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:
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
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.
¿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
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 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:
Bases de datos multidisciplinares: WoS y SCOPUS
Sin embargo, todavía hay muchas revistas fuera de la «conjunto principal» de bases de datos en enfermería y ciencias de la salud. Es posible que también debas realizar una búsqueda en más bases de datos para asegurarte que tu búsqueda bibliográfica esté completa.
Entre ellas, podemos buscar en la Web of Science y Scopus, que son dos grandes bases de datos de citas multidisciplinares. Por este motivo, es bueno saber hasta qué punto las bases de datos principales se solapan con estas dos.
En cuanto a la cobertura y solapamiento de las bases de datos principales de ciencias de la saludcon WoS y Scopus tenemos que tener en cuenta lo siguiente
En resumen, la selección, cobertura y solapamiento de las principales bases de datos es una tarea crucial en el proceso de búsqueda de estudios para una revisión sistemática. Es importante evaluar la cobertura de cada base de datos, el solapamiento entre ellas y buscar en bases de datos complementarias para garantizar la inclusión de todos los estudios relevantes. Además, se recomienda documentar y justificar la selección de bases de datos para garantizar la transparencia y la replicabilidad de la revisión sistemática.
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:
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.
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:
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 #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.
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
Consejos de búsqueda experta: Blog UX Caucus Database Tip Sheet team
#MLAUXCaucus #SystematicReviews #medlibs #ExpertSearching
Los bibliotecarios y especialistas en información contamos con una nueva fuente muy valiosa, el blog que el UX Caucus Database Tip Sheet team ha lanzado para ayudar a difundir consejos y sugerencias de búsqueda experta en bases de datos y otras herramientas.
La dirección es: https://uxcaucustips.blogspot.com/
Las entradas disponibles hasta la fecha, con un pequeño resumen, son las siguientes:
Sugerencia n.º 1: Exportación masiva desde Google Scholar.
Mediante la herramienta Harzing’s Publish or Perish es posible la exportación masiva desde Google Scholar.
Y siempre teniendo presente las pautas del gran Wichor Bramer, que sugiere limitar la recuperación de los primeros 100-200 resultados.
Sugerencia n.º 2: Verifique si hay indexación computerizada errónea en Embase.
A diferencia de MEDLINE, donde los registros en proceso aún no tienen MeSH asignado, en Embase los registros recién agregados se indexan computarizadamente con EMTREE. Si bien para artículos de revista esta indexación es revisada y corregida por un indexador humano, la indexación de actas de conferencias nunca se somete a revisión humana. Por este motivo, los resultados recientes y los resúmenes de conferencias tendrán una gran cantidad de falsos positivos debido a la indexación automatizada incorrecta, y la asignación de términos del EMTREE solo es de confianza para artículos de revistas completamente indexadas.
Consejo n.º 3: Modos de búsqueda en EBSCO CINAHL.
Contrariamenta a lo que podemos estar esperando, si escribimos nuestros términos individuales de búsqueda (p. ej.: ginger pregnancy nausea recupera 7 referencias) la base de datos no los combina automáticamente con el operador AND. Hay dos soluciones: la primera consistiría en añadir los operadores booleanos entre los términos (p. ej.: ginger AND pregnancy AND nausea recupera 130 referencias); la segunda forma sería ajustar el modo de búsqueda a «Buscar todos mis términos de búsqueda» que aplicará automáticamente AND a todos los términos individuales y devolverá el mismo conjunto de resultados que con la primera opción.
Sugerencia n.º 4: Adyacencia de Ovid MEDLINE y etiquetas de campo.
En el MEDLINE de Ovid la búsqueda por adyacencia en el campo .kw. solo funciona si las palabras están en diferentes líneas, pero NO recupera artículos si los términos forman parte de un mismo encabezamiento MeSH. La solución si queréis usar la búsqueda por adyacencia dentro de un solo encabezamiento de palabra clave, será usar la etiqueta de campo .kf. en vez de .tw. (p. ej.: (surg* adj teach*).kf.).
Consejo n.º 5: El problema con las comillas tipográficas.
Para evitar el mensaje de error «unsupported characters» en MEDLINE de Ovid.
Consejo n.º 6: Uso de Covidence para rastrear e informar referencias de bola de nieve para el diagrama de flujo PRISMA 2020.
Sugerencia n.º 7: Exportación masiva desde ProQuest.
ProQuest proporciona una función de exportación para ayudar a aquellos que trabajan en grandes proyectos de revisión de literatura, como revisiones de alcance y revisiones sistemáticas. En esta entrada te enseñan como configurarlo, pero ojo, solo se puede solicitar esta exportación masiva DOS VECES al día.
Y, por último, si tiene un consejo inteligente o una solución para una base de datos, plataforma o herramienta puedes ponerte en contacto con Andy Hickner (alh4014@med.cornell.edu) o Kate Saylor (kmacdoug@umich.edu) y unirte al equipo del blogs o compartir sus consejos y ellas escriben la publicación por ti.
#MLAUXCaucus #SystematicReviews #medlibs #ExpertSearching
MEDLINE es la principal base de datos bibliográfica de la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) que contiene más de 28 millones de referencias a artículos de revistas de ciencias de la vida con especialización en biomedicina.
Mucho ha cambiado desde que se creó MEDLINE en 1971. Aquí hay algunos hitos notables:
Una de las cosas que tenemos que tener cuidado cuando buscamos en MEDLINE con el tesauro MeSH son las fechas que aparecen la descripción desarrollada del término. Nos podemos encontrar con tres posibilidades:
UNA FECHA
Si, por ejemplo, entramos en MeSH Database y buscamos por “PubMed”, el resultado nos muestra la información relativa a ese término del MeSH. Tras una breve definición, vemos que nos indica “Year introduced: 2003”, es decir, que ese término de indización se apareció como término del tesauro en el año 2003. Esto significa que podemos utilizar este término MeSH para recuperar información desde 2003. Para recuperar bibliografía de años anteriores a este año por este concepto o similar, debemos utilizar los términos MeSH que encontramos en el apartado de “Previous Indexing”. En nuestro caso sería “MEDLINE”.
DOS FECHAS
Pero ¿qué pasa si nos encontramos dos fechas en el año de introducción del término, una de ellas entre paréntesis?
Veamos el ejemplo de “Triage” donde aparece “Year Introduced: 1991 (1976)”. En este caso, nos indica que el “concepto” relativo a triaje ha estado en MeSH desde 1976 y que se indizaba con un “término histórico” MeSH que significaba Triaje, pero la palabra triaje no se usaba en ese momento. No podemos saber cuál fue el término histórico.
Posteriormente, en 1991, se introdujo el término Triaje en MeSH. En ese momento, todas las citas que habían sido indexadas con el «término histórico» se volvieron a indexar (utilizando -Buscar y reemplazar-). Esa acción Buscar y reemplazar nos permite buscar hasta 1976 con Triage, aunque el término se introdujo en 1991.
Por último, si deseamos buscar literatura de triage que se indexó antes de 1976, debemos revisar la información de indexación anterior en el Registro MeSH que aparece en “Previous Indexing”.
NINGÚN AÑO
Por último, tenemos el caso de aquellos encabezamientos que no incluyen información de año de introducción en el tesauro. Por ejemplo, el encabezamiento “Eye” no aporta esa información. Esto nos indica que el encabezamiento ha existido desde el comienzo de MEDLINE y podemos utilizarlo para buscar todas las referencias de esta base de datos.
En la entrada anterior «¿Pero no es lo mismo PubMed que MEDLINE?«, comentaba las diferencias entre PubMed y Medline. Ahora quiero compartir una presentación interactiva aclarando que es y que no es PubMed así como las diferencias entre PubMed, MEDLINE y PMC (PubMed Central).
Seguro que buscas en el asiduamente, pero ¿sabes de dónde viene y cómo se ha ido transformando?
Empezaremos diciendo que PubMed permite el acceso gratuito vía Internet desde enero de 1996 a la base de datos de la NLM MEDLINE. Y siendo esto verdad también hay que señalar que PubMed no solo es MEDLINE aunque su mayor componente sea este. Más información en la entrada ¿Pero no es lo mismo PubMed que MEDLINE?
¿Pero no es lo mismo #PubMed que #MEDLINE? No, aunque muchas veces nos referimos a ellos como si lo fueran. https://bibliogetafe.com/2012/02/23/pero-no-es-lo-mismo-pubmed-que-medline/
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El antecedente de la base de datos es el Index Medicus comenzó a editarse en 1879 por John Shaw Billings (12 de abril de 1838-11 de marzo de 1913, fue un cirujano, bibliotecario y planificó el edificio del Hospital Johns Hopkins). Entre sus logros destaca la fundación de la Biblioteca de la Oficina General de Cirugía de Washington, una de las más importantes en su género a escala internacional, por él dirigida entre 1865 y 1895 y transformada en 1956 en la internacionalmente reconocida National Library of Medicine de los Estados Unidos. Su tarea de organización de la Biblioteca le llevó a concebir y preparar su Index Catalogue, clasificado por autores y materias, que empezó a publicar de modo sistemático en 1876. Esta obra de referencia, donde se reunía toda la producción científica médica en forma de un diccionario, constituyó la base del surgimiento, en 1879, del conocido Index Medicus, cuyos primeros 21 volúmenes fueron supervisados por él.
John Shaw Billings (12/04/1838-11/03/1913) fue cirujano, bibliotecario y planificó el Hospital Johns Hopkins. Entre sus logros destaca la fundación de la Biblioteca de la Oficina General de Cirugía de Washington transformada en 1956 en la National Library of Medicine de los EEUU.
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Aquí os dejo una curiosísima película que describe el trabajo de John Shaw Billings en el desarrollo de la biblioteca médica más importante del mundo.
El Index Medicus tenía una periodicidad mensual. Existió otra versión acumulada anual, el Cumulated Index Medicus publicada en papel desde 1960 hasta 2004. También existió una versión reducida desde 1970 hasta 1997 llamada Abridge Index Medicus con la indización de revistas nucleares.
En su comienzo el enorme volumen de citas bibliográficas se recopilaron manualmente. En 1957 el personal de la NLM comenzó a planificar la mecanización del Index Medicus , dado que se necesitaba una manera de manipular toda esta información para producir productos auxiliares como índices impresos, catálogos y bibliografías temáticas. En 1960 se preparó un pliego de condiciones detalladas y para la primavera de 1961 se envió a 72 empresas una solicitud de propuestas para desarrollar el sistema. Como resultado, se adjudicó un contrato a la empresa General Electric. Así nació MEDLARS en 1964.
MEDLARS® (MEDical Literature Analysis and Retrieval System) tuvo un coste de $ 3 millones para su desarrollo y en el momento de su conclusión no permitía el acceso al público. Rápidamente la NLM puso a disposición de determinadas instituciones las cintas magnéticas con los datos del sistema disponible para establecer servicios descentralizados de búsqueda en todo el país.
En 1971 pasó a llamarse MEDLINE (MEDLARS Online). En este blog ya describimos los principales hitos en la entrada del 45 aniversario de MEDLINE (1971-2016) y que se pueden ver resumidos en la siguiente imagen.
Pero para la búsqueda eficaz en los primeros MEDLINE hacía falta un entrenamiento especial en los encabezamientos de materia, los comandos de búsqueda y la lógica booleana. Además, la consulta era muy costosa pues se realizaba a través de módem telefónico. Por esto los bibliotecarios y especialistas en información buscaban por los investigadores y profesionales de la salud (búsquedas mediadas, con intermediario).
Para la búsqueda eficaz en los primeros años del nacimiento #MEDLINE hacía falta bibliotecarios entrenados en los encabezamientos de materia, los comandos de búsqueda y la lógica booleana. Además, la consulta era muy costosa pues se realizaba a través de módem telefónico.
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Con posterioridad a la consulta vía modem, se comercializó MEDLINE en CD-ROM lo que posibilitó la búsqueda directa de los usuarios noveles, pues el coste ya no estaba ligado a una conferencia telefónica.
El 26 de junio de 1997, en una conferencia de Capitol Hill Press, se anunció oficialmente el acceso libre de MEDLINE a través de PubMed. La NLM inauguró el acceso gratuito a nivel mundial a MEDLINE través de PubMed.
El vicepresidente Al Gore, quien participó en el anuncio, dijo que este avance «puede hacer más para reformar y mejorar la calidad de la atención sanitaria en los Estados Unidos que cualquier otra cosa que hemos hecho en mucho tiempo.»
Desde entonces, su uso aumentado de manera exponencial.
Desde 1997 PubMed ha sufrido innumerables cambios y mejoras. Aquí encontraréis el resumen de los cambios desde 1997 hasta 2016: ¡Feliz 20 aniversario PubMed! Cambios durante dos décadas.
Por último, en el año 2019 se produjo una de los mayores cambios de PubMed y que todavía estamos asimilando. Aquí os dejo el enlace al video del webinar de @BiblioMadSalud ¿Estamos preparados para el nuevo PubMed?
Aquí os dejo el enlace al hilo de Twitter con el resumen de los principales hitos de PubMed.
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.
Aquí os dejo lo mismo pero en forma de tabla:
Podemos limitar los resultados de una búsqueda por tipo de artículo, disponibilidad de texto completo gratuito, fecha de publicación, especie, idioma, sexo, tema, categoría de revista y edad.
Aplicar un filtro es sencillo:
1) Hacemos nuestra búsqueda en PubMed.
2) Hacemos clic en el filtro que deseamos activar y que encontramos en la barra lateral izquierda de nuestra página de resultados.
Aparecerá una mensaje al inicio de nuestros resultados filtrados indicando la aplicación del o de los filtros y la opción de eliminarlos. También podemos eliminar todos los filtros en la opción «Reset all filters» que aparece al final de la columna de filtros. Esta acción es muy importante porque las búsquedas posteriores se filtrarán hasta que los filtros seleccionados se eliminen o hasta que se borren los datos de su navegador.
Los filtros más populares se incluyen en la barra lateral izquierda de forma predeterminada. Para mostrar otros filtros adicionales en la barra lateral debemos hacer clic en el botón «Additional Filters«.
Aparecerá un menú emergente que muestra los filtros disponibles para cada categoría: tipo de artículo, especie, idioma, sexo, tema, revista y edad.
¿Que novedades nos trae el nuevo PubMed?
En primer lugar nos encontramos con el Timeline (Figura 2) que nos permite limitar fácilmente arrastrando con el ratón los años deseados en mi búsqueda.
Además podemos descargar un archivo csv con los resultados por años seleccionados. Sólo hay que tener una consideración y es que en el Timeline cuenta todas las fechas de publicación para una cita tal como la proporcionó el editor, por ejemplo, fechas de publicación impresas y electrónicas. Estas fechas pueden abarcar más de un año; por ejemplo, un artículo que se publicó en línea en noviembre de 2018 y se publicó en una edición impresa en enero de 2019. Esto significa que la suma de los resultados representados en la línea de tiempo puede diferir del recuento de resultados de búsqueda.
También han dejado de estar visibles algunos tipos de filtros como en JOURNAL CATEGORIES (Figura 3) la opción de Core Clinical Journals:
Los Core ClinicalJournals es un núcleo de 118 títulos del antiguo Abridged Index Medicus (AIM) (https://www.nlm.nih.gov/bsd/aim.html). Esta lista no se ha actualizado desde 1974 y actualmente está siendo revisada por un comité de la Medical Library Association.
También han dejado de estar visibles algunos tipos de filtros como en SUBJECT (Figura 4):
Actualmente, la NLM está revisando otros filtros de temas y estrategias de búsqueda de filtros de temas y están disponibles en PubMed Subject Filters (https://www.nlm.nih.gov/bsd/pubmed_subsets.html). También ha desaparecido las opciones de estrategias Topic-Specific Queries (Figura 5) para filtrar que encontrábamos en la página de inicio del legacy PubMed y que en el nuevo ha desaparecido (https://www.nlm.nih.gov/psd/special_queries.html)
¿Qué solución podemos utilizar si quiero emplear algunos de estas opciones de filtrado que ya no se encuentran disponibles en la página de inicio del nuevo PubMed? Aplicar la siguiente sintaxis de búsqueda donde es indiferente poner [sb] o [filter]:
otitis media treatment AND Core clinical journals[filter]
osteoarthritis AND CAM[filter] (donde CAM es Complementary Medicine)
tuberculosis AND aids [sb] (donde aids es SIDA)
diabetes mellitus AND cancer[sb]
euthanasia AND bioethics [sb]
mercury AND dart [sb] (donde DART es Developmental and Reproductive Toxicology (DART))
anemia AND dietsuppl [sb] (donde dietsuppl es Dietary Supplements)
anthrax AND history [sb] (donde history es History of Medicine)
exercise hypertension AND systematic [sb] (donde systematic es Systematic Reviews)
lead AND tox [sb] (donde tox es Toxicology)
hyperparathyroidism AND veterinary [sb] (donde veterinary es Veterinary Science)
El pasado 17 de febrero y el 3 de abril daba cuenta de las novedades en tesauro MeSH de MEDLINE para actualizarse con Supplementary Concepts relativos al COVID-19.
A estos se han añadido en marzo alguno más de tal forma que ahora tenemos disponibles los siguientes Supplementary Concept Records:
severe acute respiratory syndrome coronavirus 2
spike glycoprotein, COVID-19 virus
Más información aquí.
El tesauro MeSH de MEDLINE se sigue actualizando con los Supplementary Concepts relativos al COVID-19. En una entrada anterior «Qué son los MeSH Supplementary Concept Records de MEDLINE y nuevo COVID-19» ya di cuenta del nuevo Supplementary Concept «COVID-19«. Ahora han creado tres más:
COVID-19 diagnostic testing
COVID-19 drug treatment
COVID-19 vaccine
Hay que tenerlo en cuenta para actualizar las estrategias de búsqueda que vamos desarrollando y guardando sobre esta enfermedad.
Si quieres saber más de los Supplementary Concepts de MeSH mira la siguiente presentación:
Información obtenida de @Farhad_Cochrane y @angelmones
Los “Supplementary Concept Records” (SCR), antes llamados ”Supplementary Chemical Records”, son un conjunto especial de términos (unos 505.000 términos) introducidos a mediados de los 80, que describen temas que no están incluidos en los Headings de MEDLINE.
La mayoría son sustancias como productos químicos y fármacos y enfermedades raras.
Utilidad de los SCR
Los SC son utilizado para añadir vocabulario de manera rápida. Los MeSH Headings se actualizan una vez al año. Por el contrario, los Supplementary Concept Records son añadidos o modificados semanalmente durante todo el año. Las nuevas sustancias son identificadas regularmente en la literatura por los indizadores que las transfieren al personal químico. Esos químicos verifican que la sustancia es nueva dentro del vocabulario y lo añaden a la base de datos como Supplementary Concepts Records.
Esto permite añadir conceptos nuevos al vocabulario MeSH según se van publicando en la literatura. Así se mantiene actualizada la búsqueda en PubMed. Muchos son promocionados anualmente a MeSH Headings.
Cada sustancia se mapea y asigna a un encabezamiento MeSH. Cuando un Supplementary Concept es añadido a un registro de MEDLINE, el encabezamiento MeSH asignado también es añadido.
Los Supplementary concepts, al no ser encabezamientos no están incluidos en el árbol y estructura jerárquica MeSH pero son mapeados a los Headings. Tampoco tienen subheadings ni pueden marcarse como Major MeSH. Sin embargo, el Headings asignado si tiene subheading y puede ser Major MeSH.
Nuevo registro de concepto suplementario MeSH para la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19)
El 13 de febrero de 2020, la NLM agregó un nuevo Supplementary Concept Record MeSH (SCR Clase 3-Enfermedad) al navegador MeSH de 2020 en respuesta a la Organización Mundial de la Salud (OMS) que anunció un nombre oficial de la enfermedad causada por el nuevo coronavirus 2019: COVID-19
Este nuevo SCR es mapeado a dos encabezados MeSH asignados: Coronavirus Infections y Pneumonia, Viral.
Si queremos buscar lo que haya de este nuevo coronavirus, la estrategia provisional recomendada por la NLM es la siguiente:
2019-nCoV OR COVID-19 OR (wuhan[tiab] AND coronavirus[tiab])
Más información aquí.
Como todos los años hace, la NLM ha actualizado su listado de encabezamientos MeSH. Entre las novedades destaca el nuevo tipo de publicación «Systematic Review» que, además, ha aplicado de manera retrospectiva a las referencias de artículos que son revisiones sistemáticas (ver más en MEDLINE Data Changes—2019.
Por otro lado, la estrategia de búsqueda para el filtro de revisión sistemática también se ha actualizado de tal forma que solo recupera revisiones sistemáticas. Hasta ahora, este filtro recuperaba otros tipos de artículos, incluidos meta-análisis, revisiones de ensayos clínicos, medicina basada en la evidencia, guías, etc. En detalle este filtro es el siguiente:
(((systematic review[ti] OR systematic literature review[ti] OR systematic scoping review[ti] OR systematic narrative review[ti] OR systematic qualitative review[ti] OR systematic evidence review[ti] OR systematic quantitative review[ti] OR systematic meta-review[ti] OR systematic critical review[ti] OR systematic mixed studies review[ti] OR systematic mapping review[ti] OR systematic cochrane review[ti] OR systematic search and review[ti] OR systematic integrative review[ti]) NOT comment[pt] NOT (protocol[ti] OR protocols[ti])) NOT MEDLINE [subset]) OR (Cochrane Database Syst Rev[ta] AND review[pt]) OR systematic review[pt]
Por lo tanto, ahora podemos:
Más información aquí.
La National Library of Medicine produce la base de datos MEDLINE y el repositorio de revistas a texto completo PMC (PubMed Central). Desde 1997 el motor de búsqueda PubMed nos permite buscar en MEDLINE de forma gratuita. En la entrada anterior ¿Pero no es lo mismo PubMed que MEDLINE? explicada las diferencias existentes entre ambas y que PubMed no solo es MEDLINE aunque su mayor componente sea este. En el siguiente diagrama de Venn publicado por Andrea Manca y cols. (Manca A, Moher D, Cugusi L, Dvir Z, Deriu F. How predatory journals leak into PubMed. CMAJ. 2018 Sep 4;190(35):E1042-E1045. doi: 10.1503/cmaj.180154. PubMed PMID: 30181150; PubMed Central PMCID: PMC6148641.) podemos ver la diferencia de contenido cuantificada y representada su solapamiento.
En este artículo se indican las diferentes políticas de selección de revistas para su inclusión en PMC y MEDLINE que provoca la entrada «por la puerta de atrás» de artículos procedente de revistas fraudulentas a PubMed. A diferencia de la política de selección de revistas en MEDLINE, que es muy estricta, PubMed Central tiene un criterio más relajado y flexible.
Previamente a que una revista se incluya en PMC esta ha de cumplir los siguientes requisitos:
Después hay un procedimiento de 6 pasos que incluye:
En la página «How to participate in PMC» tenéis descrito todo el proceso de forma detallada.
Sin embargo, Andrea Manca y cols. argumentan que la aplicación de estos requisitos no siempre es uniforme y algunas de las revistas que se indizan en PMC tienen menos de 2 años de antigüedad y menos de 25 artículos (a menudo menos de 10). Para conseguirlo la revista ha de demostrar que al menos cuenta con un autor acreditado en su consejo editorial. Por este motivo, las revistas depredadoras a menudo utilizan la identidad de investigadores acreditados que no saben que se les incluye en el consejo editorial de estas revistas. También, esto explica el número masivo de correos electrónicos spam diarios que reciben muchos investigadores con invitaciones para unirse a un comité editorial de una revista.
Para evitar que revistas fraudulentas o depredadoras se incluyan en PubMed los autores proponen que la National Library of Medicine eleve el nivel para la inclusión de revistas en PubMed y PubMed Central y exigir que todos las revistas candidatas cumplan con los exigentes requisitos de MEDLINE.
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?
A partir del 1 de junio de 2018 MEDLINE en la plataforma Ovid incorporará el campo de palabra de subencabezamiento flotante o “Floating Subheading Word” (FX) al conjunto predeterminado de campos para búsquedas de texto libre (MP), en línea con el comportamiento de búsqueda en PubMed de NLM.
El conjunto de campos MP para la búsqueda de texto libre (o .mp.) cambiará de:
[mp=title, abstract, original title, name of substance word, subject heading word, keyword heading word, protocol supplementary concept word, rare disease supplementary concept word, unique identifier, synonyms]
A:
[mp=title, abstract, original title, name of substance word, subject heading word, keyword heading word, protocol supplementary concept word, rare disease supplementary concept word, unique identifier, synonyms, floating subheading word]
Si una estrategia de búsqueda existente utiliza cualquiera de las palabras de subencabezamientos flotantes (79 términos), este cambio puede afectar a los resultados y / o los resultados de las alertas que tengamos configuradas.
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.
El mes de octubre de 2016 se celebra el 45 aniversario de MEDLINE. En la siguiente infografía vemos los cambios y eventos más relevantes que han ocurrido desde 1971, pasando por 2006 y hasta la actualidad.
Más información aquí.
En la entrada ¿Pero no es lo mismo PubMed que MEDLINE? explicaba las principales diferencias, con datos, de ambos.
Ahora, la NLM, ha publicado la actualización del MEDLINE Fact Sheet con la información básica y actualizada de esta base de datos.
En resumen nos encontramos que MEDLINE:
Ya han pasado 20 años desde que en enero de 1996 comenzara PubMed como una base de datos experimental en el marco del sistema de recuperación Entrez del NCBI (National Center for Biotechnology Information) con pleno acceso a MEDLINE ®. El 26 de junio de 1997, en una conferencia de Capitol Hill Press, se anunció oficialmente el acceso libre de MEDLINE a través de PubMed.
Desde entonces PubMed ha ido cambiando y mejorando continuamente, cosa que sabemos bien aquellos que utilizamos este motor de búsqueda a diario y que nos dedicamos a enseñar su funcionamiento a los usuarios de nuestras bibliotecas. Paso a resumir las mejoras más relevantes de estos últimos 20 años.
El 26 de enero de 1998 PubMed fue rediseñado con muchas mejoras útiles, incluyendo el MeSH® Browser, el Single Citation Matcher, la búsqueda ampliada automática de términos MeSH («exploding»), el mapeo de sinónimos de Name of Substances y el botón Detalles («Details»). Al año siguiente se incorporó la posibilidad de combinación de búsqueda por término MeSH y subencabezamiento.
PubMed fue rediseñado significativamente en 2000 integrando nuevas características tales como LinkOut, Limits, History y Clipboard. PubMed enlazó con los artículos a texto completo de PubMed Central® y se implantó la utilidad «Cubby». En 2001 comenzó el programa LinkOut for Libraries.
En 2002 el filtro de revisiones sistemáticas se añadió a la página de Clinical Queries, se crearon dos nuevas bases de datos NCBI, Journals y MeSH (MeSH Database reemplazó el MeSH Browser), para proporcionar capacidades adicionales de búsqueda de PubMed y se añadió la opción de correo electrónico para el envío de los resultados de búsqueda.
En 2005 MyNCBI sustituyó a «Cubby», permitiendo el envío automático de resultados de búsquedas salvadas, posibilidad de crearnos filtros personalizados para la recuperación por áreas de interés, la opción de destacar los términos de búsqueda y se añadió la opción de RSS para proporcionar actualizaciones diarias. En 2006 se rediseñaron los límites con una interfaz mejorada y opciones adicionales para limitar las búsquedas.
PubMed continuó evolucionando y, en 2007, el motor de recuperación NCBI fue completamente rediseñado. En 2008, se incluyeron una serie de herramientas tales como «also try», Collections se añadió a las herramientas de usuario My NCBI, se mejoró el mapeo automático de términos y aparece la función de búsqueda avanzada de búsqueda.
En 2009 se incluyen una herramienta de la actividad reciente que hace un seguimiento de hasta 6 meses de búsquedas de un usuario de base de datos NCBI y de registros vistos y una interfaz totalmente renovada.
De 2010 a 2011, el PubMed rediseñó la página de búsqueda avanzada, una nueva página de límites, los términos de búsqueda fueron modificados para mostrase automáticamente en negrita , se añadió la opción de CSV dentro de enviar a archivo y los resúmenes estructurados y las imágenes se incorporaron a la pantalla de resumen.
PubMed Mobile se puso en marcha y base de datos MeSH y la página de Clinical Queries se rediseñaron para proporcionar la misma interfaz optimizada publicada anteriormente en PubMed.
En 2012 se incluye la gráfica de los resultados por año y la visualización de las imágenes de PubMed Central. La página de «Limits» se sustituye por una barra lateral izquierda de filtros. El menú «Send to» incluyó una nueva opción de exportación a un gestor de referencias.
En 2013 a 2014, se han añadido al «Abstract» las palabras clave de autor y los iconos de redes sociales y PubMed comenzó a aceptar y mostrar resúmenes en lengua no inglesa. Una nueva opción de ordenar por relevancia y descargar el historial de búsqueda se añadió a la página de búsqueda avanzada. PubMed Commons fue lanzado como una manera para que los autores compartan opiniones e información sobre publicaciones en PubMed.
Esto son las principales mejorar incorporadas a PubMed en los últimos 20 años, muchas de ellas anunciadas en biblioGETAFE, pero ya se están anunciando nuevas modificaciones para un futuro próximo. La verdad es que algunos de los cambios no siempre fueron bien recibidos pero, pasado el tiempo, podemos afirmar que las mejoras son innegables haciendo de PubMed el motor de búsqueda más utilizado para buscar en la base de datos MEDLINE.
Más información aquí.
Cuando escribimos nuestra estrategia en la ventana inicial de PubMed el sistema recuperará los registros en los que encuentre correspondencia con los términos buscados en un proceso denominado mapeo automático de términos (“Automatic Term Mapping” o ATM).
PubMed de manera automática comprueba lo que hemos escrito frente a varios índices en el orden siguiente:
El primer índice se denomina “MeSH Translation Table“ que incluye los encabezamientos MeSH, Subencabezamientos, Tipos de Publicación, Entry Term (conocidos como sinónimos), los Supplementary Concepts y sinónimos de los Supplementary Concepts.
Si encuentra una correspondencia en este índice “MeSH Translation table” el proceso se detiene y el término es mapeado al término MeSH correspondiente. La busqueda incluirá el MeSH, a lo que se añade la búsqueda de la frase cortada en palabras individuales que es buscada en todos los campos (All Fields). La búsqueda del MeSH incluye los términos jerárquicamente por debajo de él, es decir, hace la denominada búsqueda ampliada o “automatic explosion”.
Si, por ejemplo, escribimos Cancer, PubMed rastrea automáticamente el término “cancer” y selecciona el término MeSH más apropiado, en este caso “Neoplasms” y efectúa la búsqueda por él. Además, PubMed busca el término MeSH “neoplasms” en todos los campos “All Fields”. Por último, PubMed busca el término “cancer” en todos los campos “All Fields”. De tal forma que la estrategia sería:
«neoplasms»[MeSH Terms] OR «neoplasms»[All Fields] OR «cancer»[All Fields]
Solo hay una excepción, cuando el Supplementary Concepts (sustancias) o encabezamiento MeSH incluye un número o único caracter (e.j., protein c) no es dividido en palabras individuales y es buscado solo como frase en todos los campos (All Fields).
Si los términos son mapeados en la tabla MeSH, el proceso se detiene. Si algún término no es localizado en esta tabla, PubMed pasa a mapear por revistas buscando en la “Journals Translation Table” que incluye el nombre completo de la revista, abreviatura y número ISSN.
Si es encontrada una revista, esta es añadida a la búsqueda. El término también es buscado en todos los campos (All Fields) y el proceso se detiene aquí.
Si, por ejemplo, escribimos en la ventana de búsqueda Oncology reports, PubMed realiza el mapeo y la estrategia aplicada sería la siguiente:
«Oncol Rep»[Journal] OR («oncology»[All Fields] AND «reports»[All Fields]) OR «oncology reports»[All Fields]
Si no encuentra correspondencia en “MeSH Translation table” ni en “Journals Translation Table” PubMed comprueba los nombres de autor. Si lo encuentra el proceso se detiene aquí.
Si no encuentra correspondencia, PubMed divide la frase en partes y repite el proceso de mapeo automático del término hasta que encuentra una correspondencia. Los términos que no encuentra correspondencia se buscarán en todos los campos (“All Fields”).
Hay que tener en cuenta que podemos evitar y no aplicará el mapeo automático del término:
Hay que tener en cuenta que hay cierto retraso en la indización de artículos de PubMed. Esto determina que si queremos los últimos artículos de un tema, tendremos que utilizar en nuestra estrategia palabras clave además de los términos MeSH. Otra cosa que tenemos que saber es que un pequeño porcentaje de los artículos no están indexados con encabezamientos MeSH porque solo los podremos recuperarlos a través de palabras clave.
Tres meses después de la publicación, aproximadamente el 75% de los artículos se han indexado. El intervalo de tiempo entre cuando se introduce un artículo en PubMed y es indexado con términos MeSH se estima en más de 4 meses en revistas de farmacia (Rodriguez, R.W. Delay in indexing articles published in major pharmacy practice journals. Am J Health Syst Pharm. 2014;71:321–324.; Minguet, F., Salgado, T.M., van den Boogerd, L., Fernandez-Llimos, F. Quality of pharmacy-specific Medical Subject Headings (MeSH) assignment in pharmacy journals indexed in MEDLINE. Res Social Adm Pharm. 2015;11:686–695).
Sin embargo, en función del lugar de publicación y otros factores, puede tardar hasta 3 años para todos los artículos sean indexados (http://researchguides.uic.edu/c.php?g=252556&p=1683868).
Existe poca información sobre los factores que podrían contribuir a este retraso. Acaba de publicarse un trabajo en el que analiza estos factores para lo que revisa un total de 7906 artículos procedentes de 18 revistas. Este estudio encontró un retraso significativo entre el momento en que se disponía de los artículos en PubMed y cuando fueron indexados con términos MeSH. También se identificaron diferencias entre las revistas de diferente factor de impacto, áreas de interés y disciplina. Un factor de impacto superior se corresponde con un tiempo más rápido para la indexación pero los autores del estudio no identificaron un factor(s) claro que parezca conducir a un tiempo de indexación (Irwin AN, Rackham D. Comparison of the time-to-indexing in PubMed between biomedical journals according to impact factor, discipline, and focus. Res Social Adm Pharm. 2016 May 5. pii: S1551-7411(16)30019-5. doi: 10.1016/j.sapharm.2016.04.006. [Epub ahead of print] PubMed PMID: 27215603).
En la primera parte vimos cuales los primeros pasos para la búsqueda de información en una revisión sistemática:
Una vez realizados estos preliminares toca el turno de la búsqueda bibliográfica. Lo primero sería hacer una búsqueda preliminar (conocida como scoping search ). Esta primera búsqueda nos ayudará a preparar el proyecto general, entender las preguntas clave, identificar las revisiones sistemáticas existentes, identificar el primer conjunto de estudios primarios potencialmente relevantes y estimar los recursos que van a ser necesarios para realizar la revisión sistemática.
Por lo general, esta búsqueda preliminar se centra en buscar sistemáticamente en fuentes de información preseleccionadas (p. ej.: en Medline con el filtro correspondiente, Cochrane Library, CRD Database, NICE, AHRQ,…) revisiones sistemáticas del tema. Otra posibilidad para esta búsqueda preliminar es aplicar otras técnicas de búsqueda como “snowballing” y “Similar Articles” en PubMed partiendo de un artículo relevante conocido por el equipo. Hay incluso quien recomienda el uso de twitter en esta fase de pre-búsqueda (https://twitter.com/giustini/status/735978949969223680).
En mi experiencia es importante hacer esta primera búsqueda y enviarla al equipo de la revisión para poder recibir su feedback. Además, sirve al bibliotecario para enfocar la búsqueda definitiva generando una lista de términos tras el análisis de los artículos relevantes localizados para su posterior utilización en la estrategia de búsqueda en MEDLINE y en el resto de recursos. Una herramienta muy útil para esto es el Yale MeSH Analizer.
Antes de desarrollar la estrategia de búsqueda debemos partir de una pregunta claramente formulada siguiendo el esquema PICOS (Patient or population / Intervention / Comparison / Outcome / Study design). Los conceptos más importantes serán incluidos en la estrategia de búsqueda. No debemos incluir demasiados conceptos y, en general, la estrategia debe incluir la población, intervención y tipos de diseño de estudio. El resultado o outcome no suele incluirse en la búsqueda. Para desarrollar la estrategia de búsqueda tenemos que utilizar MeSH combinado con texto libre con el operador OR. En esta fase de la búsqueda es importante separar en diferentes líneas la búsqueda con MeSH de la del texto libre. De esta forma evitaremos errores y no nos perderemos entre tantos términos. Para localizar tipos de estudio se debe emplear los filtros de estudio existentes validados y que ya he comentado en biblioGETAFE.
El paso siguiente será la selección de las fuentes de información. La producción de una revisión sistemática requiere la búsqueda sistemática en varias bases de datos bibliográficas. La búsqueda en MEDLINE es insuficiente aunque no existe evidencia de la cantidad de bases de datos en las que se debe buscar. El manual Cochrane menciona MEDLINE, EMBASE y CENTRAL como las tres bases de datos más importantes para estudios primarios.
Los principales recursos de ciencias de la salud son: MEDLINE, Embase / Cochrane Collaboration / CENTRAL / EconLit / Dare / CINAHL / LILACS / IMEMR / Global Health Library /POPLINE / PsycInfo / ERIC / AMED / HEED / Campbell Collaboration / Proquest Central / Scopus / Web of Science /Health Services Research, …
Si el tema de interés consiste en medicamentos o dispositivos, debemos ponernos en contacto con el laboratorio o el fabricante para localizar estudios no publicados disponibles en sus bases de datos. Para los medicamentos disponemos también de: Drug Information Portal, ChemID Plus, ChemSpider, TOXNET, DynaMed Plus, Micromedex, AHFS Drug Information, BMJ Best Practice, NICE (UK), SIGN (UK), National Guideline Clearinghouse (USA) (Oday R, Snowden L; Where to find information about drugs;Aust Prescr 2016;39:88-95).
Dependiendo del objetivo de nuestra revisión, bases de datos regionales como MEDES o de temas específicos pueden ser relevantes. Además de las fuentes de ciencias de la salud, algunas revisiones sistemáticas pueden requerir el uso de recursos no sanitarios. Decidir cuáles elegir va a depender tanto del tema de nuestra revisión como de la disponibilidad, coste, …
PubMed incluye aproximadamente 25 millones de referencias desde 1809 hasta la actualidad. La mayor parte de las citas de PubMed proviene de la base de datos MEDLINE. Así, las referencias de MEDLINE son el 88,9% de todas las citas en PubMed. El otro 11,1% de las citas no-MEDLINE están disponibles en PubMed, pero sin la indexación MeSH. La mayor parte son referencias recientes que han sido incluidas en PubMed pero todavía no han sido indexadas para su inclusión en MEDLINE pero también hay otras referencias que nunca serán incluidas en MEDLINE como las citas fuera de cobertura (“out-of-scope”) que proceden de revistas que indizan selectivamente los artículos pertinentes y otros nunca son incluidos en Medline (por ejemplo, artículos sobre las placas tectónicas o la astrofísica), las referencias de algunas publicaciones científicas adicionales que presenten el texto completo de PubMedCentral ® pero no pertenecen al grupo de revistas indexadas por MEDLINE y las referencias de libros disponibles en la biblioteca NCBI (incluye una cita para el libro completo y citas de cada capítulo o sección del libro).
Si queremos hacer una revisión completa de la literatura debemos buscar tanto en MEDLINE como en la parte no-MEDLINE de PubMed. Para la primera de las partes utilizamos los términos MeSH para una estrategia robusta, pero tenemos que tener en cuenta que nuestros resultados siempre quedarán limitado a la base de datos MEDLINE. Para poder recuperar también la información de ese 11,1% que no es MEDLINE a nuestra estrategia con descriptores MeSH añadiremos la estrategia de búsqueda en todos los campos de los términos de nuestra búsqueda pero añadiendo not MEDLINE[sb]. Por ejemplo:
«hernia, inguinal»[MeSH Terms] OR («inguinal hernia»[All Fields] NOT medline[sb])
Si hubieramos buscado solo por el término MeSH obtendríamos 11.744 referencias frente a las 12.713 que se consiguen con la estrategia arriba propuesta. Es decir, recuperamos unas 1.000 referencias más entre las que se encuentran las referencias recientemente suministradas a PubMed por el editor y que aún no han sido procesadas para su inclusión en MEDLINE.
MeSH es el acrónimo de Medical Subject Headings y es el vocabulario controlado de términos biomédicos que representan el contenido de cada artículo que se ingresa en la base de datos MEDLINE. Hay aproximadamente 26.000 términos médicos que se encuentra organizados alfabéticamente y de manera jerárquica.
Los indizadores de MEDLINE de la NLM examinan los artículos y asignan los encabezamientos MeSH apropiados más específicos que describan los conceptos principales que se tratan en el artículo. El indizador asigna tantos encabezamientos como sean apropiados para cubrir los temas del artículo: generalmente de 5 a 15.
El término MeSH que refleja los puntos principales o Major MeSH de un artículo es señalado con un asterisco (*) por los indizadores.
Además, podemos cualificar las búsquedas por MeSH utilizando los subencabezamientos o subheadings particulares de un encabezamiento MeSH. En total hay 83 subheadings organizados por categorías (Administration & dosage, Adverse effects, Complications, Diagnosis, Drug therapy, Epidemiology, Organization & administration, Pharmacokinetics, Prevention & control, Surgery, Therapeutic use).
Si quieres aprender cómo construir y centrar una búsqueda en PubMed utilizando la base de datos MeSH aquí tienes un vídeo de la NLM:
Por último hay que recordar que realizar búsquedas mediante la opción MeSH Database es sólo una de las múltiples formas de buscar en PubMed y que deberemos tener en cuenta que si buscamos por MeSH la búsqueda es más precisa pero se pierde todas aquellas referencias más recientes no incorporadas a MEDLINE.
Ya comentaba ayer algunos datos de las estadísticas de MEDLINE que acaban de salir.
Hoy quiero señalar una curiosidad relativa a las estadísticas de autoría:
¿Cual es el artículo de los 21.508.439 existentes que tiene mayor número de autores?
Corresponde a un artículo del año 2010 de la revista Physical Review Letters con PMID 21230962. Aquí os dejo la imagen y, para que no perdáis el tiempo y la vista os adelanto que tiene ¡3.172 autores!. Curiosamente su abstract es de cuatro lineas y de las 19 páginas que ocupa el artículo, el listado de autores comienza en la 5.
Como cada año la National Library of Medicine publica las estadísticas de la base de datos MEDLINE.
Este año me ha llamado la atención que la proporción de registros cuyo país de procedencia de las revistas es Estados Unidos: un 43% de las citas en MEDLINE son de revistas procedentes de EEUU. Sin embargo, en el año 2012 el porcentaje es aún mayor, del 45%. Esto se debe a que con el paso de los años la proporción de revistas procedentes de Estados Unidos ha ido incrementándose desde un 31% en el año 1964.
Por otro lado, el porcentaje de referencias escritas en inglés es del 93% para los años 2010-2012, cuando en el intervalo de años de 1960-1964 era de solo el 49%.
Como vemos, el sesgo a las publicaciones Norteamericanas y al idioma inglés va haciéndose cada año mayor en MEDLINE.