantean problemas de deduplicación, vinculación y análisis. Esta guía explica cómo buscarlos, gestionarlos e incorporarlos correctamente a una revisión sistemática.

Introducción

Las bases de datos bibliográficas, como MEDLINE o Embase, recuperan principalmente documentos publicados. Los registros de ensayos clínicos permiten localizar los estudios desde su inicio, incluidos ensayos en curso, finalizados pero no publicados, interrumpidos o con resultados disponibles únicamente en el propio registro.

Su utilidad no termina en la búsqueda. Los registros también ayudan a reconstruir la historia de cada ensayo, relacionar protocolos y publicaciones, detectar cambios en los desenlaces previstos y valorar el posible sesgo debido a resultados ausentes. Por ello, su consulta no debería considerarse una tarea complementaria menor, sino una parte planificada de las revisiones sistemáticas de intervenciones.

Esta guía explica por qué, dónde y cómo buscar, pero también qué hacer con los registros recuperados: cómo deduplicarlos, vincularlos con sus publicaciones, clasificarlos, incorporarlos a la síntesis y notificarlos de forma transparente.

Antes de empezar: el estudio no es el documento.

La distinción metodológica más importante es la que existe entre estudio, registro, informe y resultado.

Concepto	Qué representa	Ejemplo
Estudio o ensayo	La investigación realizada con un grupo definido de participantes	Ensayo aleatorizado que compara albúmina con cristaloides
Registro	Ficha electrónica que describe el ensayo en un registro público	NCT04356859 en ClinicalTrials.gov
Informe del estudio	Cualquier documento que aporta información sobre el ensayo	Artículo, protocolo, resumen de congreso, informe regulatorio o registro
Resultado	Estimación correspondiente a un desenlace, momento y análisis concretos	Riesgo relativo de mortalidad a los 28 días

Un único ensayo puede generar varios registros e informes: una ficha en ClinicalTrials.gov, otra en un registro europeo o nacional, un protocolo publicado, un resumen de congreso, el artículo principal y varias publicaciones secundarias.

Todos estos documentos deben agruparse bajo un único identificador de estudio. Si el registro y el artículo se tratan como dos estudios independientes, existe el riesgo de contar dos veces a los mismos participantes y sesgar la síntesis o el metanálisis. El Manual Cochrane establece que el estudio y no cada uno de sus informes debe constituir la unidad de interés de la revisión (1-2).

¿Qué aportan realmente las búsquedas en registros?

Los registros de ensayos clínicos pueden ayudar a:

Identificar ensayos en curso o todavía no publicados.
Localizar ensayos finalizados, interrumpidos o retirados.
Obtener resultados no disponibles en artículos científicos.
Encontrar protocolos, planes de análisis, modificaciones y publicaciones relacionadas.
Comparar los desenlaces planificados con los finalmente publicados.
Estimar la cantidad de evidencia elegible cuyos resultados no están disponibles.
Valorar el posible sesgo de publicación o de notificación selectiva.
Planificar cuándo debería actualizarse la revisión.

La evidencia empírica permite matizar su rendimiento. En una muestra de 117 revisiones sistemáticas publicadas en revistas médicas generales, solo 41 (el 35 %) declararon haber buscado en algún registro. Entre las 29 revisiones que detallaron sus resultados, 15 identificaron al menos un ensayo finalizado y 18 al menos un ensayo en curso (3).

En otro estudio, en el que se reprodujeron búsquedas en registros para 101 revisiones que no los habían consultado, se identificaron ensayos elegibles adicionales para el 63 % de las revisiones. Sin embargo, solo en el 20 % se encontraron nuevos ensayos con resultados utilizables en un metaanálisis. Su incorporación no modificó, en promedio, las estimaciones combinadas, aunque sí mejoró el conocimiento sobre la cantidad de evidencia existente y sobre el posible sesgo debido a resultados ausentes (4).

Por tanto, el valor de los registros no debe medirse únicamente por su capacidad para cambiar el resultado numérico de un metaanálisis. También aportan información sobre la integridad, transparencia y vigencia del conjunto de evidencia.

Paso 1. Planificar la búsqueda

Qué registros se consultarán y por qué.
Qué conceptos y términos se buscarán.
Qué interfaces, campos, límites o filtros se utilizarán.
Cómo se exportarán y conservarán los resultados.
Cómo se deduplicarán los registros.
Cómo se identificarán registros múltiples del mismo ensayo.
Cómo se vincularán con protocolos y publicaciones.
Cómo se tratarán los ensayos en curso, interrumpidos o sin resultados.
Qué fuentes se priorizarán si existen datos discrepantes.
Sí se contactará con investigadores o promotores.
Cuándo se actualizarán las búsquedas.

Esta planificación reduce el riesgo de tomar decisiones condicionadas por la dirección o disponibilidad de los resultados y se alinea con las recomendaciones destinadas a reducir el sesgo de diseminación (5).

Paso 2. Seleccionar los registros

ClinicalTrials.gov y WHO ICTRP como punto de partida.

Aunque ClinicalTrials.gov aporta registros al portal ICTRP, Cochrane recomienda buscar ambos recursos por separado. La recuperación no es necesariamente idéntica y ClinicalTrials.gov proporciona funcionalidades adicionales, entre ellas la consulta detallada de resultados, publicaciones relacionadas y versiones anteriores del registro (2-6).

Fuente	Características y cobertura	Consideraciones metodológicas
ClinicalTrials.gov	Registro internacional de gran tamaño, especialmente útil para estudios farmacológicos, dispositivos y ensayos con participación estadounidense.	Debe buscarse directamente, aunque sus registros también se transfieran al ICTRP.
WHO ICTRP	Portal que reúne datos procedentes de registros primarios de numerosos países y regiones.	Amplía la cobertura geográfica y agrupa, cuando los identifica, registros múltiples del mismo ensayo.
CTIS	Ensayos clínicos de medicamentos tramitados en la Unión Europea y el Espacio Económico Europeo bajo el Reglamento europeo vigente.	Especialmente relevante cuando la revisión incluye medicamentos investigados en Europa.
EU Clinical Trials Register	Ensayos gestionados bajo la normativa europea anterior y determinados ensayos pediátricos	Continúa siendo relevante para estudios históricos anteriores a CTIS.
Registros nacionales o regionales	ANZCTR, ChiCTR, CTRI, DRKS, ISRCTN y otros.	Deben añadirse cuando la intervención, población o contexto geográfico lo justifique.
Registros especializados	Registros centrados en determinadas enfermedades, intervenciones o promotores.	Útiles cuando aportan cobertura no representada en los registros generales.

El WHO ICTRP proporciona un punto de acceso a datos suministrados por registros que cumplen los criterios de contenido y calidad de la OMS. Además, intenta agrupar las inscripciones múltiples correspondientes al mismo ensayo. Sin embargo, un metarregistro no elimina necesariamente la necesidad de consultar directamente determinadas fuentes (7).

En Europa debe prestarse atención a la transición entre el EU Clinical Trials Register y CTIS (información oficial de la EMA sobre el Reglamento y CTIS). Desde el 31 de enero de 2023, todas las nuevas solicitudes de ensayos clínicos en la Unión Europea y el Espacio Económico Europeo deben presentarse mediante CTIS. Desde el 31 de enero de 2025, el Reglamento (UE) n.º 536/2014 es plenamente aplicable y los ensayos que continuaban bajo la Directiva anterior debían haberse transferido al nuevo sistema. El EU Clinical Trials Register sigue siendo necesario para recuperar información sobre ensayos tramitados conforme al marco normativo anterior (8).

Para una revisión sistemática exhaustiva de intervenciones, el planteamiento adecuado sería:

Buscar en CENTRAL, MEDLINE y Embase, cuando esté disponible, para localizar informes publicados, resúmenes de congresos y otros documentos.
Buscar separadamente en ClinicalTrials.gov y WHO ICTRP para identificar ensayos registrados, en curso, interrumpidos, no publicados o con resultados depositados únicamente en el registro.
Añadir CTIS, EU Clinical Trials Register u otros registros nacionales o especializados cuando la intervención, el periodo o el ámbito geográfico lo justifiquen.
Vincular posteriormente todos los registros, protocolos y publicaciones que correspondan al mismo ensayo.

Dudas frecuentes de buscar en CENTRAL y Embase vs. registros originales

¿Basta con buscar en CENTRAL o Embase?

No. Aunque ambas bases incorporan actualmente registros procedentes de ClinicalTrials.gov —y CENTRAL también registros procedentes de WHO ICTRP—, una búsqueda en ellas no debe considerarse equivalente a la consulta directa de los registros originales (2,6,9).

La recomendación metodológica no consiste en buscar en ClinicalTrials.gov o WHO ICTRP en lugar de CENTRAL o Embase. Las bases bibliográficas y los registros deben utilizarse de forma complementaria porque responden a preguntas diferentes:

CENTRAL, MEDLINE y Embase se utilizan principalmente para localizar informes de ensayos: artículos, resúmenes de congresos y otros documentos.
ClinicalTrials.gov y WHO ICTRP permiten identificar los ensayos registrados, con independencia de que hayan generado una publicación.

¿Qué evidencia existe?

Banno y colaboradores evaluaron si CENTRAL podía sustituir las búsquedas en ClinicalTrials.gov e ICTRP. De 247 registros de ensayos en curso o no publicados incluidos en 50 revisiones Cochrane, CENTRAL recuperó 200 y no identificó 47. La sensibilidad fue del 81 % (intervalo de confianza del 95 %: 76-85 %) (11).

El estudio utilizó búsquedas realizadas en 2019, por lo que ese porcentaje no debe extrapolarse directamente al CENTRAL actual. Sin embargo, la edición vigente del Manual Cochrane continúa señalando que las búsquedas directas en ClinicalTrials.gov e ICTRP pueden localizar registros e información no identificables en CENTRAL (2-6).

Otra evaluación demostró la complementariedad de las fuentes. De 81 ensayos finalizados con resultados disponibles, siete se localizaron exclusivamente mediante búsquedas en registros y ocho exclusivamente mediante bases bibliográficas. De los 42 ensayos en curso identificados, 26 (el 62 %) fueron localizados únicamente mediante la búsqueda registral (12). Al tratarse de un estudio de caso sobre una temática determinada, estos porcentajes no son necesariamente generalizables. Sin embargo, muestran que ninguna de las dos aproximaciones identifica por sí sola todos los ensayos.

¿Tienen la misma cobertura?

No. CENTRAL incluye registros de ensayos aleatorizados o cuasialeatorizados identificados en ClinicalTrials.gov, WHO ICTRP y otras fuentes. No incorpora todos los diseños ni todos los metadatos del registro original. Los registros procedentes de ClinicalTrials.gov no incluyen en CENTRAL los resultados depositados ni indican necesariamente si existen resultados o publicaciones asociadas. EMBASE incluye actualmente más de 552.000 registros de ClinicalTrials.gov y ofrece 37 campos procedentes de esta fuente, pero no tiene una cobertura equivalente del conjunto de registros integrados en WHO ICTRP. ClinicalTrials.gov incluye el registro original y repositorio de resultados. Permite acceder al registro completo, a sus resultados, publicaciones relacionadas y al historial de cambios. El Portal WHO ICTRP integra datos de registros primarios y proveedores de diferentes países y regiones. Amplía la cobertura más allá de ClinicalTrials.gov y enlaza con los registros originales

¿Tienen la misma finalidad?

La búsqueda bibliográfica responde principalmente a la pregunta: ¿Qué documentos se han publicado sobre este ensayo? La búsqueda en registros responde además a otra pregunta: ¿Qué ensayos se iniciaron, incluidos los que continúan en curso, se interrumpieron o nunca publicaron sus resultados? Esta segunda pregunta es esencial para valorar el sesgo de publicación y la evidencia ausente. Si únicamente se buscan publicaciones, el conjunto localizado puede sobrerrepresentar los estudios con resultados positivos, favorables o estadísticamente significativos.

Paso 3. Traducir la pregunta de revisión a una estrategia específica para registros

Las estrategias de MEDLINE no deben copiarse literalmente en ClinicalTrials.gov, ICTRP o CTIS. Sus campos, sistemas de sinonimia, operadores, posibilidades de truncamiento y límites son diferentes.

La guía de Hunter y colaboradores recomienda comenzar con uno o dos conceptos centrales de la pregunta, normalmente la población o condición y la intervención.

El comparador y los desenlaces suelen omitirse porque no siempre se describen de manera consistente en los registros y pueden reducir la sensibilidad. Tampoco suele ser necesario incorporar un filtro de ensayo clínico cuando se busca en un registro dedicado principalmente a estudios clínicos (1).

Paso 4. Documentar y exportar los resultados

Por cada búsqueda debe conservarse:

Nombre del registro.
Dirección web o interfaz empleada.
Modalidad de búsqueda: básica, avanzada o mediante API.
Fecha exacta.
Estrategia copiada tal como fue ejecutada.
Campos consultados.
Filtros o límites.
Número de resultados.
Formato de exportación.
Nombre de la persona que realizó la búsqueda.
Captura de pantalla o copia de la página de resultados cuando ayude a preservar la trazabilidad.

Conviene conservar los archivos originales de cada registro sin modificarlos y trabajar sobre una copia integrada. ClinicalTrials.gov permite descargar registros en CSV, JSON, RIS y otros formatos (13) ICTRP permite exportar los resultados en XML (7). CTIS ofrece funciones de búsqueda y descarga (8).

Paso 5. Crear un fichero maestro centrado en el estudio

Los registros recuperados pueden gestionarse en una hoja de cálculo, un gestor de referencias, una base de datos o una herramienta de revisión. Sin embargo, debería existir un fichero maestro que permita reconstruir la relación entre estudios y documentos.

Paso 6. Deduplicar en dos niveles diferentes

Primer nivel: registros duplicados

Son copias del mismo registro recuperadas mediante diferentes búsquedas o fuentes. Comparten el mismo identificador, por ejemplo, el mismo número NCT.

Estos duplicados pueden eliminarse conservando la versión más completa y reciente, aunque debe mantenerse la trazabilidad de la fuente mediante la que se recuperaron.

Segundo nivel: registros múltiples del mismo ensayo

Un ensayo puede haberse registrado en ClinicalTrials.gov, CTIS y otro registro nacional, recibiendo identificadores distintos.

No son duplicados documentales estrictos: pueden contener información diferente o haberse actualizado en momentos distintos. En lugar de borrar uno de ellos, deben conservarse y agruparse bajo un único identificador interno de estudio.

Paso 7. Vincular los registros con protocolos y publicaciones

No debe confiarse exclusivamente en los enlaces incluidos automáticamente en el registro. Una revisión metodológica comprobó que la vinculación entre registros y publicaciones continúa necesitando búsquedas e inspección manual (14).

El proceso puede organizarse en tres niveles:

Vinculación automática: Revisar las publicaciones y referencias enlazadas en el registro.
Vinculación inferida: Buscar el identificador del ensayo en PubMed, Embase y otros buscadores. Si no aparece, combinar acrónimo, promotor, investigador, intervención, población, tamaño muestral, centros y fechas.
Vinculación mediante consulta: Contactar con investigadores o promotores cuando persistan dudas sobre la identidad del ensayo, su publicación o sus resultados.

Cada ensayo debería disponer de una “familia documental” que agrupe:

Registros primarios y secundarios.
Protocolo.
Plan de análisis estadístico.
Resúmenes de congresos.
Publicación principal.
Publicaciones de seguimiento.
Informes de seguridad.
Resultados depositados en registros.
Informes regulatorios.
Comunicaciones con los investigadores.

Paso 8. Cribar el registro completo y clasificar el ensayo

Un cribado preliminar por título puede utilizarse para eliminar registros manifiestamente irrelevantes, pero sus títulos suelen ser poco informativos. La decisión final debe adoptarse revisando el registro completo en la plataforma original.

En una revisión sistemática convencional, la selección debería realizarse por dos revisores de forma independiente (2). En una revisión rápida podría justificarse un proceso abreviado, pero debe declararse y valorarse el riesgo de perder estudios.

Paso 9. Incorporar los registros a la síntesis y a la evaluación del sesgo

Si el registro contiene resultados utilizables

Los datos pueden incorporarse a la síntesis narrativa o al metanálisis si:

El ensayo cumple los criterios de elegibilidad.
Los resultados corresponden a los desenlaces y momentos definidos.
Se conocen los denominadores y la población analizada.
Existen datos suficientes para calcular el efecto y su precisión.
No se está duplicando información ya incluida desde otra publicación.
La procedencia y las limitaciones de los datos se notifican claramente.

La ausencia de publicación en una revista no constituye, por sí sola, un motivo para excluir resultados elegibles. Tampoco debe confundirse la falta de revisión por pares con una evaluación formal del riesgo de sesgo.

Si se conoce el ensayo, pero sus resultados no están disponibles

El ensayo no puede aportar una estimación numérica, pero no debe desaparecer de la revisión. Su existencia, tamaño previsto, fecha de finalización y desenlaces registrados ayudan a valorar el riesgo de sesgo debido a evidencia ausente.

Comparación entre planificación y publicación

Para aplicar el dominio de RoB 2 relativo a la selección del resultado comunicado, debe examinarse si el resultado incluido coincide con un plan de análisis definido antes de que los datos estuvieran disponibles.

Un registro retrospectivo o modificado después del análisis no proporciona la misma garantía que un protocolo o registro prospectivo suficientemente detallado (17).

A nivel de la síntesis, ROB-ME permite valorar el riesgo de sesgo debido a estudios completos o resultados concretos ausentes por su significación, magnitud o dirección. La evaluación debe integrar los ensayos identificados sin resultados, las discrepancias entre fuentes y otros indicios de falta selectiva de evidencia (18).

La mera existencia de una discrepancia no obliga automáticamente a reducir la certeza de la evidencia. Su importancia dependerá del desenlace afectado, la magnitud de los datos ausentes, la plausibilidad de selección y el posible efecto sobre la estimación.

Paso 10. Actualizar la búsqueda

Los registros cambian: un ensayo en curso puede finalizar, aparecer una publicación, depositarse resultados o modificarse su estado.

En la actualización se debe:

Repetir la estrategia original o justificar sus modificaciones.
Buscar registros nuevos por fecha de registro, dejando un pequeño solapamiento entre periodos.
Revisar nuevamente los registros ya identificados.
Comprobar cambios de estado.
Buscar resultados y publicaciones añadidas.
Actualizar las tablas de estudios en curso y pendientes de clasificación.

La frecuencia debe adaptarse a la velocidad de producción de evidencia. Una revisión viva puede necesitar búsquedas mensuales o trimestrales; una revisión convencional, una actualización próxima al cierre editorial.

Paso 11. Informar siguiendo PRISMA 2020 y PRISMA-S

PRISMA 2020 proporciona diagramas específicos para revisiones que identifican estudios mediante bases de datos y registros. El diagrama debe distinguir entre:

Registros recuperados.
Registros duplicados eliminados.
Registros cribados.
Informes buscados y evaluados.
Estudios finalmente incluidos.

Esta distinción permite que varios registros, protocolos y artículos terminen agrupados como un único estudio (19).

PRISMA-S recomienda informar:

Todos los registros consultados.
Nombre y enlace de cada fuente.
Estrategias completas tal como se ejecutaron.
Fechas de búsqueda.
Límites y filtros, o la ausencia de ellos.
Número de resultados de cada fuente.
Proceso y programas de deduplicación.
Métodos de actualización.
Revisión por pares de la estrategia, si se realizó (20).

También deben citarse los registros de los ensayos incluidos, indicando su identificador y URL estable, igual que se citan los demás informes del estudio (1-2,20).

En conclusión

Buscar en registros de ensayos clínicos no consiste simplemente en añadir otra base de datos a la estrategia bibliográfica. Requiere trabajar con una lógica centrada en el estudio: identificar el ensayo, reunir todos sus registros e informes, reconstruir su evolución y determinar qué información puede utilizarse con suficiente confianza.

CENTRAL y Embase son fuentes fundamentales y contienen actualmente registros procedentes de ClinicalTrials.gov. Sin embargo, su cobertura, estructura, funcionalidades e información disponible no son equivalentes a las de los registros originales. La recomendación metodológica no consiste en elegir entre unas fuentes u otras, sino en utilizarlas de manera complementaria.

El error más importante no es solo omitir un ensayo no publicado. También lo es encontrar su registro y tratarlo como si fuera un estudio diferente del artículo que posteriormente comunica sus resultados.

Una gestión adecuada convierte los registros en algo más que una fuente de literatura gris: los transforma en una herramienta para evaluar la integridad del conjunto de evidencia, detectar resultados ausentes y producir revisiones sistemáticas más transparentes y fiables.

Referencias

Herramientas y tips para revisiones sistemáticas desde la práctica bibliotecaria. Parte 1. Recolección de términos controlados y libres.

El pasado martes tuve el placer de impartir el curso “Fundamentos metodológicos de revisiones sistemáticas”, organizado por BiblioSalud, la red de bibliotecarios y profesionales de la información en ciencias de la salud de España. Esta sesión formativa, dirigida especialmente a bibliotecarios médicos, se centró en los aspectos clave que debemos conocer para comprender y acompañar con rigor el desarrollo de una revisión sistemática.

En esta entrada del blog quiero comenzar a compartir una selección de las herramientas y recomendaciones prácticas que utilizo habitualmente en mi trabajo diario con documentos de síntesis de evidencia.

El objetivo es ofrecer una guía no exhaustiva, hay muchas y variadas (ver figura) pero con recomendaciones y herramientas útiles y basada en mi experiencia, que sirva tanto a quienes empiezan como a quienes ya participan en revisiones sistemáticas desde las bibliotecas.

Voy a dividir las herramientas en varios apartados según su uso:

Recolección de términos controlados y libres.
Proceso de búsqueda y cribado.
Chatbots e inteligencia artificial para apoyar la confección de estrategias booleanas.
Herramientas para la búsqueda complementaria.
Otras herramientas recomendadas para las revisiones sistemáticas.

En esta entrada veremos las primeras de estas herramientas y recomendaciones para la recolección de términos.

Recolección de términos

Uno de los pasos más críticos en cualquier revisión sistemática es la correcta identificación de términos controlados y palabras clave. Una estrategia de búsqueda bien construida comienza con una recolección exhaustiva de términos y para ello contamos con una serie de recursos imprescindibles:

1.1. Entry Terms de MeSH Database.

La herramienta clásica para explorar la jerarquía de los Medical Subject Headings (MeSH). Nos permite ver la definición de cada término, sus sinónimos, su posición dentro del árbol jerárquico, subencabezamientos permitidos y términos relacionados o «Entry Terms». Fundamental para identificar los términos controlados exactos que se deben utilizar en PubMed y para entender el enfoque conceptual con el que el sistema indexa los documentos.

1.2. Sinónimos de Emtree de EMBASE

El Emtree es el tesauro específico de la base de datos Embase. Su lógica es similar al MeSH pero tiene su propia estructura y contiene más términos, especialmente útiles para temas en farmacología o dispositivos médicos. Conviene hacer búsquedas paralelas en MeSH y Emtree para comparar coberturas y encontrar sinónimos o variantes terminológicas que pueden enriquecer la estrategia.

1.3. Yale MESH Analyzer https://mesh.med.yale.edu/

Esta herramienta permite comparar los términos MeSH asignados, los términos empleados en el título y resumen así como las palabras clave de los autores a un conjunto de artículos. Es especialmente útil para detectar patrones o términos recurrentes en la literatura más relevante sobre tu tema. Solo necesitas extraer los PMIDs de los artículos clave y el analizador los agrupa mostrando visualmente los MeSH comunes. Ideal para verificar si estás pasando por alto términos relevantes o para ajustar tu estrategia inicial.

1.4. Word Freq de SR Accelerator (ahora TERA) https://tera-tools.com/

Esta herramienta permite analizar la frecuencia de palabras en títulos y resúmenes de los resultados de una búsqueda bibliográfica. Solo necesitas copiar y pegar el listado de referencias (por ejemplo, desde PubMed) y Word Freq generará un listado de términos ordenados por frecuencia. Es especialmente útil para:

Identificar términos clave y sinónimos que puedes haber pasado por alto.
Detectar conceptos emergentes o patrones de lenguaje en la literatura.
Afinar tu estrategia de búsqueda ajustando los términos libres.

Una herramienta sencilla pero muy eficaz para enriquecer la fase exploratoria de cualquier revisión sistemática.

1.5. PubReminer https://hgserver2.amc.nl/cgi-bin/miner/miner2.cgi

Es una potente herramienta para realizar minería de datos sobre resultados de PubMed. Introduciendo una lista de PMIDs o haciendo una búsqueda directa, puedes ver las frecuencias de palabras en títulos, resúmenes y términos MeSH. También puedes analizar la aparición de autores, revistas, años de publicación… Es perfecta para afinar términos libres y obtener una imagen más clara del contexto bibliográfico.

1.6. MeSH on Demand https://meshb.nlm.nih.gov/MeSHonDemand

Desarrollado por la National Library of Medicine, este recurso es especialmente útil cuando partimos de un texto breve (como el resumen de un protocolo o el título de un artículo). Solo tienes que copiar el contenido y MeSH on Demand te devuelve sugerencias de términos MeSH relevantes. Es una excelente forma de inspirarte cuando aún estás perfilando la estrategia inicial.

1.7. Asistente de inteligencia artificial MeshMaster

MeSHMaster es un chatbot especializado que utiliza inteligencia artificial para ayudarte a construir estrategias de búsqueda booleanas, combinando términos MeSH y palabras clave libres. A partir de una descripción breve del tema o una pregunta clínica, el asistente sugiere:

Términos MeSH relevantes y sinónimos.
Combinaciones booleanas iniciales (AND, OR, NOT).
Variantes terminológicas en inglés que pueden enriquecer la sensibilidad de la búsqueda.

Es una herramienta especialmente útil en las primeras fases de diseño de la estrategia, cuando se busca inspiración o una validación rápida de conceptos clave. Aporta rapidez sin perder la lógica estructural que requiere una buena estrategia de búsqueda.

Te invito a seguir mis próximas entradas para descubrir cómo integrar estas herramientas en tu revisión sistemática.

¿Cómo limitamos el resultado de una búsqueda bibliográfica a solo humanos?: Recomendación para búsqueda en revisiones sistemáticas

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:

Búsqueda de revisiones sistemáticas en PubMed, MEDLINE (Ovid), EMBASE (Elsevier), CINAHL (EBSCO) y SCOPUS

Los filtros de búsqueda son estrategias de búsqueda diseñadas para recuperar tipos específicos de registros, como los de un diseño metodológico concreto.

Aquí os dejo varios filtros que he localizado que nos ayudarán a buscar no solo por revisiones sistemáticas, si no también por las diferentes tipologías dentro de la gran familia de revisiones (1).

Filtro para PubMed actualizado el 26 de septiembre de 2023 (2):

(«Systematic Review»[Publication Type:NoExp] OR «Systematic Reviews as Topic»[mesh:noexp] OR ((«comprehensive»[TIAB] OR «integrated»[TIAB] OR «integrative»[TIAB] OR «mapping»[TIAB] OR «methodology»[TIAB] OR «narrative»[TIAB] OR «scoping»[TIAB] OR «systematic»[TIAB]) AND («search»[TIAB] OR «searched»[TIAB] OR «searches»[TIAB] OR «studies»[TIAB]) AND («cinahl»[TIAB] OR «cochrane»[TIAB] OR «embase»[TIAB] OR «psycinfo»[TIAB] OR «pubmed»[TIAB] OR «medline»[TIAB] OR «scopus»[TIAB] OR «web science»[TIAB] OR «bibliographic review»[TIAB:~1] OR «bibliographic reviews»[TIAB:~1] OR «literature review»[TIAB:~1] OR «literature reviews»[TIAB:~1] OR «literature search»[TIAB:~1] OR «literature searches»[TIAB:~1] OR «narrative review»[TIAB:~1] OR «narrative reviews»[TIAB:~1] OR «qualitative review»[TIAB:~1] OR «qualitative reviews»[TIAB:~1] OR «quantitative review»[TIAB] OR «quantitative reviews»[TIAB])) OR «comprehensive review»[TIAB] OR «comprehensive reviews»[TIAB] OR «comprehensive search»[TIAB] OR «comprehensive searches»[TIAB] OR «critical review»[TIAB] OR «critical reviews» [TIAB] OR ((«electronic database»[TIAB:~1] OR «electronic databases»[TIAB:~1] OR «databases searched»[TIAB:~3]) AND (eligibility[tiab] OR excluded[tiab] OR exclusion[tiab] OR included[tiab] OR inclusion[tiab])) OR «evidence assessment»[TIAB] OR «evidence review»[TIAB] OR «exploratory review»[TIAB] OR «framework synthesis»[TIAB] OR «Integrated review»[TIAB] OR «integrated reviews»[TIAB] OR «integrative review»[TIAB:~1] OR «integrative reviews»[TIAB:~1] OR «mapping review»[TIAB:~1] OR «meta-review»[TIAB:~1] OR «meta-synthesis»[TIAB:~1] OR «methodology review»[TIAB:~1] OR («mixed methods»[TIAB:~0] AND «methods review»[TIAB:~1]) OR («mixed methods»[TIAB:~0] AND «methods synthesis»[TIAB:~1]) OR «overview reviews»[TIAB:~4] OR («PRISMA»[TIAB] AND «preferred»[TIAB]) OR «PRISMA-P»[TIAB:~0] OR «prognostic review»[TIAB:~1] OR «psychometric review»[TIAB:~1] OR («rapid evidence»[TIAB:~0] AND «evidence assessment»[TIAB:~0]) OR «rapid realist»[TIAB:~0] OR «rapid review»[TIAB:~1] OR «rapid reviews»[TIAB:~1] OR «realist review»[TIAB:~1] OR «review of reviews»[TIAB:~1] OR «scoping review»[TIAB:~1] OR «scoping reviews»[TIAB:~1] OR «scoping study»[TIAB:~1] OR («state art «[TIAB:~2] AND «art review»[TIAB:~1]) OR «systematic evidence map»[TIAB] OR «systematic mapping»[TIAB:~1] OR «systematic literature»[TIAB:~1] OR «systematic Medline»[TIAB:~2] OR «systematic PubMed»[TIAB:~2] OR «systematic review»[TIAB:~1] OR «systematic reviews»[TIAB:~1] OR «systematic search»[TIAB:~1] OR «systematic searches»[TIAB:~1] OR «systematical review»[TIAB:~1] OR «systematical reviews»[TIAB:~1] OR «systematically identified»[TIAB:~1] OR «systematically review»[TIAB:~1] OR «systematically reviewed»[TIAB:~1] OR «umbrella review»[TIAB:~1] OR «umbrella reviews»[TIAB:~1] OR «Cochrane Database Syst Rev»[ta] OR «evid rep technol assess full rep»[Journal] OR «evid rep technol assess summ»[Journal])

Filtro para MEDLINE (OVID) actualizado a 22 de septiembre de 2023 (3):

«systematic review».pt. or «Systematic Reviews as Topic»/ or «Cochrane Database of Systematic Reviews».jn. or (evidence report technology assessment or evidence report technology assessment summary).jn. or (((comprehensive* or integrative or mapping or rapid or realist or scoping or systematic or systematical or systematically or systematicaly or systematicly or umbrella) adj3 (bibliographical or bibliographically or bibliographics or literature or review or reviews)) or (state adj3 art adj1 review) or (research adj2 synthesis) or ((data or information) adj3 synthesis)).ti,ab,kf. or ((data adj2 (extract or extracting or extractings or extraction or extraction)).ti,ab,kf. and («review».ti. or «review».pt.)) or (((electronic or searched) adj2 database*) and (eligibility or excluded or exclusion or included or inclusion)).ti,ab,kf. or (overview adj4 reviews).ti,ab,kf. or ((review adj3 (rationale or evidence)).ti,ab. and «review».pt.) or (PRISMA or (preferred adj1 reporting)).ab. or (cinahl or (cochrane adj3 (trial or trials)) or embase or medline or psyclit or (psycinfo not (psycinfo adj1 database)) or pubmed or scopus or (sociological adj1 abstracts) or (web adj2 science)).ab.

Filtro para EMBASE (Elsevier) actualizado a 21 de septiembre de 2023 (4):

‘systematic review’/de OR ‘systematic review (topic)’/de OR ((‘comprehensive’:ti,ab,kw OR ‘integrated’:ti,ab,kw OR ‘integrative’:ti,ab,kw OR ‘mapping’:ti,ab,kw OR ‘methodology’:ti,ab,kw OR ‘narrative’:ti,ab,kw OR ‘scoping’:ti,ab,kw OR ‘systematic’:ti,ab,kw) AND (‘search’:ti,ab,kw OR ‘searched’:ti,ab,kw OR ‘searches’:ti,ab,kw OR ‘studies’:ti,ab,kw) AND (‘cinahl’:ti,ab,kw OR ‘cochrane’:ti,ab,kw OR ‘embase’:ti,ab,kw OR ‘psycinfo’:ti,ab,kw OR ‘pubmed’:ti,ab,kw OR ‘medline’:ti,ab,kw OR ‘scopus’:ti,ab,kw OR ‘web of science’:ti,ab,kw OR ‘bibliographic review’:ti,ab,kw OR ‘bibliographic reviews’:ti,ab,kw OR ‘literature review’:ti,ab,kw OR ‘literature reviews’:ti,ab,kw OR ‘literature search’:ti,ab,kw OR ‘literature searches’:ti,ab,kw OR ‘narrative review’:ti,ab,kw OR ‘narrative reviews’:ti,ab,kw OR ‘qualitative review’:ti,ab,kw OR ‘qualitative reviews’:ti,ab,kw OR ‘quantitative review’:ti,ab,kw OR ‘quantitative reviews’:ti,ab,kw)) OR ‘comprehensive review’:ti,ab,kw OR ‘comprehensive reviews’:ti,ab,kw OR ‘comprehensive search’:ti,ab,kw OR ‘comprehensive searches’:ti,ab,kw OR ‘critical review’:ti,ab,kw OR ‘critical reviews’:ti,ab,kw OR ((‘electronic database’:ti,ab,kw OR ‘electronic databases’:ti,ab,kw OR databases NEAR/3 searched) AND (eligibility:ti,ab,kw OR excluded:ti,ab,kw OR exclusion:ti,ab,kw OR included:ti,ab,kw OR inclusion:ti,ab,kw)) OR ‘evidence assessment’:ti,ab,kw OR ‘evidence review’:ti,ab,kw OR ‘exploratory review’:ti,ab,kw OR ‘framework synthesis’:ti,ab,kw OR ‘Integrated review’:ti,ab,kw OR ‘integrated reviews’:ti,ab,kw OR ‘integrative review’:ti,ab,kw OR ‘integrative reviews’:ti,ab,kw OR ‘mapping review’:ti,ab,kw OR ‘meta-review’:ti,ab,kw OR ‘meta-synthesis’:ti,ab,kw OR ‘methodology review’:ti,ab,kw OR ‘mixed methods review’:ti,ab,kw OR ‘mixed methods synthesis’:ti,ab,kw OR (overview NEAR/4 reviews) OR ‘PRISMA’:ab OR (‘preferred’:ti,ab,kw and reporting:ti,ab,kw) OR ‘prognostic review’:ti,ab,kw OR ‘psychometric review’:ti,ab,kw OR ‘rapid evidence assessment’:ti,ab,kw OR ‘rapid literature review’:ti,ab,kw OR ‘rapid literature search’:ti,ab,kw OR ‘rapid realist’:ti,ab,kw OR ‘rapid review’:ti,ab,kw OR ‘rapid reviews’:ti,ab,kw OR ‘realist review’:ti,ab,kw OR ‘review of reviews’:ti,ab,kw OR ‘scoping review’:ti,ab,kw OR ‘scoping reviews’:ti,ab,kw OR ‘scoping study’:ti,ab,kw OR ‘state of the art review’:ti,ab,kw OR ‘systematic evidence map’:ti,ab,kw OR ‘systematic evidence mapping’:ti,ab,kw OR ‘systematic literature’:ti,ab,kw OR ‘systematic Medline’:ti,ab,kw OR ‘systematic PubMed’:ti,ab,kw OR ‘systematic review’:ti,ab,kw OR ‘systematic reviews’:ti,ab,kw OR ‘systematic search’:ti,ab,kw OR ‘systematic searches’:ti,ab,kw OR ‘systematical literature review’:ti,ab,kw OR ‘systematical review’:ti,ab,kw OR ‘systematical reviews’:ti,ab,kw OR ‘systematically identified’:ti,ab,kw OR ‘systematically review’:ti,ab,kw OR ‘systematically reviewed’:ti,ab,kw OR ‘umbrella review’:ti,ab,kw OR ‘umbrella reviews’:ti,ab,kw OR ‘13616137’:is OR ‘Cochrane Database of Systematic Reviews’/jt

CINAHL (Ebsco) actualizada a 1 de agosto de 2023 (5):
(MH «meta analysis» OR MH «systematic review» OR MH «Technology, Medical/EV» OR PT «systematic review» OR PT «meta analysis» OR (((TI systematic* OR AB systematic*) N3 ((TI review* OR AB review*) OR (TI overview* OR AB overview*))) OR ((TI methodologic* OR AB methodologic*) N3 ((TI review* OR AB review*) OR (TI overview* OR AB overview*)))) OR (((TI quantitative OR AB quantitative) N3 ((TI review* OR AB review*) OR (TI overview* OR AB overview*) OR (TI synthes* OR AB synthes*))) OR ((TI research OR AB research) N3 ((TI integrati* OR AB integrati*) OR (TI overview* OR AB overview*)))) OR (((TI integrative OR AB integrative) N3 ((TI review* OR AB review*) OR (TI overview* OR AB overview*))) OR ((TI collaborative OR AB collaborative) N3 ((TI review* OR AB review*) OR (TI overview* OR AB overview*))) OR ((TI pool* OR AB pool*) N3 (TI analy* OR AB analy*))) OR ((TI «data synthes*» OR AB «data synthes*») OR (TI «data extraction*» OR AB «data extraction*») OR (TI «data abstraction*» OR AB «data abstraction*»)) OR ((TI handsearch* OR AB handsearch*) OR (TI «hand search*» OR AB «hand search*»)) OR ((TI «mantel haenszel» OR AB «mantel haenszel») OR (TI peto OR AB peto) OR (TI «der simonian» OR AB «der simonian») OR (TI dersimonian OR AB dersimonian) OR (TI «fixed effect*» OR AB «fixed effect*») OR (TI «latin square*» OR AB «latin square*»)) OR ((TI «met analy*» OR AB «met analy*») OR (TI metanaly* OR AB metanaly*) OR (TI «technology assessment*» OR AB «technology assessment*») OR (TI HTA OR AB HTA) OR (TI HTAs OR AB HTAs) OR (TI «technology overview*» OR AB «technology overview*») OR (TI «technology appraisal*» OR AB «technology appraisal*»)) OR ((TI «meta regression*» OR AB «meta regression*») OR (TI metaregression* OR AB metaregression*)) OR (TI meta-analy* OR TI metaanaly* OR TI «systematic review*» OR TI «biomedical technology assessment*» OR TI «bio-medical technology assessment*» OR AB meta-analy* OR AB metaanaly* OR AB «systematic review*» OR AB «biomedical technology assessment*» OR AB «bio-medical technology assessment*» OR MW meta-analy* OR MW metaanaly* OR MW «systematic review*» OR MW «biomedical technology assessment*» OR MW «bio-medical technology assessment*») OR ((TI medline OR AB medline OR MW medline) OR (TI cochrane OR AB cochrane OR MW cochrane) OR (TI pubmed OR AB pubmed OR MW pubmed) OR (TI medlars OR AB medlars OR MW medlars) OR (TI embase OR AB embase OR MW embase) OR (TI cinahl OR AB cinahl OR MW cinahl)) OR (SO Cochrane OR SO health technology assessment OR SO evidence report) OR ((TI comparative OR AB comparative) N3 ((TI efficacy OR AB efficacy) OR (TI effectiveness OR AB effectiveness))) OR ((TI «outcomes research» OR AB «outcomes research») OR (TI «relative effectiveness» OR AB «relative effectiveness»)) OR (((TI indirect OR AB indirect) OR (TI «indirect treatment» OR AB «indirect treatment») OR (TI mixed-treatment OR AB mixed-treatment) OR (TI bayesian OR AB bayesian)) N3 (TI comparison* OR AB comparison*)) OR ((TI multi* OR AB multi*) N3 (TI treatment OR AB treatment) N3 (TI comparison* OR AB comparison*)) OR ((TI mixed OR AB mixed) N3 (TI treatment OR AB treatment) N3 ((TI meta-analy* OR AB meta-analy*) OR (TI metaanaly* OR AB metaanaly*))) OR (TI «umbrella review*» OR AB «umbrella review*») OR ((TI multi* OR AB multi*) N2 (TI paramet* OR AB paramet*) N2 (TI evidence OR AB evidence) N2 (TI synthesis OR AB synthesis)) OR ((TI multiparamet* OR AB multiparamet*) N2 (TI evidence OR AB evidence) N2 (TI synthesis OR AB synthesis)) OR ((TI multi-paramet* OR AB multi-paramet*) N2 (TI evidence OR AB evidence) N2 (TI synthesis OR AB synthesis))

SCOPUS actualizada a 20 de diciembre de 2021 (6):

TITLE-ABS-KEY((systematic* W/3 (review* OR overview* )) OR (methodologic* W/3 (review* OR overview* ))) OR TITLE-ABS-KEY((quantitative W/3 (review* OR overview* OR synthes* )) OR (research W/3 (integrati* OR overview* ))) OR TITLE-ABS-KEY((integrative W/3 (review* OR overview* )) OR (collaborative W/3 (review* OR overview* )) OR (pool* W/3 analy* )) OR TITLE-ABS-KEY(«data synthes*» OR «data extraction*» OR «data abstraction*» ) OR TITLE-ABS-KEY(handsearch* OR «hand search*» ) OR TITLE-ABS-KEY(«mantel haenszel» OR peto OR «der simonian» OR dersimonian OR «fixed effect*» OR «latin square*» ) OR TITLE-ABS-KEY(«met analy*» OR metanaly* OR «technology assessment*» OR HTA OR HTAs OR «technology overview*» OR «technology appraisal*» ) OR TITLE-ABS-KEY(«meta regression*» OR metaregression* ) OR TITLE-ABS-KEY(meta-analy* OR metaanaly* OR «systematic review*» OR «biomedical technology assessment*» OR «bio-medical technology assessment*» ) OR TITLE-ABS-KEY(medline OR cochrane OR pubmed OR medlars OR embase OR cinahl ) OR SRCTITLE(cochrane OR (health W/2 «technology assessment» ) OR «evidence report» ) OR TITLE-ABS-KEY(comparative W/3 (efficacy OR effectiveness )) OR TITLE-ABS-KEY(«outcomes research» OR «relative effectiveness» ) OR TITLE-ABS-KEY((indirect OR «indirect treatment» OR mixed-treatment OR bayesian ) W/3 comparison* ) OR TITLE-ABS-KEY(multi* W/3 treatment W/3 comparison* ) OR TITLE-ABS-KEY(mixed W/3 treatment W/3 (meta-analy* OR metaanaly* )) OR TITLE-ABS-KEY(«umbrella review*») OR TITLE-ABS-KEY(multi* W/2 paramet* W/2 evidence W/2 synthesis ) OR TITLE-ABS-KEY(multiparamet* W/2 evidence W/2 synthesis ) OR TITLE-ABS-KEY(multi-paramet* W/2 evidence W/2 synthesis )

BIBLIOGRAFÍA

Sutton A, Clowes M, Preston L, Booth A. Meeting the review family: exploring review types and associated information retrieval requirements. Health Info Libr J. 2019 Sep;36(3):202-222. doi: 10.1111/hir.12276.
VonVille H. YOPL. 2023 [citado 4 de enero de 2024]. PubMed Research Methodology Search Filters and limits. Disponible en: https://www.yopl.info/post/pubmed-research-methodology-search-filters-and-a-couple-of-nifty-limits
VonVille H. YOPL. 2023 [citado 4 de enero de 2024]. Ovid Medline Research Methodology Search Filters. Disponible en: https://www.yopl.info/post/ovid-medline-research-methodology-search-filters-and-a-couple-of-nifty-limits
VonVille H. YOPL. 2023 [citado 4 de enero de 2024]. Embase (Elsevier) Research Methodology Search Filters and Limits. Disponible en: https://www.yopl.info/post/embase-elsevier-research-methodology-search-filters-and-limits
CINAHL. In: CADTH Search Filters Database. Ottawa: CADTH; 2024 [citado 4 de enero de 2024]. Disponible en: https://searchfilters.cadth.ca/link/98.
Scopus. In: CADTH Search Filters Database. Ottawa: CADTH; 2024 [citado 4 de enero de 2024]. Disponible en: https://searchfilters.cadth.ca/link/105. Accessed 2024-01-04.

Búsqueda de información, calidad de la evidencia científica y recursos de la biblioteca del Hospital de Getafe

Dentro del curso de «Principios básicos en investigación clínica» que ha comenzado a celebrarse hoy en el Hospital Universitario de Getafe, he impartido una clase sobre la búsqueda de información, calidad de la evidencia científica y recursos de la Biblioteca del Hospital de Getafe.

Comparto con todos mi presentación, esperando os resulte de interés.

https://view.genial.ly/652ebc4783920100110921d6

¿Cómo limitamos el resultado de una búsqueda bibliográfica a solo humanos?: recomendación para búsqueda en revisiones sistemáticas

¿Cómo limitamos el resultado de una búsqueda bibliográfica a solo humanos?: recomendación para búsqueda en revisiones sistemáticas. 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?

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

PubMed

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:

Cobertura y solapamiento de las bases de datos utilizadas en las revisiones sistemáticas de ciencias de la salud

Cobertura y solapamiento de las bases de dato sutilizadas en las #RevisionesSistemáticas de ciencias de la salud #SysRev

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:

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.

Filtrar nuestros resultados de búsqueda a estudios en humanos

Aquí os dejo mi presentación de cómo limitar los resultados de nuestra búsqueda a humanos en diferentes bases de datos y plataformas

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).

8 puntos clave para las búsquedas de evidencias en las revisiones sistemáticas de precisión de pruebas diagnósticas

8 puntos clave para las búsquedas de evidencias en las #RevisionesSistemáticas de precisión de pruebas diagnósticas

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://w ww.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

¿Es recomendable enfocar la búsqueda en Embase en las estrategias para revisiones sistemáticas?

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.

Referencia: Glanville J, Kaunelis D, Mensinkai S, Picheca L. Pruning Emtree: does focusing Embase subject headings impact search strategy precision and sensitivity? [Internet]. Ottawa: CADTH; 2015 Apr. [citado 2022-01-27]. Disponible en: https://www.cadth.ca/pruning-emtree-embase

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,…
Este 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?

Filtro de búsqueda para estudios en humanos

Para excluir los estudios en animales mientras se hace una revisión sistemática, las diferentes bases de datos requieren diferentes estrategias de búsqueda. A continuación se muestran estas estrategias según la base de datos utilizada.

Búsqueda en PubMed. Disponemos de dos opciones para excluir los estudios con animales:

NOT (animals [mh] NOT humans [mh])

NOT («Animals»[Mesh] NOT («Animals»[Mesh] AND «Humans»[Mesh]))

Búsqueda en Medline (Ovid). Las dos estrategias siguientes funcionan bien para excluir los estudios con animales en Medline, podemos usar cualquiera de los dos:

NOT (exp animals/ not humans.sh.)

NOT (Animals/ NOT (Animals/ AND Humans/))

Búsqueda en Embase (Ovid)

NOT ((exp animal/ or nonhuman/) NOT exp human/)

Búsqueda en Embase.com

NOT ([animals]/lim NOT [humans]/lim)

Referencia:

Higgins JPT, Green S (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions Version 5.1.0 [updated March 2011]. The Cochrane Collaboration, 2011. Available from http://training.cochrane.org/handbook, Chapter 2, section 6.4.

Filtro de búsqueda de artículos de experimentación en animales

Para buscar los estudios en animales mientras se hace una revisión sistemática, las diferentes bases de datos requieren diferentes estrategias de búsqueda. A continuación se muestran estas estrategias según la base de datos utilizada.

Filtro para PubMed:

(“animal experimentation”[MeSH Terms] OR “models, animal”[MeSH Terms] OR “invertebrates”[MeSH Terms] OR “Animals”[Mesh:noexp] OR “animal population groups”[MeSH Terms] OR “chordata”[MeSH Terms:noexp] OR “chordata, nonvertebrate”[MeSH Terms] OR “vertebrates”[MeSH Terms:noexp] OR “amphibians”[MeSH Terms] OR “birds”[MeSH Terms] OR “fishes”[MeSH Terms] OR “reptiles”[MeSH Terms] OR “mammals”[MeSH Terms:noexp] OR “primates”[MeSH Terms:noexp] OR “artiodactyla”[MeSH Terms] OR “carnivora”[MeSH Terms] OR “cetacea”[MeSH Terms] OR “chiroptera”[MeSH Terms] OR “elephants”[MeSH Terms] OR “hyraxes”[MeSH Terms] OR “insectivora”[MeSH Terms] OR “lagomorpha”[MeSH Terms] OR “marsupialia”[MeSH Terms] OR “monotremata”[MeSH Terms] OR “perissodactyla”[MeSH Terms] OR “rodentia”[MeSH Terms] OR “scandentia”[MeSH Terms] OR “sirenia”[MeSH Terms] OR “xenarthra”[MeSH Terms] OR “haplorhini”[MeSH Terms:noexp] OR “strepsirhini”[MeSH Terms] OR “platyrrhini”[MeSH Terms] OR “tarsii”[MeSH Terms] OR “catarrhini”[MeSH Terms:noexp] OR “cercopithecidae”[MeSH Terms] OR “hylobatidae”[MeSH Terms] OR “hominidae”[MeSH Terms:noexp] OR “gorilla gorilla”[MeSH Terms] OR “pan paniscus”[MeSH Terms] OR “pan troglodytes”[MeSH Terms] OR “pongo pygmaeus”[MeSH Terms]) OR ((animals[tiab] OR animal[tiab] OR mice[Tiab] OR mus[Tiab] OR mouse[Tiab] OR murine[Tiab] OR woodmouse[tiab] OR rats[Tiab] OR rat[Tiab] OR murinae[Tiab] OR muridae[Tiab] OR cottonrat[tiab] OR cottonrats[tiab] OR hamster[tiab] OR hamsters[tiab] OR cricetinae[tiab] OR rodentia[Tiab] OR rodent[Tiab] OR rodents[Tiab] OR pigs[Tiab] OR pig[Tiab] OR swine[tiab] OR swines[tiab] OR piglets[tiab] OR piglet[tiab] OR boar[tiab] OR boars[tiab] OR “sus scrofa”[tiab] OR ferrets[tiab] OR ferret[tiab] OR polecat[tiab] OR polecats[tiab] OR “mustela putorius”[tiab] OR “guinea pigs”[Tiab] OR “guinea pig”[Tiab] OR cavia[Tiab] OR callithrix[Tiab] OR marmoset[Tiab] OR marmosets[Tiab] OR cebuella[Tiab] OR hapale[Tiab] OR octodon[Tiab] OR chinchilla[Tiab] OR chinchillas[Tiab] OR gerbillinae[Tiab] OR gerbil[Tiab] OR gerbils[Tiab] OR jird[Tiab] OR jirds[Tiab] OR merione[Tiab] OR meriones[Tiab] OR rabbits[Tiab] OR rabbit[Tiab] OR hares[Tiab] OR hare[Tiab] OR diptera[Tiab] OR flies[Tiab] OR fly[Tiab] OR dipteral[Tiab] OR drosphila[Tiab] OR drosophilidae[Tiab] OR cats[Tiab] OR cat[Tiab] OR carus[Tiab] OR felis[Tiab] OR nematoda[Tiab] OR nematode[Tiab] OR nematoda[Tiab] OR nematode[Tiab] OR nematodes[Tiab] OR sipunculida[Tiab] OR dogs[Tiab] OR dog[Tiab] OR canine[Tiab] OR canines[Tiab] OR canis[Tiab] OR sheep[Tiab] OR sheeps[Tiab] OR mouflon[Tiab] OR mouflons[Tiab] OR ovis[Tiab] OR goats[Tiab] OR goat[Tiab] OR capra[Tiab] OR capras[Tiab] OR rupicapra[Tiab] OR chamois[Tiab] OR haplorhini[Tiab] OR monkey[Tiab] OR monkeys[Tiab] OR anthropoidea[Tiab] OR anthropoids[Tiab] OR saguinus[Tiab] OR tamarin[Tiab] OR tamarins[Tiab] OR leontopithecus[Tiab] OR hominidae[Tiab] OR ape[Tiab] OR apes[Tiab] OR pan[Tiab] OR paniscus[Tiab] OR “pan paniscus”[Tiab] OR bonobo[Tiab] OR bonobos[Tiab] OR troglodytes[Tiab] OR “pan troglodytes”[Tiab] OR gibbon[Tiab] OR gibbons[Tiab] OR siamang[Tiab] OR siamangs[Tiab] OR nomascus[Tiab] OR symphalangus[Tiab] OR chimpanzee[Tiab] OR chimpanzees[Tiab] OR prosimians[Tiab] OR “bush baby”[Tiab] OR prosimian[Tiab] OR bush babies[Tiab] OR galagos[Tiab] OR galago[Tiab] OR pongidae[Tiab] OR gorilla[Tiab] OR gorillas[Tiab] OR pongo[Tiab] OR pygmaeus[Tiab] OR “pongo pygmaeus”[Tiab] OR orangutans[Tiab] OR pygmaeus[Tiab] OR lemur[Tiab] OR lemurs[Tiab] OR lemuridae[Tiab] OR horse[Tiab] OR horses[Tiab] OR pongo[Tiab] OR equus[Tiab] OR cow[Tiab] OR calf[Tiab] OR bull[Tiab] OR chicken[Tiab] OR chickens[Tiab] OR gallus[Tiab] OR quail[Tiab] OR bird[Tiab] OR birds[Tiab] OR quails[Tiab] OR poultry[Tiab] OR poultries[Tiab] OR fowl[Tiab] OR fowls[Tiab] OR reptile[Tiab] OR reptilia[Tiab] OR reptiles[Tiab] OR snakes[Tiab] OR snake[Tiab] OR lizard[Tiab] OR lizards[Tiab] OR alligator[Tiab] OR alligators[Tiab] OR crocodile[Tiab] OR crocodiles[Tiab] OR turtle[Tiab] OR turtles[Tiab] OR amphibian[Tiab] OR amphibians[Tiab] OR amphibia[Tiab] OR frog[Tiab] OR frogs[Tiab] OR bombina[Tiab] OR salientia[Tiab] OR toad[Tiab] OR toads[Tiab] OR “epidalea calamita”[Tiab] OR salamander[Tiab] OR salamanders[Tiab] OR eel[Tiab] OR eels[Tiab] OR fish[Tiab] OR fishes[Tiab] OR pisces[Tiab] OR catfish[Tiab] OR catfishes[Tiab] OR siluriformes[Tiab] OR arius[Tiab] OR heteropneustes[Tiab] OR sheatfish[Tiab] OR perch[Tiab] OR perches[Tiab] OR percidae[Tiab] OR perca[Tiab] OR trout[Tiab] OR trouts[Tiab] OR char[Tiab] OR chars[Tiab] OR salvelinus[Tiab] OR “fathead minnow”[Tiab] OR minnow[Tiab] OR cyprinidae[Tiab] OR carps[Tiab] OR carp[Tiab] OR zebrafish[Tiab] OR zebrafishes[Tiab] OR goldfish[Tiab] OR goldfishes[Tiab] OR guppy[Tiab] OR guppies[Tiab] OR chub[Tiab] OR chubs[Tiab] OR tinca[Tiab] OR barbels[Tiab] OR barbus[Tiab] OR pimephales[Tiab] OR promelas[Tiab] OR “poecilia reticulata”[Tiab] OR mullet[Tiab] OR mullets[Tiab] OR seahorse[Tiab] OR seahorses[Tiab] OR mugil curema[Tiab] OR atlantic cod[Tiab] OR shark[Tiab] OR sharks[Tiab] OR catshark[Tiab] OR anguilla[Tiab] OR salmonid[Tiab] OR salmonids[Tiab] OR whitefish[Tiab] OR whitefishes[Tiab] OR salmon[Tiab] OR salmons[Tiab] OR sole[Tiab] OR solea[Tiab] OR “sea lamprey”[Tiab] OR lamprey[Tiab] OR lampreys[Tiab] OR pumpkinseed[Tiab] OR sunfish[Tiab] OR sunfishes[Tiab] OR tilapia[Tiab] OR tilapias[Tiab] OR turbot[Tiab] OR turbots[Tiab] OR flatfish[Tiab] OR flatfishes[Tiab] OR sciuridae[Tiab] OR squirrel[Tiab] OR squirrels[Tiab] OR chipmunk[Tiab] OR chipmunks[Tiab] OR suslik[Tiab] OR susliks[Tiab] OR vole[Tiab] OR voles[Tiab] OR lemming[Tiab] OR lemmings[Tiab] OR muskrat[Tiab] OR muskrats[Tiab] OR lemmus[Tiab] OR otter[Tiab] OR otters[Tiab] OR marten[Tiab] OR martens[Tiab] OR martes[Tiab] OR weasel[Tiab] OR badger[Tiab] OR badgers[Tiab] OR ermine[Tiab] OR mink[Tiab] OR minks[Tiab] OR sable[Tiab] OR sables[Tiab] OR gulo[Tiab] OR gulos[Tiab] OR wolverine[Tiab] OR wolverines[Tiab] OR minks[Tiab] OR mustela[Tiab] OR llama[Tiab] OR llamas[Tiab] OR alpaca[Tiab] OR alpacas[Tiab] OR camelid[Tiab] OR camelids[Tiab] OR guanaco[Tiab] OR guanacos[Tiab] OR chiroptera[Tiab] OR chiropteras[Tiab] OR bat[Tiab] OR bats[Tiab] OR fox[Tiab] OR foxes[Tiab] OR iguana[Tiab] OR iguanas[Tiab] OR xenopus laevis[Tiab] OR parakeet[Tiab] OR parakeets[Tiab] OR parrot[Tiab] OR parrots[Tiab] OR donkey[Tiab] OR donkeys[Tiab] OR mule[Tiab] OR mules[Tiab] OR zebra[Tiab] OR zebras[Tiab] OR shrew[Tiab] OR shrews[Tiab] OR bison[Tiab] OR bisons[Tiab] OR buffalo[Tiab] OR buffaloes[Tiab] OR deer[Tiab] OR deers[Tiab] OR bear[Tiab] OR bears[Tiab] OR panda[Tiab] OR pandas[Tiab] OR “wild hog”[Tiab] OR “wild boar”[Tiab] OR fitchew[Tiab] OR fitch[Tiab] OR beaver[Tiab] OR beavers[Tiab] OR jerboa[Tiab] OR jerboas[Tiab] OR capybara[Tiab] OR capybaras[Tiab]) NOT medline[subset])

Referencias:

Hooijmans CR1, Tillema A, Leenaars M, Ritskes-Hoitinga M. Enhancing search efficiency by means of a search filter for finding all studies on animal experimentation in PubMed. Lab Anim. 2010 Jul;44(3):170-5. doi: 10.1258/la.2010.009117. Epub 2010 Jun 15.

Filtro para EMBASE.com:

exp animal experiment/ or exp animal model/ or exp experimental animal/ or exp transgenic animal/ or exp male animal/ or exp female animal/ or exp juvenile animal/ OR animal/ OR chordata/ OR vertebrate/ OR tetrapod/ OR exp fish/ OR amniote/ OR exp amphibia/ OR mammal/ OR exp reptile/ OR exp sauropsid/ OR therian/OR exp monotremate/ OR placental mammals/ OR exp marsupial/ OR Euarchontoglires/ OR exp Afrotheria/ OR exp Boreoeutheria/ OR exp Laurasiatheria/ OR exp Xenarthra/ OR primate/ OR exp Dermoptera/ OR exp Glires/ OR exp Scandentia/ OR Haplorhini/ OR exp prosimian/ OR simian/ OR exp tarsiiform/ OR Catarrhini/ OR exp Platyrrhini/ OR ape/ OR exp Cercopithecidae/ OR hominid/ OR exp hylobatidae/ OR exp chimpanzee/ OR exp gorilla/ OR exp orang utan/ OR (animal OR animals OR pisces OR fish OR fishes OR catfish OR catfishes OR sheatfish OR silurus OR arius OR heteropneustes OR clarias OR gariepinus OR fathead minnow OR fathead minnows OR pimephales OR promelas OR cichlidae OR trout OR trouts OR char OR chars OR salvelinus OR salmo OR oncorhynchus OR guppy OR guppies OR millionfish OR poecilia OR goldfish OR goldfishes OR carassius OR auratus OR mullet OR mullets OR mugil OR curema OR shark OR sharks OR cod OR cods OR gadus OR morhua OR carp OR carps OR cyprinus OR carpio OR killifish OR eel OR eels OR anguilla OR zander OR sander OR lucioperca OR stizostedion OR turbot OR turbots OR psetta OR flatfish OR flatfishes OR plaice OR pleuronectes OR platessa OR tilapia OR tilapias OR oreochromis OR sarotherodon OR common sole OR dover sole OR solea OR zebrafish OR zebrafishes OR danio OR rerio OR seabass OR dicentrarchus OR labrax OR morone OR lamprey OR lampreys OR petromyzon OR pumpkinseed OR pumpkinseeds OR lepomis OR gibbosus OR herring OR clupea OR harengus OR amphibia OR amphibian OR amphibians OR anura OR salientia OR frog OR frogs OR rana OR toad OR toads OR bufo OR xenopus OR laevis OR bombina OR epidalea OR calamita OR salamander OR salamanders OR newt OR newts OR triturus OR reptilia OR reptile OR reptiles OR bearded dragon OR pogona OR vitticeps OR iguana OR iguanas OR lizard OR lizards OR anguis fragilis OR turtle OR turtles OR snakes OR snake OR aves OR bird OR birds OR quail OR quails OR coturnix OR bobwhite OR colinus OR virginianus OR poultry OR poultries OR fowl OR fowls OR chicken OR chickens OR gallus OR zebra finch OR taeniopygia OR guttata OR canary OR canaries OR serinus OR canaria OR parakeet OR parakeets OR grasskeet OR parrot OR parrots OR psittacine OR psittacines OR shelduck OR tadorna OR goose OR geese OR branta OR leucopsis OR woodlark OR lullula OR flycatcher OR ficedula OR hypoleuca OR dove OR doves OR geopelia OR cuneata OR duck OR ducks OR greylag OR graylag OR anser OR harrier OR circus pygargus OR red knot OR great knot OR calidris OR canutus OR godwit OR limosa OR lapponica OR meleagris OR gallopavo OR jackdaw OR corvus OR monedula OR ruff OR philomachus OR pugnax OR lapwing OR peewit OR plover OR vanellus OR swan OR cygnus OR columbianus OR bewickii OR gull OR chroicocephalus OR ridibundus OR albifrons OR great tit OR parus OR aythya OR fuligula OR streptopelia OR risoria OR spoonbill OR platalea OR leucorodia OR blackbird OR turdus OR merula OR blue tit OR cyanistes OR pigeon OR pigeons OR columba OR pintail OR anas OR starling OR sturnus OR owl OR athene noctua OR pochard OR ferina OR cockatiel OR nymphicus OR hollandicus OR skylark OR alauda OR tern OR sterna OR teal OR crecca OR oystercatcher OR haematopus OR ostralegus OR shrew OR shrews OR sorex OR araneus OR crocidura OR russula OR european mole OR talpa OR chiroptera OR bat OR bats OR eptesicus OR serotinus OR myotis OR dasycneme OR daubentonii OR pipistrelle OR pipistrellus OR cat OR cats OR felis OR catus OR feline OR dog OR dogs OR canis OR canine OR canines OR otter OR otters OR lutra OR badger OR badgers OR meles OR fitchew OR fitch OR foumart or foulmart OR ferrets OR ferret OR polecat OR polecats OR mustela OR putorius OR weasel OR weasels OR fox OR foxes OR vulpes OR common seal OR phoca OR vitulina OR grey seal OR halichoerus OR horse OR horses OR equus OR equine OR equidae OR donkey OR donkeys OR mule OR mules OR pig OR pigs OR swine OR swines OR hog OR hogs OR boar OR boars OR porcine OR piglet OR piglets OR sus OR scrofa OR llama OR llamas OR lama OR glama OR deer OR deers OR cervus OR elaphus OR cow OR cows OR bos taurus OR bos indicus OR bovine OR bull OR bulls OR cattle OR bison OR bisons OR sheep OR sheeps OR ovis aries OR ovine OR lamb OR lambs OR mouflon OR mouflons OR goat OR goats OR capra OR caprine OR chamois OR rupicapra OR leporidae OR lagomorpha OR lagomorph OR rabbit OR rabbits OR oryctolagus OR cuniculus OR laprine OR hares OR lepus OR rodentia OR rodent OR rodents OR murinae OR mouse OR mice OR mus OR musculus OR murine OR woodmouse OR apodemus OR rat OR rats OR rattus OR norvegicus OR guinea pig OR guinea pigs OR cavia OR porcellus OR hamster OR hamsters OR mesocricetus OR cricetulus OR cricetus OR gerbil OR gerbils OR jird OR jirds OR meriones OR unguiculatus OR jerboa OR jerboas OR jaculus OR chinchilla OR chinchillas OR beaver OR beavers OR castor fiber OR castor canadensis OR sciuridae OR squirrel OR squirrels OR sciurus OR chipmunk OR chipmunks OR marmot OR marmots OR marmota OR suslik OR susliks OR spermophilus OR cynomys OR cottonrat OR cottonrats OR sigmodon OR vole OR voles OR microtus OR myodes OR glareolus OR primate OR primates OR prosimian OR prosimians OR lemur OR lemurs OR lemuridae OR loris OR bush baby OR bush babies OR bushbaby OR bushbabies OR galago OR galagos OR anthropoidea OR anthropoids OR simian OR simians OR monkey OR monkeys OR marmoset OR marmosets OR callithrix OR cebuella OR tamarin OR tamarins OR saguinus OR leontopithecus OR squirrel monkey OR squirrel monkeys OR saimiri OR night monkey OR night monkeys OR owl monkey OR owl monkeys OR douroucoulis OR aotus OR spider monkey OR spider monkeys OR ateles OR baboon OR baboons OR papio OR rhesus monkey OR macaque OR macaca OR mulatta OR cynomolgus OR fascicularis OR green monkey OR green monkeys OR chlorocebus OR vervet OR vervets OR pygerythrus OR hominoidea OR ape OR apes OR hylobatidae OR gibbon OR gibbons OR siamang OR siamangs OR nomascus OR symphalangus OR hominidae OR orangutan OR orangutans OR pongo OR chimpanzee OR chimpanzees OR pan troglodytes OR bonobo OR bonobos OR pan paniscus OR gorilla OR gorillas OR troglodytes).ti,ab

Referencias:

de Vries RB1, Hooijmans CR, Tillema A, Leenaars M, Ritskes-Hoitinga M. Updated version of the Embase search filter for animal studies. Lab Anim. 2014 Jan;48(1):88. doi: 10.1177/0023677213494374. Epub 2013 Jul 8.

de Vries, RB, Hooijmans, CR, Tillema, A, Leenaars, M, Ritskes-Hoitinga, M. A search filter for increasing the retrieval of animal studies in Embase. Lab Anim 2011; 45: 268–270. Google Scholar, SAGE Journals,ISI. doi: 10.1258/la.2011.011056. Epub 2011 Sep 2.

Hooijmans, CR, Tillema, A, Leenaars, M, Ritskes-Hoitinga, M. Enhancing search efficiency by means of a search filter for finding all studies on animal experimentation in PubMed. Lab Anim 2010; 44: 170–175.Google Scholar, SAGE Journals,ISI

Leenaars, M, Hooijmans, CR, van Veggel, N. A step-by-step guide to systematically identify all relevant animal studies. Lab Anim 2012; 46: 24–31. Google Scholar, SAGE Journals, ISI

Mejoras en el formulario PICO de EMBASE.com

Desde el pasado 31 de enero de 2016 disponemos de una opción de búsqueda PICO en EMBASE.com que ya anunciamos en biblioGETAFE (Búsqueda PICO en EMBASE).

Recientemente, el 24 de junio de 2016, han mejorado el formulario de búsqueda PICO incluyendo el campo de diseño de estudio (o varios) de campo, lo que permite búsquedas de medicina basada en la evidencia más estructurados. Además, se han realizado mejoras adicionales a la búsqueda de PICO que harán que la búsqueda de información sobre los sinónimos sea más fácil y el uso de la página sea aún más sencillo.

EMBASE PICO Junio 2016

Para una descripción completa de todas las mejoras aquí.

Cómo utilizar EMBASE para monitorizar reacciones adversas a medicamentos

Ayer, 23 de septiembre, se celebró un interesante webinar de título «Adverse events monitoring using EMBASE». Comenzó tratando de generalidades de farmacovigilancia, de que se debe rastrear la literatura para ayudar a tal fin y cómo EMBASE nos sirve a este propósito.

Después hicieron un repaso de los principios de indexación en EMBASE tales como el tesauro Emtree y los subheadings que son conceptos cualificadores de fármacos, enfermedades y dispositivos y que proporcionan una idea más precisa del tema del artículo.

Existen 17 subheadings para medicamentos, 14 para enfermedades y 4 aplicables a dispositivos. Dentro de estos hay 9 considerados Key subheadings que son los que vemos en la tabla.

Desde 2007 los key subheadings han incluido un «triple linking», es decir, tres niveles de indización que incluyen información de un término o term, key subheading y linked term.

Desde julio de 2015 disponemos en beta de la opción de filtrar las búsquedas de términos por Key subheadings y linked terms. Para expandir el término pulsamos en «Details» y aparecen los key subheadings que si marcamos se despliegan los linked terms.

Pueden aplicarse múltiples opciones de cada filtro que en la búsqueda se aplica un OR entre ellos. Por ejemplo: ‘rofecoxib’/’adverse drug reaction’/’hypertension’,’stroke’ OR ‘naproxen’/’adverse drug reaction’/’heart infarction’,’hepatitis’. Si aplico diferentes tipos de filtros se aplica entre ellos un AND. Además, podemos exportar a excel los detalles («Details») de un fármaco.

Como es un tema un tanto complejo os dejo la presentación y la grabación de la sesión está disponible aquí