"Búsqueda Avanzada de Información en Internet y en Bases de Datos"

1. "Búsqueda Avanzada de Información en Internet y en Bases de Datos" Dra. Paula Otero paula.otero@hospitalitaliano.org.ar noviembre de 2014

2. Ley de Murphy • La información que uno tiene no es la que uno quiere • La información que uno quiere no es la que uno necesita • La información que uno necesita no es la que puede obtener • La información que puede obtener es más cara de lo que uno quiere pagar

3. La importancia de la información • En la práctica clínica surgen entre 0,7 y 1,5 preguntas por pacientesSmith, R. “What clinical information do doctors need?” BMJ 1996;313:1062-1068. • La mayoría de las preguntas (+50%) son orientadas a terapéutica, las preguntas diagnósticas ocupan menos del 30%.Ebell M. “Information at the point of care: Answering clinical questions.” J Am Board Fam Pract 1999; 12(3): 225-235. • Más del 70% de las preguntas quedan sin responder debido a falta de tiempo, olvido de la pregunta o la percepción que la respuesta no se puede obtenerGreen ML, Ciampi MA, Ellis PJ. “Residents’ medical information needs in clinic: Are they being met?” Am J Med 2000; 109(3); 218-223.

4. Evidencia científica Experiencia clínica Valores éticos Tecnología de la información Necesidad de información con la ayuda de MBE • Información para la • toma de decisiones en • el punto de atención

5. Pasos de la MBE • Definir la pregunta clínica • Determinar que tipo de información se necesita • Búsqueda eficiente de la literatura • Aplicar las reglas de lectura crítica • Resumir y aprehender • Aplicar la evidencia sobre la situación clínica

6. Fuentes de información • Bases de datos electrónicas • Biblioteca Cochrane • Medline • LILACS • Internet • Comunicaciones personales • Presentaciones en congresos • “Literatura gris”

7. INTERNET MEDLINE EMBASE LILACS CINAHL COCHRANE ¿Qué porcentaje de la investigación en salud se encuentra en la Web?

8. Pregunta clínica, nunca saltear este paso • Pregunta debe tener relevancia directa con el problema clínico • Trate de “frasear” la pregunta para que facilite encontar una respuesta precisa • Permite la abstracción de conceptos para transformarlos en palabras claves

9. Estructurar la pregunta - PICO Control tratamiento, examen factor de riesgo, tiempo Resultado (Outcome) mortalidad, diagnóstico calidad de vida Pacienteenfermedad y/o característica Intervención tratamiento, examen factor de riesgo, tiempo Richardson WS, Wilson MC, Nishikawa J, et al. ACP J Club 1995 Nov/Dec;123:A12-3.

10. Ejemplo de pregunta clínica • Caso clínico: Consulta de una madre preocupada porque su bebé de 8 meses tuvo una convulsión febril y quiere saber si tendrá algún tipo de problema neurológico Paciente: ¿En niños menores de 3 años (lactantes) que tuvieron Exposición: su primera convulsión febril, cual es Resultado: la probabilidad de convulsiones febriles recurrentes, epilepsia o daño neurológico?

11. ( ) Conceptos generales de búsqueda • Frases • Uso de comillas • “tratamiento del cólico del lactante” • Truncación • Uso del asterisco * • bacter*: bacteria, bacteriano, bacteriologico, etc. • “Stopwords” • Preposiciones, conectores • Operadores lógicos • AND • OR • NOT • “Nidación” • Uso del ( ) • fiebre AND ibuprofeno OR paracetamol

12. Donde buscar • Sitios integradores • Cochrane Library • Guías de práctica clínica • Bases de datos • Medline – PubMed • LILACS • Internet • Google • Scholar - Scirus

13. Sitios integradores • Colaboración Cochrane • Colección internacional derevisiones sistemáticas actualizadas en forma periódica • Acceso a los resúmenes a través de Medline • Texto completo sin cargo:http://www.update-software.com/Clibplus/clibplus.asp?Country=Latam • Orientada a intervenciones

14. Revisiones sistemáticas Avilés Merens R, Morales Morejón M., Sao Avilés Augusto y Cañedo Andalia Rubén. La Colaboración Cochrane en Cuba. Los metanálisis: aproximaciones útiles para su comprensión. Acimed 2004; 12(4)

15. Biblioteca Cochrane COMPONENTES • Cochrane Database of Systematic Reviews (CDSR) Revisiones sistemáticas texto completo +2500 • Database of Abstracts of Reviews of Effectiveness (DARE) Resúmenes de revisiones publicadas en la literatura • Cochrane Controlled Trials Register (CCTR) Referencias bibliográficas sobre RCT- 470.000 registros

16. Bases de datos - Medline • Contiene más de 14 millones de referencias a artículos de publicaciones periódicas de todo el mundo en el ámbito de la biomedicina. • Indiza citas desde 1966 a la fecha. • Old Medline hasta 1950, casi 2 millones de citas • Citas de más de 4800 publicaciones periódicas en 30 idiomas • Cerca del 52% de las mismas fueron originalmente publicadas en E.E.U.U. • El 89% tiene como idioma de origen el inglés • El 76% de las citas posee resúmenes escritos por los autores. • Aproximadamente 8,000 referencias son ingresadas semanalmente a la base (400,000 al año aproximadamente). http://pubmed.gov

19. Menú de opciones • Limits • Acotar los resultados • Preview/Index • Combinar diferentes opciones • History • “Bitácora” • Clipboard • Selección de citas • Details • Visualización de estrategia • Personalización

20. Limits • Autor y/o Revista • Full text, free full text, abstract (resumen) • Fecha • Idiomas • Tipo de artículo • Grupo etario • Idioma • Subsets • Tópicos (SIDA, Cáncer, Bioética, Toxicología, etc.) • Revistas (Médicina, Odontología, Enfermería) • Agrupadores (Medline, OldMedline, PubMed Central)

21. Limits – Más opciones (cont.)

22. MeSH • Acrónimo:Medical Subject Headings • Vocabulario médico y científico de terminología controlada de la NLM para sus diferentes bases. • Lista autorizada tanto para la indización como para la recuperación de las citas en las bases de la NLM. • Los descriptores (22.000 términos) tratan de representar los conceptos principales tratados en las citas. • Se trata que cada concepto este representado por un solo descriptor. • Se actualiza y revisa anualmente.

23. PubMed - MeSH Database

24. Vocabulario controlado Conceptos correctamente representados Deseo resultados precisos más que amplios Base de datos importante en tamaño Vocabulario controlado es accesible y correctamente aplicado No conozco el rango de terminología del tema que busco Realizar la búsqueda: Vocabulario controlado vs. Texto libre Texto libre • Conceptos con sutiles variantes que cambian el sentido de la relevancia • Conceptos muy específicos • Conceptos muy nuevos que no se encuentran representados en el tesauro • Deseo resultados amplios más que precisos • No dispone de un vocabulario controlado

25. Permiten navegar por algunos índices específicos Se accede a ellas desde la barra de opciones de la página de inicio del PubMed MeSH Database (palabras claves) Journal Database (publicaciones) Citation Matcher (citas) Clinical Queries (orientación clínica) Special Queries (específicas por tópicos) My NCBI (servicios al usuario) PubMed Services

26. LILACS • Base de datos bibliográfica para registro de literatura científica y técnica en el área de las Ciencias de la Salud, producida en los países de América Latina y Caribe • Mantenida por el BIREME • Data de 1980, indiza 680 revistas y contiene casi 350.000 registros • Idioma: 55% español, 40% portugués • Clasifica por medio del DeCS • http://bases.bvs.br/

27. Comparación Medline - LILACS

28. Herramientas de búsqueda • Directorios • Lista organizada de sitios en forma jerárquica • Motores de búsqueda • La búsqueda se realiza por palabras claves dentro de la base de datos • Meta-buscadores • Combinan el poder de varios buscadores • Web invisible – Bases de datos • Información a la que no pueden acceder los buscadores comunes

29. Que hay que tener en cuenta • Facilidad de uso ¿El manejo es intuitivo? • Utilidad ¿Es lo que realmente necesito? • Ranking ¿Organiza los resultados? • Ayuda ¿Ofrece ayuda - en línea - para mejorar la búsqueda? • Búsqueda avanzada ¿Permite ser más específico?

30. Herramientas de búsqueda en Internet • Indiza +8000 millones de páginas • 200 millones de búsquedas diarias • Directorio de Recursos • Preferencias para la búsqueda • Busca archivos tipo .pdf, doc, ppt, xls • Busca imágenes. • “Voy a tener suerte”

31. Google Scholar

32. Google Scholar • Subset de Google. • Ciencia y tecnología • Literatura gris • Orientación académica. • Rankea por relevancia de la cita. • Contiene • Libros • Artículos • Tesis • Citas bibliográficas