Para que los resultados de la búsqueda sean mejores, PubMed dispone de las siguientes opciones:
Búsqueda combinada utilizando operadores:
Para ello disponemos de los siguientes operadores:
AND: recupera referencias que contengan los dos términos de búsqueda, teniendo en cuenta que deben aparecer en el mismo registro. Especifica y delimita la búsqueda.
OR: recupera referencias que contengan los dos términos, o al menos uno de ellos. Principalmente, se utiliza para localizar sinónimos, variantes y múltiples formas en las que se puede expresar un mismo tema.
NOT: excluye referencias que contengan el término escrito después del operador.
Búsquedas por frases
Nos permite buscar términos compuestos por múltiples palabras. Para ello has de escribir los términos entre comillas. Por ejemplo: “Blood glucose control» e «Intensive care Unit», buscará los artículos que tienen los tres términos seguidos y en ese orden. Veamos cómo sería la búsqueda en el siguiente vídeo:
Búsqueda por frases en PubMed
Truncamiento de términos
Para utilizar la función de truncar términos, escribe la raíz de la palabra y un asterisco. PubMed buscará términos que compartan la misma raíz. Por ejemplo, para la raíz «cardiovas»Intensive care Unit*», buscará términos como Intensive care unit e Intensive Care Units.
Búsqueda con truncamientos
Búsqueda sensible
Si queremos aumentar el resultado de nuestra búsqueda debemos incluir las posibles variaciones de cada concepto con sinónimos, cuasi sinónimos, acrónimos, etc.
En el caso de la búsqueda que estamos realizando sobre control glucémico en pacientes en UCI, algunas posibles variantes son las que vemos en la siguiente imagen:
Posibles términos a incluir en nuestra estrategia de búsqueda para aumentar el resultado.
De esta forma, nuestra estrategia podría ser la siguiente:
(«Critical Care» OR «Intensive Care» OR «Critical Illness» OR «Critically Ill Patient*» OR «Critically-ill Patient*» OR ICU OR ICUS OR «Intensive Care Unit*» OR «Intensive Treatment» OR «Intensive Therap*») AND («Glycemic control» OR «Glycaemic control» OR «Glucose control» OR «Glucose level*» OR «Glycemic Index» OR «Glycaemic Index» OR «Glycemic target*» OR «Glycaemic target*» OR «Glucose target*» OR Hyperglycemia OR Hypoglycemia OR «Insulin Therapy» OR «Insulin infusion» OR IIT)
En el siguiente vídeo vemos como hacer este tipo de búsqueda en PubMed:
Búsqueda en PubMed optimizando la sensibilidad.
Búsqueda en campos del registro
Aunque las listas de resultados se muestran en lenguaje natural, el registro de PubMed adopta un formato para su recuperación llamado MEDLINE. En este, la información se estructura en campos que se identifican por su etiqueta correspondiente o «tag».
Esta opción se utiliza cuando es preciso recuperar información localizándola en un campo concreto y no en todo el registro bibliográfico.
Se puede buscar en un campo determinado desde la pantalla de inicio escribiendo junto al término su etiqueta de campo entre corchetes. En este caso. el investigador debe conocer previamente la etiqueta correspondiente y la forma correcta de escribirla.
Las etiquetas se pueden escribir abreviadas o completas:
[TI] / [Title]
[AU] / [Author]
[AB] / [Abstract]
La lista de etiquetas se puede consultar en la página de ayuda de la NLM
Etiquetas de campos de PubMed
Para nuestro ejemplo, si queremos limitar el resultado a aquellos registros que incluyan nuestros términos de búsqueda en los campos de título o resumen, la estrategia sería:
(«Critical Care»[tiab] OR «Intensive Care»[tiab] OR «Critical Illness»[tiab] OR «Critically Ill Patient*»[tiab] OR «Critically-ill Patient*»[tiab] OR ICU[tiab] OR ICUS[tiab] OR «Intensive Care Unit*»[tiab] OR «Intensive Treatment»[tiab] OR «Intensive Therap*»[tiab]) AND («Glycemic control»[tiab] OR «Glycaemic control»[tiab] OR «Glucose control»[tiab] OR «Glucose level*»[tiab] OR «Glycemic Index»[tiab] OR «Glycaemic Index»[tiab] OR «Glycemic target*»[tiab] OR «Glycaemic target*»[tiab] OR «Glucose target*»[tiab] OR Hyperglycemia[tiab] OR Hypoglycemia[tiab] OR «Insulin Therapy»[tiab] OR «Insulin infusion»[tiab] OR IIT[tiab])
Y si queremos limitar el resultado a aquellos registros que incluyan nuestros términos, pero como palabras del título, sería:
(«Critical Care»[ti] OR «Intensive Care»[ti] OR «Critical Illness»[ti] OR «Critically Ill Patient*»[ti] OR «Critically-ill Patient*»[ti] OR ICU[ti] OR ICUS[ti] OR «Intensive Care Unit*»[ti] OR «Intensive Treatment»[ti] OR «Intensive Therap*»[ti]) AND («Glycemic control»[ti] OR «Glycaemic control»[ti] OR «Glucose control»[ti] OR «Glucose level*»[ti] OR «Glycemic Index»[ti] OR «Glycaemic Index»[ti] OR «Glycemic target*»[ti] OR «Glycaemic target*»[ti] OR «Glucose target*»[ti] OR Hyperglycemia[ti] OR Hypoglycemia[ti] OR «Insulin Therapy»[ti] OR «Insulin infusion»[ti] OR IIT[ti])
En el siguiente vídeo vemos estas dos últimas opciones de búsqueda:
Búsqueda en PubMed por campos
Estas son algunas de las opciones avanzadas. En próximas entradas veremos más posibilidades de búsqueda que nos brinda PubMed.
PubMed permite diferentes niveles de complejidad de búsqueda. En esta entrada vamos a dar las claves de cómo realizar una búsqueda sencilla
Para ello hay que seguir las siguientes instrucciones:
Identifica los conceptos de tu búsqueda;
Ingresa sus términos de búsqueda en la ventana inicial de búsqueda:
Se específico con los términos que introduces en la estrategia.
No se necesitan etiquetas de búsqueda ni uso del operador AND.
Evita buscar con términos entre comillas.
Evita el truncamiento (*).
Manten el formato de salida por defecto «Best Match».
Veamos un ejemplo: queremos buscar bibliografía que compare el control estricto vs. convencional de los niveles de glucosa en sangre en los pacientes ingresados en UCI.
La estrategia de búsqueda sería la siguiente: Blood glucose control ICU
En el vídeo vemos el desarrollo de la estrategia.
Ejemplo de búsqueda sencilla en PubMed
Es importante saber que es lo que hace realmente el motor de búsqueda de PubMed con los términos que introducimos en la ventana de búsqueda. Para conocer esto es necesario ir al enlace de «Advanced» que hay debajo de la ventana de búsqueda. En la nueva pantalla cliqueamos en «Details» y vemos que ha realizado dos cosas:
1. Ha separado en dos partes nuestra búsqueda que atiende a los conceptos de control de la glucosa y UCI y aplica entre estos el operador por defecto AND. Además, los busca en todos los campos ([All Fields]) y mediante un algoritmo incluye diferentes combinaciones de sinónimos y variantes.
2. Un mapeo automático de los términos por nosotros introducidos con los MeSH encabezamientos de materia de MEDLINE. De eta forma, los 1.566 registros son el resultado de la búsqueda combinada de nuestros términos en todos los campos del registro con los términos del tesauro MeSH de MEDLINE (en nuestro caso «glycemic control» e «intensive care units»).
Utilidad de la búsqueda sencilla en PubMed:
Para buscadores noveles en PubMed, que no conocen todas las posibilidades disponibles.
Permite «explorar» la base de datos y recuperar referencias de forma rápida.
En búsquedas iniciales de alcance para «recolectar» términos utilizados por los autores en sus artículos, los términos MeSH de indización y hacer una aproximación al número de registros que vamos a recuperar.
Es esencial seleccionar múltiples fuentes porque una solo no puede contener toda la información que responde a nuestra pregunta. Es decir, una sola base de datos no representa todas las investigaciones potencialmente relevantes que existen. Si eligiéramos incluir solamente una base de datos, estaríamos introduciendo un sesgo de selección en una etapa temprana del proceso de revisión.
En #RevisionesSistemáticas, la búsqueda de estudios debe ser lo más amplia posible para reducir el riesgo de sesgo de publicación e identificar la mayor cantidad de evidencia relevante. Estandar MECIR C24
Teniendo ya claro que hay que buscar en más de una base de datos (Bramer W, 3013 y 2016), hay que decir que se desconoce el número óptimo de bases de datos que hay que consultar y que no existe evidencia de la cantidad de bases de datos en las que se debe buscar (Ross-White A et al.).
Debido a la diversidad de preguntas abordadas por las revisiones sistemáticas, no puede haber un estándar acordado para lo que constituye una búsqueda aceptable en términos del número de bases de datos buscadas (CRD’s guidance, 2009).
Debemos tener presente que añadir múltiples bases de datos puede dará lugar a búsquedas con resultados muy elevados en los que, pasado un número de base de datos, resulten irrelevantes. Por otro lado, hay que tener en consideración las desventajas en el uso de múltiples bases de datos para los bibliotecarios. Resulta muy arduo y complicado traducir una estrategia de búsqueda a múltiples interfaces y sintaxis de búsqueda, ya que los diferentes códigos de campo, sintaxis de cada base de datos y plataforma, los operadores de proximidad que difieren entre interfaces y las diferencias en los términos del tesauro entre bases de datos añaden una carga importante. Además, para los revisores el proporcionarles el resultados de un exceso número de bases de datos les conlleva mucho tiempo ya que deben examinar un exceso de títulos y resúmenes, probablemente irrelevantes.
Es función del bibliotecario determinar la combinación de bases de datos necesaria para que las búsquedas de revisiones sistemáticas proporcionen resultados eficientes (es decir, para minimizar la carga de los investigadores sin reducir la validez de la investigación al omitir referencias relevantes).
Es función del bibliotecario determinar la combinación de bases de datos necesaria para que las búsquedas de #RevisionesSistemáticas proporcionen resultados eficientes.
Las bases de datos que utilicemos para localizar la evidencia va a depender del tema de revisión, de la posibilidad de acceso a las bases de datos y el presupuesto disponible para el equipo de revisión, y siempre dentro de la limitación de tiempo. Como norma general, hay que empezar por las fuentes de información que tienen mayor probabilidad de ser más productivas dentro del tema de nuestra revisión, ya que te proporcionarán la mayoría de los estudios. En caso de duda, recomiendo hacer pruebas de búsqueda de nuestro tema de revisión en varias bases de datos y seleccionar las que proporcionen mayores y mejores resultados.
¿Qué dicen los expertos?
Un estudio de Wilchor M. Bramer concluye que las búsquedas han de realizarse en Embase, MEDLINE (incluidas las publicaciones Epub ahead of print), Web of Science (Core Collection) y Google Académico (las 200 primeras referencias relevantes) como mínimo. Para temas especiales como enfermería y ciencias del comportamiento y mental se debe añadir bases de datos como CINAHL y PsycINFO, respectivamente. Para revisiones donde los ECA hay que buscar en CENTRAL. Si se ignora una o más de las bases de datos que identifican como las cuatro bases de datos clave dará lugar a búsquedas más precisas, con un menor número de resultados, pero los investigadores deben decidir si eso vale la pena por el aumento de una mayor probabilidad de pérdidas de referencias relevantes. Este estudio también destaca una vez más que buscar bases de datos solo no es suficiente para recuperar todas las referencias relevantes. (Bramer WM, et al.).
Recomendaciones del bibliotecario experto Wilchor Bramer (2017).
Si nuestra revisión fuera de intervenciones terapéuticas, habría que buscar en las bases de datos generales (MEDLINE y Embase) y CENTRAL. Además, se deben incluir las bases de datos relevantes para el tema de revisión (p. ej., CINAHL para temas relacionados con la enfermería, PsycINFO para intervenciones psicológicas).
Además de MEDLINE y Embase, que suelen considerarse las principales bases de datos internacionales sobre atención sanitaria general, muchos países y regiones producen bases de datos bibliográficas que se centran en la bibliografía producida en esas regiones y que suelen incluir revistas y otras publicaciones no indexadas en otros sitios, como el African Index Medicus y LILACS (para América Latina y el Caribe) (MECIR C24-25).
Para la búsqueda de estudios cualitativos, además de MEDLINE y Embase, hay que buscar en CINAHL y PsycINFO. A lo que habría que añadir Scopus, y ProQuest Dissertations & Theses Global. Agregar PubMed aumenta la recuperación a 93.1% (Frandsen TF et al.).
Para las revisiones de evaluaciones económicas, la combinación de las bases de datos Embase + Scopus + HTA Database + MEDLINE o PubMED (indistintamente) es la más eficiente (Arber M et al.).
Si el tema incluye la asistencia social, hay una serie de bases de datos disponibles, como ASSIA (Applied Social Sciences Index and Abstracts), CSA Sociological Abstracts y CSA Social Services Abstracts, que podrían utilizarse. Las bases de datos mencionadas anteriormente son todas temáticas, pero hay otras, como AgeInfo, Ageline y ChildData, que se centran en un grupo de población específico que podría ser relevante para el tema de la revisión.
En revisiones de ciencias sociales y humanas, Lluís Codina recomienda utilizar siempre Scopus + Web of Science del grupo general, así como Dialnet Plus y las bases de datos del CSIC si la investigación se va a presentar en una universidad española.
¿Si busco en Embase (Elsevier), es necesario buscar también en MEDLINE?
La búsqueda en Embase.com incluye MEDLINE. Sin embargo, debemos buscar en las dos bases de datos por separado, ya que Embase tiene un contenido significativo que no está disponible en PubMed/MEDLINE. Además, la indexación Emtree hace que incluso la información compartida por las dos bases de datos se pueda encontrar de forma exclusiva en Embase.
Razones por la que es necesario buscar en MEDLINE y en Embase.
¿Cómo incluye Embase el contenido de MEDLINE?
Más de2800 revistas son exclusivas de Embase y 3000 títulos de revistas están cubiertos tanto por Embase como por MEDLINE. Ambos conjuntos están indexados por Embase usando Emtree.
2500 revistas de MEDLINE no están indexadas por Embase usando Emtree, sino que están indexadas usando el MEDLINE thesaurus MeSH.
Estos registros indexados de MEDLINE se entregan a Elsevier diariamente. Después de la deduplicación, se incorporan a Embase para producir «registros exclusivos de MEDLINE». Elsevier no vuelve a indexar estos registros exclusivos de MEDLINE. Sin embargo, su indexación se asigna a los términos de Emtree. De esta manera, los términos de Emtree se pueden usar para buscar todos los registros de Embase, incluidos los de MEDLINE.
¿Si tengo acceso a SCOPUS, también necesito buscar en Embase y en la WoS?
Las búsquedas en Scopus se centran en resúmenes y citas, mientras que una búsqueda en Embase proporciona información adicional a partir de su indexación estructurada de texto completo con el tesauro EMTREE.
Dado que Scopus no utiliza Emtree para facilitar la asignación de sinónimos y las búsquedas jerárquicas, nuestra búsqueda puede recuperar un número significativamente menor de resultados que en Embase. Por ejemplo, una búsqueda en Scopus sobre «heart attack» omite los registros que mencionan «myocardial infarction» o los indizados utilizando el término Emtree «heart infarction».
Además, los subtítulos de Embase no están disponibles en Scopus, por lo que las búsquedas no pueden acotarse del mismo modo. Por ejemplo, no es posible limitar las búsquedas de fármacos a los registros centrados en los efectos adversos.
Razones por las que debo buscar en Embase y SCOPUS.
¿Es recomendable buscar en Google Académico?
Dado que Google Scholar indexa el texto completo de los artículos, la búsqueda en él añade artículos relevantes que no se encuentran en las otras bases de datos. Por lo tanto, encuentra artículos en los que el tema de investigación no se menciona en el título, el resumen o los términos del tesauro, sino que los conceptos sólo se tratan en el texto completo.
Sin embargo, la búsqueda en Google Académico supone un reto, ya que carece de las funciones básicas de las bases de datos bibliográficas tradicionales. Además, las estrategias de búsqueda están limitadas a un máximo de 256 caracteres, lo que significa que crear una estrategia de búsqueda exhaustiva puede resultar laborioso (Bramer W, 2017).
Wilchor Bramer recomienda limitar la búsqueda en Google Académico a las primeras 200 referencias relevantes.
Elección de la plataforma
Como es lógico, la búsqueda en diferentes bases de datos dará inevitablemente resultados diferentes al ser su cobertura distinta. Pero además, la búsqueda en la misma base de datos a través de diferentes interfaces o plataformas puede dar lugar a resultados diferentes. Por ejemplo, buscar en Embase a través de Embase.com o mediante OVID, o buscar en MEDLINE a través de Web of Science, EBSCO, OVID o incluso a través de PubMed. Y no solo porque las plataformas difieran en diferentes sintaxis y herramientas de búsqueda, sino que el contenido también puede diferir (PubMed vs MEDLINE/Ovid; Embase/Elsevier vs. Embase/Ovid).
¿MEDLINE vía PubMed u Ovid?
PubMed es considerado por algunos como más fácil de usar. Además, en búsquedas de revisiones sistemáticas, PubMed tiene una sensibilidad más alta que Ovid/MEDLINE con una precisión comparable y NNR (number needed to read) (Katchamart W et al.).
Por el contrario, muchos bibliotecarios eligen Ovid MEDLINE, ya que permite realizar una búsqueda más enfocada. Sus herramientas que permiten una sintaxis de búsqueda con, por ejemplo, operadores de adyacencia, que hacen que nuestro resultado sea más preciso que con PubMed.
Otros especialistas en información estaban a favor de buscar en ambas. Indicaban que merece la pena realizar una búsqueda complementaria de PubMed, además de la búsqueda principal en MEDLINE (Ovid) para una revisión sistemática, ya que se realiza rápidamente y si recupera estudios únicos, recientemente publicados, y ahead-of-print, mejorando la actualización de las revisiones sistemáticas. Sin embargo, tal como indica Wichor Bramer en su correo de 12 de diciembre de 2022 a la lista de distribución expertsearching@pss.mlanet.org, hoy en día buscar en PubMed no añade ningún valor cuando ya se ha buscado en MEDLINE a través de OVID u otra plataforma similar. La razón de por qué antes se recomendaba era porque había bastante retraso entre los artículos añadidos a PubMed y a MEDLINE, pero ya no es así. Hoy en día el retraso es solo de 1 o 2 días, por lo que se puede ignorar ya que esos días extra no suponen ninguna diferencia en nuestra revisión. (Más información en: https://wkhealth.force.com/ovidsupport/s/article/PubMed-vs-Ovid-s-Medline-1489081398582).
Hoy en día, buscar en PubMed no añade ningún valor cuando ya se ha buscado en MEDLINE a través de OVID u otra plataforma similar dado que el retraso en la indización es de solo 1 o 2 días. @wichor
No hay una diferencia notable entre Ovid y Embase.com en términos de resultados de búsqueda sin embargo, Embase.com fue calificado como más fácil de usar en comparación con Ovid (Fortier KJ et al.)
Aquí os dejo un Trivial interactivo para aprender las diferencias en la sintaxis de búsqueda entre plataformas.
Juego para ver las diferencias en la sintaxis de búsqueda.
BIBLIOGRAFÍA
Bramer WM, Rethlefsen ML, Kleijnen J, Franco OH. Optimal database combinations for literature searches in systematic reviews: a prospective exploratory study. Syst Rev. 2017;6(1):245. doi: 10.1186/s13643-017-0644-y. PMID: 29208034; PMCID: PMC5718002
Bramer WM, Giustini D, Kramer BM, Anderson PF. The comparative recall of Google Scholar versus PubMed in identical searches for biomedical systematic reviews: a review of searches used in systematic reviews. Syst Rev. 2013;2:115.
Bramer WM, Giustini D, Kramer BMR. Comparing the coverage, recall, and precision of searches for 120 systematic reviews in Embase, MEDLINE, and Google Scholar: a prospective study. Syst Rev. 2016;5:39.
Centre for Reviews and Dissemination. Systematic reviews: CRD’s guidance for undertaking reviews in health care The Centre; 2009. Disponible en: https://www.york.ac.uk/crd/guidance/
Ross-White A, Godfrey C. Is there an optimum number needed to retrieve to justify inclusion of a database in a systematic review search? Health Inf Libr J. 2017;33:217–24.
Frandsen TF, Gildberg FA, Tingleff EB. Searching for qualitative health research required several databases and alternative search strategies: a study of coverage in bibliographic databases. J Clin Epidemiol. 2019 Jun 25;114:118-124. doi: 10.1016/j.jclinepi.2019.06.013. PMID: 31251982.
Arber M, Glanville J, Isojarvi J, Baragula E, Edwards M, Shaw A, Wood H. Which databases should be used to identify studies for systematic reviews of economic evaluations? Int J Technol Assess Health Care. 2018 Jan;34(6):547-554. doi: 10.1017/S0266462318000636. PMID: 30442221.
Codina, Lluís. Revisiones bibliográficas sistematizadas: Procedimientos generales y Framework para Ciencias Humanas y Sociales. Barcelona: Máster Universitario en Comunicación Social. Departamento de Comunicación. Universitat Pompeu Fabra, 2018 [documento en pdf, acceso: https://repositori.upf.edu/handle/10230/34497%5D
Katchamart W, Faulkner A, Feldman B, Tomlinson G, Bombardier C. PubMed had a higher sensitivity than Ovid-MEDLINE in the search for systematic reviews. J Clin Epidemiol. 2011 Jul;64(7):805-7. doi: 10.1016/j.jclinepi.2010.06.004. PubMed PMID: 20926257.
Duffy S, de Kock S, Misso K, Noake C, Ross J, Stirk L. Supplementary searches of PubMed to improve currency of MEDLINE and MEDLINE In-Process searches via Ovid. J Med Libr Assoc. 2016 Oct;104(4):309-312. PMID: 27822154; PMCID: PMC5079494.
Ross-White A, Godfrey CM, Sears KA, Wilson R. Predatory publications in evidence syntheses. J Med Libr Assoc. 2019 Jan;107(1):57-61. doi: 10.5195/jmla.2019.491. PMID: 30598649; PMCID: PMC6300240.
Fortier KJ, Kiss N, Tongbram V. What is the optimal search engine for results from Embase and Medline: Ovid or Embase.com? Value Health 2013;16(3):A25 doi: 10.1016/j.jval.2013.03.147
La NLM ha anunciado que se ha añadido funciones de búsqueda por proximidad a PubMed.
Ahora podemos buscar por varios términos que aparezcan en cualquier orden y dentro de una distancia especificada en los campos [Título] o [Título/Abstract].
Presentación de la nueva funcionalidad de PubMed de búsqueda de proximidad (5 pantallas)
¿Cómo construir una búsqueda de proximidad en PubMed?
Debemos escribir en la ventana de búsqueda siguiendo la sintaxis:
“términos de búsqueda”[campo:~N]
Donde:
Términos de búsqueda = dos o más palabras entre comillas dobles.
Campo = La etiqueta del campo de búsqueda para los campos [Title] o [Title/Abstract].
N = El número máximo de palabras que pueden aparecer entre sus términos de búsqueda.
¿Qué es lo que hace?
Recuperará registros en los que las palabras entrecomilladas se localicen en el campo que hayamos especificado ([title] o [Titel/Abstract]) y sean adyacentes o estén separadas por un máximo de N palabras.
Qué tenemos que tener en cuenta:
La búsqueda por proximidad solo está disponible en los campos de búsqueda Título y Título/Abstract. Podemos utilizar las etiquetas de los campos de búsqueda completos [Title] y [Title/Abstract] o las versiones abreviadas [ti] y [tiab].
El símbolo ~ en teclados PC se puede combinar Alt+126
No hay límite de palabras que pongamos entrecomilladas. Sin embargo, cuantos más términos introduzcamos, más restrictiva será la búsqueda.
¡No se puede hacer truncamiento en la búsqueda por proximidad de PubMed! Si los términos entrecomillados en una búsqueda por proximidad incluyen un comodín (*), el operador de proximidad será ignorado.
El valor N a utilizar dependerá de nuestra búsqueda. Es recomendable probar a cambiar el valor N y a comparar los resultados para encontrar el que mejor se adapte a la búsqueda. Un valor N más alto crea una búsqueda más amplia, más completa; esto normalmente recuperará más resultados en general, pero algunos de estos resultados pueden ser menos relevantes. El uso del operador booleano AND para combinar términos puede ser más apropiado que la búsqueda por proximidad con un valor N grande. Un valor N más bajo crea una búsqueda más estrecha y precisa; esto normalmente recuperará menos resultados que son altamente relevantes, pero puede excluir otros resultados relevantes. Si N=0, los términos citados aparecerán uno al lado del otro, sin otras palabras entre ellos, y en cualquier orden.
Este tipo de sintaxis de búsqueda deshace el mapeo automático de términos que hace por defecto PubMed.
Podemos combinar las búsquedas por proximidad con otros términos utilizando operadores booleanos. Por ejemplo:
“hip pain”[Title:~4] AND “Arthralgia”[Mesh]
“patient physician relationship“[tiab:~0] OR “patient doctor relationship”[tiab:~0]
Los operadores booleanos y las stopwords incluidas entrecomillas en la búsqueda por proximidad se buscan como las palabras claves normales.
Ejemplo
Para buscar referencias en PubMed donde los términos “hip” y “pain” aparecen con no más de dos palabras entre ellos en el campo de búsqueda Título/Resumen, intente la búsqueda:
La lógica booleana es el enfoque establecido por la práctica para construir la estructura de las estrategias de búsqueda generales y para las revisiones de ciencias de la salud (1). Aun así, existen diversos enfoques para la construcción de nuestra estrategia de búsqueda experta para revisiones sistemáticas. Dado que no hay ningún consejo en PRESS, PRISMA, MECIR o PRISMA-S que nos recomiende seguir uno u otro de los enfoques, es necesario que el bibliotecario conozca las principales construcciones y los utilice o combine según las necesidades. Por ello, la entrada del blog de Farhad Shokraneh (@FarhadShokrane) (2) me ha parecido de gran interés, ya que resume y describe lo que él considera los 3 tipos o enfoques para estructurar las estrategias de búsqueda:
Construcción línea a línea;
Búsqueda por bloques; y
Construcción en una única línea (párrafo).
Existen diversos enfoques para la construcción de nuestra estrategia de búsqueda experta para #RevisionesSistemáticas (por líneas, bloques o párrafo). El bibliotecario debe conocerlos y utilizar o combinar según las necesidades.
En la siguiente presentación resumo estos tres enfoques, en qué consisten, ejemplos de ellos, ventajas e inconvenientes, así como recomendaciones de uso.
A la hora decidir que enfoque utilizar tengo que tener en consideración desde el objetivo/propósito de nuestra búsqueda, nuestras preferencias y las del usuario. Además, la búsqueda en sí misma y su complejidad puede ser necesario utilizar un enfoque u otro e incluso una mezcla de varios en la misma estrategia de búsqueda. Por último, hay que tener en cuenta que no todas las interfaces de búsquedas/plataformas/bases de datos permiten los tres enfoques.
La estructura de la estrategia de búsqueda para #RevisionesSistemáticas dependerá del propósito de la presentación de la estrategia de búsqueda, preferencias, complejidad de la búsqueda y las posibilidades de búsqueda de la base de datos.
Tabla resumen de los principales enfoques utilizados en las estrategias de búsqueda para revisiones sistemáticas, adaptado de Farhad (2).
En mi caso, suelo preferir la búsqueda por bloques, es decir, una línea por cada concepto de búsqueda partiendo de nuestra pregunta estructurada (PICOs). De esta forma, la búsqueda se corresponderá con el marco de nuestra pregunta del que partimos en nuestra revisión (3). Sin embargo, en búsquedas complejas puede que no sea posible dividir las búsquedas en bloques de un solo concepto y que algunos bloques pueden tener subbloques y o que sea necesario una combinación de las tres estructuras.
BIBLIOGRAFÍA
MacFarlane A, Russell-Rose T, Shokraneh F. Search Strategy Formulation for Systematic Reviews: issues, challenges and opportunities. Intelligent Systems with Applications. 2022: 200091.
Las estrategias de búsqueda para las revisiones de estudios de precisión de pruebas diagnósticas (PPD) pueden ser particularmente complejas. Los estudios de PPD tienden a informarse de manera deficiente y buscarlos puede ser problemático debido a este informe inadecuado y terminología inconsistente, la ausencia de términos de indexación apropiados en algunas bases de datos para este tipo de publicación y el uso inconsistente de términos de indexación adecuados donde están disponibles.
Es conocida la existencia de debilidades en los resúmenes de los informes de los estudios de precisión diagnóstica. Un estudio exploratorio que evaluó la exhaustividad de los informes en los resúmenes de 12 revistas de alto impacto encontró que el 50 % de los artículos no identificaba el estudio como un estudio de precisión diagnóstica en el título y el 65 % incluía las estimaciones de sensibilidad y/o especificidad en el resumen (13). Además, la aplicación de la indexación disponible puede no ser coherente en las bases de datos y no se debe confiar en ella. Un estudio informó que la sensibilidad de tres encabezados clave de Emtree, incluida la etiqueta de verificación diagnostic test accuracy study», se encontró individualmente por debajo del 50 % y solo alcanzó el 72,7 % cuando se usaron juntos.
Aquí os dejo una infografía con el resumen de los 8 puntos clave para la búsqueda en este tipo de revisiones.
Resumen de los 8 puntos clave para la búsqueda en este tipo de revisiones sacadas del borrador del capítulo 7 del Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Diagnostic Test Accuracy.
BIBLIOGRAFÍA
Spijker R, Dinnes J, Glanville J, Eisinga A. Chapter 7: Searching for and selecting studies. Draft version (7 February 2022) for inclusion in: Deeks JJ, Bossuyt PM, Leeflang MM, Takwoingi Y, editor(s). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Diagnostic Test Accuracy Version 2. London: Cochrane.
Glanville J, Higgins C, Holubowich C, Spijker R, Fitzgerald A. Diagnostic accuracy. Last updated 24 October 2021. In: SuRe Info: Summarized Research in Information Retrieval for HTA. Disponible en: https://www.sure-info.org//diagnostic-accuracy
Korevaar DA, Cohen JF, Hooft L, Bossuyt PMM. (2015). Literature survey of high-impact journals revealed reporting weaknesses in abstracts of diagnostic accuracy studies. J Clin Epidemiol. 68(6): 708-715. Disponible en: https://www.jclinepi.com/article/S0895-4356(15)00022-0/fulltext
Gurung P, Makineli S, Spijker R, Leeflang MMG. The EMTREE term «Diagnostic Test Accuracy Study» retrieved less than half of the diagnostic accuracy studies in EMBASE. J Clin Epidemiol. 2020; 126 :116-21. Disponible en: https://www.jclinepi.com/article/S0895-4356(20)30132-3/fulltext
Las GPC son una herramienta de ayuda a los profesionales sanitarios para la toma de decisiones, que pueden reducir la variabilidad de la práctica clínica y mejorar la calidad y seguridad de los pacientes.
Hay una especial dificultad en localizar GPC dado que muchas de ellas se publican como “literatura gris” (generalmente por instituciones y asociaciones profesionales) y no se indexaban en las bases de datos bibliográficas tradicionales.
Pero para aquellas guías que se publican como artículos de revistas de repercusión internacional, pueden buscarse en bases de datos bibliográficas, como PubMed y Embase, utilizando términos de búsqueda controlados («Practice Guideline» [Publication Type] en MEDLINE o ‘practice guideline’/exp en Embase). Para buscar guías de práctica en CINAHL (EBSCO) escribimos el tema (como una condición, síntoma o procedimiento clínico) en el cuadro de búsqueda en la página de Búsqueda avanzada. Si ya conoce el nombre de la guía, haga una búsqueda por título. Seleccione «Practice Guidelines» en el menú «Tipo de publicación» en la sección Búsqueda avanzada o Límites.
En la siguiente presentación vemos la estrategia de búsqueda en PubMed para de GPC de vacunas de la hepatitis a:
Pero para una búsqueda más sensible disponemos defiltros metodológicos desarrollados para recuperar guías en diferentes bases de datos.
«Clinical protocols»[MESH] OR «Consensus»[MESH] OR «Consensus development conferences as topic»[MESH] OR «Critical pathways»[MESH] OR «Guidelines as topic» OR «Practice guidelines as topic»[MESH] OR «Health planning guidelines»[MESH] OR «Clinical Decision Rules»[MESH] OR «guideline»[pt] OR «practice guideline»[pt] OR «consensus development conference»[pt] OR «consensus development conference, NIH»[pt] OR position statement*[tiab] OR policy statement*[tiab] OR practice parameter*[tiab] OR best practice*[tiab] OR standards[TI] OR guideline[TI] OR guidelines[TI] OR standards[ot] OR guideline[ot] OR guidelines[ot] OR guideline*[cn] OR standards[cn] OR consensus*[cn] OR recommendat*[cn] OR practice guideline*[tiab] OR treatment guideline*[tiab] OR CPG[tiab] OR CPGs[tiab] OR clinical guideline*[tiab] OR guideline recommendation*[tiab] OR consensus*[tiab] OR ((critical[tiab] OR clinical[tiab] OR practice[tiab]) AND (path[tiab] OR paths[tiab] OR pathway[tiab] OR pathways[tiab] OR protocol*[tiab] OR bulletin[tiab] OR bulletins[tiab])) OR recommendat*[ti] OR recommendat*[ot] OR (care[tiab] AND (standard[tiab] OR path[tiab] OR paths[tiab] OR pathway[tiab] OR pathways[tiab] OR map[tiab] OR maps[tiab] OR plan[tiab] OR plans[tiab])) OR (algorithm*[tiab] AND (screening[tiab] OR examination[tiab] OR test[tiab] OR tested[tiab] OR testing[tiab] OR assessment*[tiab] OR diagnosis[tiab] OR diagnoses[tiab] OR diagnosed[tiab] OR diagnosing[tiab])) OR (algorithm*[tiab] AND (pharmacotherap*[tiab] OR chemotherap*[tiab] OR chemotreatment*[tiab] OR therap*[tiab] OR treatment*[tiab] OR intervention*[tiab]))
En la siguiente presentación vemos como sería la búsqueda en PubMed aplicando el filtro anterior de CADTH.
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.
Debido a la complejidad de la búsqueda de evidencia en las revisiones sistemáticas, se debe tener mucho cuidado en el desarrollo y ejecución de las estrategias de la búsqueda electrónica. Se han detectado frecuentes errores en las estrategias de búsqueda tales como errores de ortografía, errores de truncamiento, error de operador lógico, referencias de líneas de consulta incorrectas, redundancia sin justificación, la falta de términos tanto en lenguaje natural como en lenguaje controlado y aquellos relacionados con los MeSH, etc. (1-3).
Por este motivo, siempre que sea posible hay que realizar una revisión por pares de la estrategia para identificar los errores más habituales, mejorar la calidad y reducir no solo el riesgo de perder estudios relevantes, sino también el riesgo de identificar un número innecesariamente elevado de registros irrelevantes.
Recientemente se ha publicado las recomendaciones Cochrane para realizar revisiones rápidas (4) en las que, a diferencia de la guía MECIR (Methodological Expectations for Cochrane Intervention Reviews), recomiendan la revisión por pares de, al menos, una estrategia de búsqueda (por ejemplo, MEDLINE) (R12).
PRESS (Peer Review of Electronic Search Strategies (5) es un instrumento concebido y creado con el objetivo de realizar y evaluar estrategias de búsqueda para síntesis de evidencia. PRESS proporciona descripciones de seis dominios principales para su uso como pautas para las prácticas de los bibliotecarios y para los editores como instrumento para la evaluación metodológica general de las revisiones.
Los seis dominios principales de la lista de verificación de PRESS 2015 son:
Traducción de la pregunta de investigación.
Operadores booleanos y de proximidad.
Encabezamientos de materia.
Búsqueda de palabras de texto (texto libre).
Ortografía, sintaxis y números de línea.
Límites y filtros.
La revisión por pares de las búsquedas debe tener lugar en dos etapas importantes del proceso de síntesis de la evidencia: al comienzo del proyecto, antes de que se realicen las búsquedas, y en la etapa previa a la publicación (6).
BIBLIOGRAFÍA
Elliott JH, Turner T, Clavisi O, Thomas J, Higgins JP, Mavergames C, Gruen RL. Living systematic reviews: an emerging opportunity to narrow the evidence-practice gap. PLoS Med. 2014 Feb 18;11(2):e1001603. doi: 10.1371/journal.pmed.1001603. eCollection 2014 Feb. PubMed PMID: 24558353; PubMed Central PMCID: PMC3928029. Disponible en: http://dx.plos.org/10.1371/journal.pmed.1001603
Salvador-Oliván JA, Marco-Cuenca G, Arquero-Avilés R. Errors in search strategies used in systematic reviews and their effects on information retrieval. J Med Libr Assoc. 2019 Apr;107(2):210-221. doi: 10.5195/jmla.2019.567. PMID: 31019390; PMCID: PMC6466507.
Spry C, Mierzwinski-Urban M. The impact of the peer review of literature search strategies in support of rapid review reports. Res Synth Methods. 2018 Dec;9(4):521-526. doi: 10.1002/jrsm.1330. PMID: 30408843.
Garritty C, Gartlehner G, Nussbaumer-Streit B, King VJ, Hamel C, Kamel C, Affengruber L, Stevens A. Cochrane Rapid Reviews Methods Group offers evidence-informed guidance to conduct rapid reviews. J Clin Epidemiol. 2021 Feb;130:13-22. doi: 10.1016/j.jclinepi.2020.10.007. PMID: 33068715; PMCID: PMC7557165.
McGowan J, Sampson M, Salzwedel DM, Cogo E, Foerster V, Lefebvre C. PRESS Peer Review of Electronic Search Strategies: 2015 Guideline Statement. J Clin Epidemiol. 2016 Jul;75:40-6. doi: 10.1016/j.jclinepi.2016.01.021. PMID: 27005575.
Lefebvre C, Duffy S. Peer review of searches for studies for health technology assessments, systematic reviews, and other evidence syntheses. Int J Technol Assess Health Care. 2021; 37(1):E64.
PubReMiner (https://hgserver2.amc.nl/cgi-bin/miner/miner2.cgi) es un interface alternativo para buscar en PubMed, es decir, es un buscador que consulta la base de datos de PubMed de otra forma a la realizada por este motor de búsqueda y presentan los resultados en otro formato. Su principal ventaja es que nos permite analizar datos.
Para utilizarla escribimos nuestra búsqueda en la ventana de búsqueda y obtenemos el resultado en forma de tabla de frecuencias. Marcando en los recuadros nosotros podemos agregar o excluir términos a la consulta para optimizar los resultados.
De esta forma, con PubReMiner nos informa de las palabras que se utilizan con más frecuencia y nos proporciona una forma rápida de recopilar información adicional sobre el tema.
Las columnas que podemos visualizar y personalizar en la tabla de frecuencia son las siguientes:
Año de publicación.
Las revistas en las que más se publica su consulta.
Los autores más activos en el campo de su consulta.
Las palabras que más se han utilizado en el título y resumen de los artículos.
Los campos de encabezamiento MESH (incluidos subencabezamientos).
Supplementary Concept (Substances).
Tipo de publicación.
Si por alguna razón deseamos adaptar nuestra consulta de una manera diferente a la que permite PubReMiner, podemos modificar la consulta de la forma que deseemos y presionar «Search with Manual Adjustment». Una vez que hemos terminado con nuestra estrategia podemos pasar a ver los resultados en PubMed desde el botón “goto pubmed with query».
PubReMiner nos ayuda a encontrar información relevante mediante sugerencias de palabras. Además de generar consultas eficientes, también puede ser útil en otras áreas como:
Seleccionar una revista para enviar nuestro manuscrito al mostrarnos en la tabla las revistas de investigación similar más frecuentes;
Encontrar expertos en un área de investigación al mostrarnos los autores que con mayor frecuencia publican del tema de nuestra consulta;
Si buscamos por un autor, encontramos los temas de interés de investigación de este al ver las palabras clave asociadas con ese autor;
Análisis bibliométricos de lo publicado sobre el tema de nuestra consulta;
Conviertir los resultados (todas nuestras publicaciones) en un CV en tiempo real con «Create CV output»
Por último, indicaros que podéis encontraros diferentes formas de llamar a esta herramienta como: PubReMiner, pubmed reminer, pub reminer, pubmed re-miner.
Una de las características principales de los estudios de síntesis de evidencia es reducir el sesgo en todas las etapas del proceso de revisión. El sesgo se introduce potencialmente en cualquier etapa del proceso de la revisión sistemática, desde decidir cuál es su pregunta de investigación hasta cómo medir sus resultados y elegir qué hallazgos publicar.
Al buscar estudios relevantes para una revisión sistemática, son posibles muchos sesgos: Primero, incluir limitadores de búsqueda arbitrarios, como la ubicación geográfica del estudio o el año de publicación. La imposición de estas restricciones a la población de estudios potenciales producirá una muestra sesgada porque los autores están potencialmente ignorando un conjunto relevante de evidencia. En segundo lugar, los autores de la revisión pueden restringir su búsqueda solo a las principales bases de datos que conocen o no incluir completamente una representación de las bases de datos disponibles. Por ejemplo, una búsqueda en la base de datos utilizando solo MEDLINE arrojará el 30-80% de los ensayos relevantes (ver aquí). Tercero, el sesgo de publicación simplemente se refiere a la probabilidad de que aquellos estudios con efectos negativos o hallazgos no estadísticamente significativos no se publiquen (Rosenthal, 1979). Esto significa que la investigación disponible en revistas revisadas por pares está sesgada hacia la investigación con resultados positivos y puede no ser una representación precisa de la totalidad de la evidencia de investigación existente.
Podemos resumir los sesgos en los siguientes tipos:
Limitación geográfica.
Limitación del tipo de documento (p.ej.. Cartas – Iansavichene AE, Sampson M, McGowan J, Ajiferuke IS. Should systematic reviewers search for randomized, controlled trials published as letters? Ann Intern Med. 2008 May 6;148(9):714-5. doi: 10.7326/0003-4819-148-9-200805060-00023. PMID: 18458294.).
Sesgo de idioma – ¿solo inglés?. Excluir idiomas no inglés no cambia la conclusión de la RS excepto para medicina alternativa/complementaria.
Sesgo de base de datos: Sesgo en PubMed geográfico y de idioma (Pilkington K, Boshnakova A, Clarke M, Richardson J. «No language restrictions» in database searches: what does this really mean? J Altern Complement Med. 2005 Feb;11(1):205-7. doi: 10.1089/acm.2005.11.205. PMID: 15750383).
Sesgo de texto completo (solo gratuito/Open Access/accesible).
Sesgo de literatura publicada (Arber 2013). Las búsquedas de artículos relevantes deben realizarse en múltiples fuentes de literatura comercial y gris, es imprescindible utilizar tantas bases de datos de temas relevantes como sea posible, no solo para garantizar que se hayan localizado los documentos relevantes, sino también para reducir el sesgo de selección (Dickersin et al. al., 1994). Para contrarrestar los efectos negativos del sesgo de publicación, se deben incluir varias fuentes de literatura gris.
Sesgo de limitación temporal/fechas (pero hay que justificar). A veces es apropiado limitar la búsqueda a un idioma o marco de tiempo en particular si la revisión solo está interesada en estudios realizados en una determinada ubicación geográfica o durante un tiempo en particular.
Reproducibilidad de la búsqueda bibliográfica.
La búsqueda de estudios ha de informarse de modo transparente para que pueda ser reproducible. Nos tenemos que preguntar si cualquiera que acceda a las bases de datos puede repetir mi búsqueda y obtener los mismos o similares artículos. Si la respuesta es afirmativa, entonces está bien hecho. En caso contrario, hay que buscar que es lo que está mal.
Para todas las búsquedas en bases de datos debemos documentar lo siguiente:
Estrategia (search lines and strings).
Fecha de la búsqueda (día, mes y año).
Nombre de la base de datos, cobertura temporal, interface.
Traducido y adaptado de: Foster MJ, Jewell ST. Assembling the pieces of a systematic review: A guide for librarians. Lanham: Rowman & Littlefield, 2017.
Cualquiera que replique una estrategia debe llegar a un resultado similar. No será igual en los casos de:
Incorporación de nuevos registros a la base de datos.
Cambios en el tesauro.
Cambios de sintaxis, código de campos, …
Cuando se describa la búsqueda podemos guiarnos por el Manual Cochrane de Estilo (p.ej., con respecto al uso de abreviaturas de las bases de datos, el orden de las bases de datos en las que hayas buscado, etc.). También debemos seguir los estándares de la extensión PRISMA-S PRISMA Search Reporting Extension (Puedes descargar una versión Word; PDF; y Excel de la lista de verificación PRISMA-S en el sitio web de PRISMA y en https://osf.io/sfgvq/). (Rethlefsen, M.L., Kirtley, S., Waffenschmidt, S. et al. PRISMA-S: an extension to the PRISMA Statement for Reporting Literature Searches in Systematic Reviews. Syst Rev 10, 39 (2021). https://doi.org/10.1186/s13643-020-01542-z).
El otro día me preguntaban si ante las incongruencias del nuevo PubMed recomendaba para búsquedas complejas, como el caso de revisiones sistemáticas, hacer las búsquedas en el MEDLINE de OVID u otras alternativas de consulta de esta base de datos.
Para aquellos que se animen a dar el salto al MEDLINE de la plataforma de OVID aquí os dejo una infografía con las diferentes sintaxis de búsqueda por el tesauro MeSH que ayudará a la conversión de estrategias.
Pero dicho lo anterior, todavía hay un tema que hay que conocer y que explica el motivo de por qué los resultados del PubMed legacy son distintos a los del nuevo PubMed.
Podemos aclarar que no es un solo motivo, son los tres siguientes de la figura 1:
Figura 1. Motivos del resultado diferente en el nuevo vs. antiguo PubMed
El primero de los motivos es que son dos sistemas independientes en los que la indexación se realiza en diferentes momentos, por lo que las adiciones, eliminaciones (por ejemplo, eliminar duplicados) o actualizaciones de registros no surten efecto al mismo tiempo en ambos lugares.
Otra modificación es el funcionamiento del algoritmo de búsqueda. Como vemos, el mapeo automático del término o asignación automática de términos (ATM) se ha aumentado para incluir la ortografías británica y americana, las formas de palabras en singular y plural y otros sinónimos para proporcionar una recuperación de búsqueda más coherente y completa (Figura 2).
Figura 2. Mejora del algoritmo de búsqueda del nuevo PubMed
Y, por último, el truncamiento ha cambiado incluyendo todas las variaciones del término truncado frente a las primeras 600 variaciones del legacy PubMed. Además, si truncamos una frase debemos conocer que ya no hace la búsqueda por frase por defecto si no que separa los términos y los busca por separado (Figura 3).
Figura 3. Diferencias del truncamiento del legacy vs. nuevo PubMed
Para buscar una frase en el nuevo PubMed que incluya el último término truncado tenemos tres posibilidades:
Escribir la frase entre comillas dobles: «breast feed*»
Usar una etiqueta de búsqueda: breast feed*[tiab]
Use un guión: breast-feed*
En la figura 4 podemos ver y analizar los detalles de la búsqueda si escribimos en la venta de búsqueda otitis media treatment y vemos en Details la diferente traducción en el legacy vs. nuevo PubMed.
Figura 4. Ejemplo de detalle de búsqueda de otitis media treatment en legacy vs.nuevo PubMed
En resumen, las mejoras del motor de búsqueda del nuevo PubMed las podemos ver en las figura 5:
Figura 5. Mejoras en la recuperación del nuevo PubMed
BiblioGETAFE 