MEDLINE и инструменты поиска
Способ поиска зависит от того, для каких целей нужна информация.
При выполнении научной работы главное - найти всю релевантную (относящуюся к запросу) литературу, для чего нужна высокая чувствительность поиска. При этом обнаруживается множество статей, имеющих лишь косвенное отношение к изучаемой проблеме.
При поиске ответа на клинически важный вопрос такая низкая точность результата неприемлема - у врача нет времени изучать массу статей, отсеивая ненужное. Повышение точности нужно даже ценой снижения чувствительности поиска.
Предметный указатель MeSH
Основа поиска в MEDLINE - индексация статей, выполняемая библиографами Национальной медицинской библиотеки США. Каждой журнальной статье, в зависимости от ее содержания (объекта, состояния или болезни, пола пациентов, возраста обследуемых, применяемого лекарственного средства, используемого диагностического прибора и т.д.), присваивается несколько "меток". Такими "метками" являются рубрики предметного указателя MeSH2.
MeSH - это стандарт индексации медицинских статей, сохраняющих преемственность. Рубрикация его тщательно разработана, доступна в алфавитном расположении рубрик и в виде дерева классификации.
Так, термин "pneumonia" можно найти по алфавиту, а внутри этого раздела увидеть постоянную структуру, например Blood, Complication, Diagnosis, Diet Therapy, Drug Therapy, Epidemiology, Enzymology, Ethnology, Etiology и т.д.
Обращение к MeSH необходимо, поскольку очень важно найти правильную главную рубрику. Перейдя в интерфейс MeSH, нужно ввести термин, который наилучшим образом описывает состояние, которое нас интересует, например "pneumonia", после чего можно увидеть список рубрик, в которые входит наш термин. В случае с пневмонией в списке 29 вложений: "Pneumonia", "Pneumonia of Swine, Mycoplasmal", "Murine pneumonia virus" и т.д.
Каждое вложение сопровождается определением и датой появления термина в MeSH. Например, понятие "Pneumonia, Ventilator-Associated" (пневмония, связанная с пребыванием на искусственной вентиляции легких) введено в 2007 г., "Pneumonia, Mycoplasma" (микоплазменная пневмония) - в 1980 г., "Pneumonia Aspiration" (аспирационная пневмония) - в 1966 г.
Для перехода к списку статей необходимо пройти по ссылке "Links", расположенной справа от вхождения. Так, статей, которые мы находим по запросу "pneumonia" в MeSH, более 61 тыс. (к моменту, когда Вы будете проводить поиск, это число увеличится!). Для того чтобы найти нужную информацию, необходимо сузить поиск.
Логические операторы
Для уточнения поиска используется технология логических операторов ("булева логика"), для иллюстрации которой продолжим пример с пневмонией.
Уточним, что пневмония возникла у пациента, проходящего радиотерапию. Если нас интересует именно пневмония в сочетании (связи) с радиотерапией, то это может позволить уточнить результаты поиска.
Таким образом, поиск а PubMed на "pneumonia[mh]" (где [mh] обозначает поиск статей, помеченных рубрикой "pneumonia") дает 61 512 статей. Поиск на "radiotherapy[mh]" дает 110 664 статьи.
Если нас интересует пневмония в связи с радиотерапией, то нам нужно использовать оператор AND. Соответственно, "pneumonia[mh] AND radiotherapy[mh]" дает только 374 статьи.
Если бы мы хотели исключить из статей о пневмонии те, где упоминается радиотерапия, путем запроса "pneumonia[mh] NOT radiotherapy[mh]", то мы получили бы 61 138.
Оператор AND - "сильный", т.е. он "притягивает" соединяемые единицы сильнее других. Например, запрос "bronchitis OR pneumonia AND antibiotics" даст все статьи по бронхитам плюс по антибиотикотерапии пневмонии. Чтобы получить статьи по антибиотикотерапии пневмонии и бронхитов, надо использовать инструмент скобок: "(bronchitis OR pneumonia) AND antibiotics".
Ключевые слова
Любое слово из названия статьи и ее реферата тоже может быть использовано для поиска.
Например, мы можем статьи по пневмонии искать просто по слову "pneumonia". Результат - 92 731 - существенно больше, чем дал поиск по рубрике MeSH ("pneumonia[mh]"). Это происходит потому, что в ряде статей, не посвященных пневмонии, в реферате может упоминаться пневмония, например, как возможное осложнение. Такие статьи не помечены рубрикой "pneumonia" и не могут быть найдены по запросу "pneumonia[mh]".
Именно так строится стратегия поиска информации: если нужно расширить поиск, повысить его чувствительность, то используют не только рубрики MeSH, но и ключевые слова из всех полей библиографической записи.
Если нужно ускорить поиск, сконцентрировать его, то используют узкие рубрики MeSH, такие как "pneumonia, aspiration[mh]". Такой запрос принесет в десятки раз меньше находок - 4 570. Тем не менее, и такое количество статей слишком велико для анализа. Даже если мы ограничим поиск литературы по аспирационной пневмонии в глубину 1990 годом ("pneumonia, aspiration[mh] AND 1990:2007[dp]", где [dp] указывает на дату публикации), все равно источников слишком много.
В доказательной медицине проблема решается относительно просто - из общей массы публикаций отбираются лишь те, в которых сообщается о доказательных исследованиях. Таких исследований немного, и их проще анализировать. Для того чтобы при минимальной предварительной подготовке и затратах времени проводить такой поиск, разработаны формы "Клинических запросов" (Clinical queries).
Клинические запросы
Система клинических запросов была разработана одним из создателей концепции доказательной медицины Р. Б. Хэйнсом (R. B. Haynes) с коллегами из Университета МакМастера (Канада). Этот инструмент доступен с главной страницы PubMed.
На странице клинических запросов наиболее полезны два первых инструмента: Search by Clinical Study Category (Поиск по категории клинического исследования) и Find Systematic Reviews (Поиск систематических обзоров).
Рассмотрим поиск по категории клинического исследования. Данный поиск позволяет вписать название проблемы, выбрать категорию (этиология, диагностика, лечение, прогноз, прогностический алгоритм) и обозначить предпочтение поиска - широкий (чувствительный) - "broad, sensitive search" или узкий (специфичный) - "narrow, specific search". Используем пример с пневмонией.
Введем "pneumonia" и выберем "therapy", оптимизация поиска "specific": 2288 находок. Изменяем оптимизацию поиска на широкий ("broad"): 34 268. Как видим, разница огромна. Почему? Заглянем в таблицу используемых "фильтров".