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

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Las revisiones sistemáticas son una herramienta valiosa para identificar y evaluar la evidencia existente sobre un tema en particular. Sin embargo, la realización de una revisión sistemática puede ser un proceso largo y laborioso que requiere una gran cantidad de tiempo y esfuerzo. Una de las tareas más importantes en este proceso es el de la búsqueda de evidencia.

En mi entrada anterior «En qué bases de datos debemos buscar para una revisión sistemática: La producción de una revisión sistemática requiere la búsqueda sistemática en varias bases de datos bibliográficas» hablé de la necesidad de que la búsqueda de estudios sea lo más amplia posible para reducir el riesgo de sesgo de publicación e identificar la mayor cantidad de evidencia relevante. También comenté la función del bibliotecario en determinar la combinación de bases de datos necesaria para que las búsquedas de revisiones sistemáticas proporcionen resultados eficientes y de cuáles elegir.

Conjunto principal de bases de datos de ciencias de la salud

Es importante evaluar la cobertura de cada base de datos para determinar si se están buscando en la fuente adecuada. Además, es importante evaluar el solapamiento entre las bases de datos, aunque hay que tener en cuenta que bastantes estudios van a estar presentes en varias fuentes.

Merece la pena examinar la cobertura de las bases de datos, porque esto determina los resultados de la búsqueda y tendrá un impacto directo en la revisión. Las bases de datos pueden tener solapamientos en el contenido, y cada base de datos también cubre algunos títulos exclusivos (únicos).

En cuanto a la cobertura y solapamiento de MEDLINE, CINHAL Complete, Embase.com y PsycINFO. tenemos que tener en cuenta lo siguiente:

  • PubMed cubre todos los registros de Medline, además de algunos otros materiales (aproximadamente el 15%).
  • Embase incluye casi todas las revistas de Medline, mientras que más de 2,900 revistas en Embase no están cubiertas por Medline.
  • Medline tiene una mejor cobertura de revistas estadounidenses, mientras que Embase tiene una mejor cobertura de revistas europeas.Medline tiene alrededor de 1/3 (aprox. 1,800 revistas) solapadas con CINAHL Complete.
  • PsycINFO tiene alrededor de 1/2 (aprox. 1,200) revistas únicas que NO están cubiertas por Medline, Embase y CINAHL Complete.
  • La Biblioteca Cochrane incluye 6 bases de datos:
    • La Base de Datos Cochrane de Revisiones Sistemáticas (CDSR) está completamente indexada por Medline.
    • El Registro Central Cochrane de Ensayos Controlados (CENTRAL) contiene casi 530,000 citas, de las cuales 310,000 (~58%) son de Medline, 50,000 (aprox. 10%) son de Embase, y las 170,000 restantes (aprox. 32%) son de otras fuentes (Manual Cochrane, 2011).
    • CENTRAL cubre todos los Ensayos Controlados Aleatorios (ECA) y Ensayos Clínicos Controlados (ECC) indexados en Medline.

Bases de datos multidisciplinares: WoS y SCOPUS

Sin embargo, todavía hay muchas revistas fuera de la «conjunto principal» de bases de datos en enfermería y ciencias de la salud. Es posible que también debas realizar una búsqueda en más bases de datos para asegurarte que tu búsqueda bibliográfica esté completa.

Entre ellas, podemos buscar en la Web of Science y Scopus, que son dos grandes bases de datos de citas multidisciplinares. Por este motivo, es bueno saber hasta qué punto las bases de datos principales se solapan con estas dos.

En cuanto a la cobertura y solapamiento de las bases de datos principales de ciencias de la saludcon WoS y Scopus tenemos que tener en cuenta lo siguiente

  • Web of Science (SSCI) tiene más de 2400 títulos en el área de ciencias sociales y alrededor del 70% de estos títulos NO están cubiertos por Medline, CINAHL Complete, Embase y PsycINFO. Por lo tanto, si tu tema de investigación está en el campo de las ciencias sociales, es necesario incluir Web of Science SSCI en tu búsqueda.
  • Web of Science (SSCI) tiene alrededor de 660 títulos en las áreas de psiquiatría y psicología. Alrededor de 50 títulos NO están cubiertos por PsycINFO. Por lo tanto, si tu tema de investigación se refiere a cuestiones de psicología, incluye Web of Science (SSCI) en tu búsqueda.
  • Scopus cubre (casi) todos los títulos en Medline, PsycINFO y Web of Science. CINAHL Complete tiene aproximadamente 2000 títulos que NO están cubiertos por Scopus. De estos títulos, más de la mitad son revistas, publicaciones comerciales, etc.

En resumen, la selección, cobertura y solapamiento de las principales bases de datos es una tarea crucial en el proceso de búsqueda de estudios para una revisión sistemática. Es importante evaluar la cobertura de cada base de datos, el solapamiento entre ellas y buscar en bases de datos complementarias para garantizar la inclusión de todos los estudios relevantes. Además, se recomienda documentar y justificar la selección de bases de datos para garantizar la transparencia y la replicabilidad de la revisión sistemática.

Cómo buscar en PubMed I: Búsqueda sencilla

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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.

Filtrar nuestros resultados de búsqueda a estudios en humanos

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Cuando buscamos en las bases de datos muchas veces deseamos eliminar aquellos estudios realizados en animales. Para ello tenemos disponible un filtro de búsqueda que hay que adaptar a las diferentes bases de datos y plataformas.

A continuación encontraréis una presentación donde os muestro las estrategias a utilizar en PubMed, MEDLINE (Ovid), Embase (Ovid), Embase (Elsevier) y CINAHL (EBSCO).

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

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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

Consejos de búsqueda experta: Blog UX Caucus Database Tip Sheet team

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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.

Ajuste de modo de búsqueda a «Buscar todos mis términos de búsqueda».

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.

Cambios en las opciones de Word para evitar el mensaje de error «unsupported characters» en 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

¿Qué significan las fechas en MeSH Database?

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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.

¿Conoces la historia de PubMed?

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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://ccamposhugf.wordpress.com/2012/02/23/pero-no-es-lo-mismo-pubmed-que-medline/

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.

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.

John Shaw Billings: 19th century medical genius : the early years & the National Medical Library

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.

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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.

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.

6 diferencias en la conversión de estrategias de MEDLINE PubMed – Ovid cuando busco por el tesauro MeSH

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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:

Filtros de búsqueda en PubMed: cambios del nuevo vs. legacy PubMed

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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.

Figura 1. Página de resultados del nuevo PubMed con columna de filtros a la izquierda

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.

Figura 2. Timeline del nuevo PubMed para filtrar por años

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:

Figura 3. Journals Categories disponibles en el legacy y en el nuevo PubMed

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):

Figura 4. Opciones Subject del legacy y nuevo PubMed

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)

Figura 5. Pantalla de inicio del Legacy PubMed con enlace a Topic-Specific Queries no disponible en el nuevo PubMed

¿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)

Más novedades MeSH de MEDLINE para la búsqueda de #COVID19

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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:

COVID-19

severe acute respiratory syndrome coronavirus 2

spike glycoprotein, COVID-19 virus

COVID-19 diagnostic testing

COVID-19 drug treatment

COVID-19 serotherapy

COVID-19 vaccine

LAMP assay

Más información aquí.

Novedades MeSH de MEDLINE para la búsqueda de COVID-19

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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

Qué son los MeSH Supplementary Concept Records de MEDLINE y nuevo COVID-19

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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.