PUBMED

¿Qué es PubMed?

El sistema de búsqueda PubMed es un proyecto desarrollado por la National Center for Biotechnology Information (NCBI) en la National Library of Medicine (NLM).  Permite el acceso a bases de datos bibliográficas compiladas por la NLM:  MEDLINE, PreMEDLINE (citas enviadas por los editores) , Genbak y Complete Genoma.  Medline contiene subbases:  AIDS, Bioethics, Complementary Medicine, Core Clinical Journals, Dental Journals, Nursing Journals, PubMed Central que podemos consultarlas individualmente pulsando la opción Limits y seleccionando Subsets.

MEDLINE es la base de datos más importante de la NLM abarcando los campos de la medicina, enfermería, odontología, veterinaria, salud pública y ciencia preclínicas.  Actualmente contiene más de 11 millones de referencias bibliográficas de artículos de revistas desde el año 1966.

 PubMed

Dispone de varias modalidades de búsqueda.  En la pantalla de inicio podemos buscar por términos, frases, autores etc. Los limitadore, permiten acotar la búsqueda por tipo de documentos, idiomas, edad, etc. La opción de índices visualiza los términos presentes en los diferentes índices: descriptor (MeSH), autor, palabra del título o resumen, revista etc. También podemos optar por consultar directamente el descriptor pulsando en el menú MeSH Browser¸ consultar una revista en Journal Browser.  Resulta de gran utilidad para las búsquedas de información clínica el filtro metodológico CLINICAL QUERIES, elaborado con una metodología de la MBE, poniendo el énfasis en la terapia, diagnóstico, etiología o pronóstico.

¿Cómo iniciar una búsqueda en PubMed?

Para iniciar la búsqueda en PubMed, introduzca los términos en el formulario de búsqueda y pulse el botón Go o la tecla Enter.  Si el término está compuesto por más de una palabra (ej. HIV Seropositivy), PubMed automáticamente combina mediante el operador lógico (AND) los términos introducidos utilizando el sistema de mapeo automático de términos (véase al final del documento "Mapeo automático de términos").  Por el contrario, si lo que deseamos es buscar una frase, debemos escribirla entre comillas

Uso simple de la base de datos Mesh. 

Puedo buscar en Google "pubmed" y me aparecerá la dirección de la base de datos Pubmed, así como la dirección de la base de datos Mesh (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh), aunque también puedo acceder Pubmed y luego pincharen "Mesh Database". En la búsqueda simple de Mesh (similar a la de Pubmed) puedo buscarun término clave como, por ejemplo, "stress". Me aparecerán 459 términos clave que usan estapalabra. Selecciono "Stress, psychological". Entro en este término, pues me permite seleccionar muchos términos secundarios, algunos de los cuales no me interesan ("blood", "cerebro spinal fluid", etc.), mientras que otros sí ("psychology", por ejemplo). Si marco éste y pulso un botón que dice "Add to search builder" con "AND", me añadirá la sintaxis "Stress, Psychological/psychology"[Mesh] a la caja de búsqueda de Pubmed, a la que podré seguir añadiendo términos de búsqueda, eligiendo los operadores "AND", "OR", "NOT". Por ejemplo: ("Stress, Psychological/psychology"[Mesh]) AND ( "Stress, Psychological/etiology"[Mesh]). Cuando haya añadido todos los términos que quiero buscar, enlazados por estos operadores, pulsaré el botón "Search Pubmed". Me dará el resultado de la búsqueda que deseaba.

Estrategias de búsqueda de términos clave. Un buena estrategia a la hora de seleccionar los términos clave idóneos para mi revisión es echar un vistazo a los artículos que me acaba de proporcionar Pubmed y ver qué titulos se aproximan más a lo que yo estoy buscandorealmente. Entro en el que más se aproxima y veo cuales son las palabras clave (Mesh) que tiene asignadas este artículo. Esto me puede ayudar a incluir nuevos términos o modificar los que ya tenía. Además, cuando entro en el resumen de un artículo que está muy centrado en lo que busco, no sólo puedo ver sus palabras clave, sino que Pubmed tiene un algoritmo que le permite ofrecerme una selección de artículos muy próximos, por semejanza en sus palabras clave, al que estoy accediendo. Puedo echar un vistazo a los títulos de este listado de artículos  similares. Si encuentro alguno que me interesa, puedo observar sus palabras clave o el listado  de artículos relacionados, etc.

Uso avanzado de la base de datos Mesh.

Para hacer más accesibles las distintas características u opciones que ofrece Mesh, puedo utilizar la página Mesh Browser (http://www.nlm.nih.gov/mesh/MBrowser.html). En esta herramienta veo que puedo buscar una(s) palabra(s) que sea(n) un término principal, o secundario, o ambos. Además, puedo interrelacionar sinónimos que se usan en Mesh. Así, puedo utilizar una palabra exacta, pero también puedo buscar términos que incluyen esta palabra, o una parte de ella. Si busco "satisfaction", como término principal (main headings), o bien secundario (supplementary Concepts), mediante la opción “ambos” (all the above), y con todos los fragmentos incluidos en otros términos (“find terms with all fragments”, otros términos que incluyan "satisfaction"), me aparecerán varias salidas, que incluyen “satisfaction”, como "job satisfaction" y "personal satisfaction". Puedo utilizar un OR entre ambas, si creo que puedo encontrar artículos interesantes con ambos términos ("Job Satisfaction"[Mesh] OR "Personal Satisfaction"[Mesh]). También puedo buscar “job*” y las opciones anteriores, lo que me dará entre otros resultados el término “job satisfaction”, o el término “workplace”.

¿Puedo incluir una palabra que NO es término Mesh en mi búsqueda?

Por ejemplo, ¿puedo incluir "Well being" en el título ("well being[Title])? No es una práctica muy recomendable. Porque las palabras que los millones de autores usan para titular su trabajo no son modificadas por el equipo de Mesh y puede haber muchos problemas de sinonimia, que no han sido trabajados por la base de datos. Por lo tanto, "well being" en el título nos puede llevar a perder sensibilidad y especificidad (a una peor revisión). Así, es probable que haya pocos trabajos que incluyan “well being” en el título, pero que me interesarían para mi revisión.

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