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Criterios
y recomendaciones para efectuar búsquedas de información Prof. Olga Matus B.1
Resumen : El desarrollo alcanzado por la Educación Médica ha determinado un notable incremento del número de publicaciones en esta área disciplinaria. Ello ocurre no tan solo en el ámbito de las revistas especializadas en estas materias, sino también en la forma de artículos en las más diversas especialidades de la Medicina. El acceso a tan variadas y numerosas fuentes de información se ha visto facilitada por los diversos sistemas de búsqueda disponibles en Internet. Sin embargo, la gran variedad de recursos que ofrece este medio informático, como asimismo la disparidad de las fuentes disponibles, hacen necesario establecer procedimientos que agilicen la utilización del recurso y que permitan alcanzar un mayor rigor en la selección de los mismos. En consideración a lo anterior es que se presenta esta revisión, basada en la experiencia acumulada por BEME (Best Evidence Medical Education) que es un grupo internacional que produce revisiones sistemáticas sobre Educación Médica. (1, 2) Introducción: Existen varios desafíos a los que se ven enfrentados los profesionales que realizan búsquedas de información en temas de Educación Médica:
El objetivo de este artículo es servir como una guía que incluye descripciones acerca de: fuentes de información para búsquedas en Educación Médica, incluyendo bases de datos, otras fuentes de información, búsquedas en la Web, herramientas para administrar la información recuperada, algunas iniciativas para estandarizar este tipo de información y la forma correcta de construir las estrategias de búsqueda. I. FUENTES DE INFORMACIÓN El número de fuentes potenciales relevantes para una búsqueda en Educación Médica es vasta y confusa. Sin embargo, existen bases de datos más importantes que deberían consultarse para una búsqueda completa, ya que es casi seguro que contienen evidencia esencial. También deberían usarse bases de datos secundarias, de acuerdo a la naturaleza del tópico de búsqueda. Las fuentes de información más importantes, se describen a continuación. 1. Bases de datos bibliográficas básicas:
2. Bases de datos adicionales: Se deben usar cuando se necesita una búsqueda lo más completa posible (por ejemplo, revisiones sistemáticas), o cuando estas bases de datos complementan la búsqueda por la naturaleza de sus temas e índices. 2.1 Bases de datos adicionales por palabra clave: Dos de estas bases de datos recolectan referencias en educación médica y ambas tienen libre uso en la Web. Contienen miles de registros que no se encuentran en ninguna otra parte y por lo tanto no deben ignorarse:
2.2 Bases de datos adicionales indexadas: Estas no necesariamente son relevantes para cada búsqueda, pero pueden considerarse para casos específicos.
3. Otros métodos de búsqueda 3.1 SCI (Science Citation Index): SCI indexa abstracts e información bibliográfica de cerca de 4.000 revistas, pero su fortaleza es que permite buscar referencias citadas (por ejemplo, recuperar todas las citas que referencian una cita en particular, un autor, un autor dentro de una revista, etc.). EL Web of Science/Web of Knowledge proporciona acceso al índice de Ciencias Sociales y Humanidades y Arte. 3.2 Búsqueda de ascendencia: La búsqueda de ascendencia es el proceso de buscar la bibliografía de los papers relevantes para descubrir referencias que se pierden por otros métodos. 3.3 Búsqueda manual: es buscar en las revistas en papel (o en versión electrónica) volumen a volumen, número a número y artículo a artículo. Obviamente requiere mucho tiempo y es tedioso, pero puede ser necesario para una búsqueda exhaustiva, porque de lo contrario se puede perder información importante que no se encuentra en las bases de datos (debido a la indexación inadecuada de temas, especialmente en educación médica, y también porque muchos títulos importantes para educación médica han iniciado su indexación sólo recientemente). 3.4 Expertos en el área: Para que una búsqueda sea exhaustiva, se debe hacer esfuerzos por contactar a profesionales con experiencia en el área. El proceso de identificar y contactar a estos expertos es difícil, pero Internet puede facilitar el proceso. No se puede garantizar que los expertos tengan el tiempo o inclinación a responder, pero pueden ser una valiosa fuente de información que no se puede conseguir por otros medios. 3.5 Literatura gris: es la que se produce a nivel de gobierno, académico, negocios e industria, en papel o formato electrónico, pero que no es controlada por editores comerciales. Puede incluir: papers académicos, datos de censos, informes de comités, papers de conferencias, documentos corporativos, papers de discusión, disertaciones, informes de gobierno, revistas domésticas, encuestas de mercado, boletines de noticias, investigaciones en curso, preimpresiones, procedimientos, informes de investigación, estándares, informes técnicos, tesis, literatura comercial, traducciones, documentos de trabajo. Fuentes que incluyen literatura gris: Muchas de las bases de datos incluyen diversos tipos de literatura gris, pero además es aconsejable considerar:
3.6 Fuentes pagadas o por suscripción
3.7 Archivos
4. Búsquedas en la Web: Las búsquedas en la Web son una parte esencial de cualquier búsqueda sistemática. La exactitud de los motores de búsqueda ha mejorado bastante, es así como no sólo buscan páginas Web sino también archivos Word, PowerPoint y Adobe Acrobat. Buscar en la Web es diferente a buscar en bases de datos: Una búsqueda en base de datos, usando vocabulario controlado se coordina previamente y la persona que busca selecciona subject headings que ya han sido creados y asignados a los registros de la base de datos. En cambio una búsqueda en la Web se coordina posteriormente, ya que la persona que busca debe seleccionar sus propios términos de búsqueda y dejar que el motor de búsqueda paree los términos con las páginas Web y las ordene de acuerdo a su relevancia. Desde sus inicios se ha cuestionado la exactitud y valor de la evidencia que se encuentra en la Web. La calidad de la información de los sitios Web de salud ha mejorado, pero no necesariamente ocurre lo mismo con sitios sobre educación médica. El mundo médico ha ido estableciendo modelos para calificar la calidad de los sitios Web. Estas herramientas son sólo parcialmente aplicables a sitios Web de Educación Médica, pero un criterio amplio para apreciar este tipo de sitios Web es su interdisciplinariedad. Cuando realizamos este tipo de búsqueda, deberíamos preguntarnos por ejemplo:
Motores de búsqueda recomendados:
Otras opciones:
Finalmente, el usuario debe decidir cuando terminar de buscar, ya que al buscar en la Web podría transformarse en una búsqueda sin fin. Administrando la información El software de administración bibliográfica es una valiosa herramienta para cualquier persona que regularmente revisa literatura o recolecta referencias y fuentes de información en áreas específicas. Este tipo de software es una base de datos personal que permite organizar referencias bibliográficas a recursos de información, ya sean artículos de revistas, capítulos de libros, sitios Web u otros formatos. Estas bases de datos personales permiten:
Algunos de los productos comerciales más conocidos son: EndNote,
ProCite, Reference Manager (todos ellos son propiedad de Institute for
Scientific Information). Una mirada hacia el futuro En Educación Médica hay una falta de estandarización de los recursos de información, formatos de publicación y métodos de búsqueda, lo cual probablemente se resolverá en el futuro. Actualmente se está trabajando en establecer estándares para la metadata, en grupos como IMS y Dublín Core Metadata Initiative. Cuando estos estándares estén disponibles y en uso, muchas de las actuales experiencias frustrantes y consumidoras de tiempo se aliviarán, ya sea al buscar en base de datos como también en Internet. La METRO (Medical Education Thesaurus Research Organization), grupo patrocinado por LTSN-01 y NHS Education for Scotland, se ha propuesto identificar, crear y/o trazar descriptores relacionales para educación médica dentro de Gran Bretaña y espera extenderse para lograr colaboración internacional. Aunque la búsqueda comprensiva sobre educación médica presenta dificultades tangibles, existen progresos para lograr la estandarización, lo que permitirá intercambiar experiencias entre los profesionales de la educación médica que están dispersos en diferentes instituciones. II. CONSTRUCCIÓN DE BÚSQUEDAS El proceso de construir una búsqueda contempla: identificar y combinar conceptos, utilizar álgebra booleana y sintaxis de búsqueda, limitar los conjuntos de resultados y hacer un mejor uso de los vocabularios controlados de las bases de datos. Antes de empezar a buscar en una base de datos, se debe estructurar la estrategia de búsqueda. Este proceso optimiza el tiempo de búsqueda, permite obtener resultados más relevantes y puede dividirse en 3 pasos:
Este proceso generalmente es iterativo, ya que se puede ajustar o refinar la búsqueda después de tener algunos resultados. CÓMO REALIZAR BÚSQUEDAS EN MEDLINE: Búsqueda por tema En la pantalla inicial aparece, por defecto, la búsqueda por Subject Heading (esta opción utiliza los encabezamientos de materia usados por la National Library of Medicine). Al buscar un término, aparece una lista de encabezamientos de tema que mejor reflejan nuestro término de búsqueda. También se puede seleccionar “search as Keyword” para hacer una búsqueda de texto libre en el título, abstract o encabezamiento. Diferencia entre búsquedas por subject heading y Keyword (texto libre):
¿Por qué usar Subject headings? Una búsqueda por encabezamiento de materia usualmente entrega una mayor proporción de registros relevantes, siempre que se haya usado el subject heading más apropiado. Por ejemplo, las citas sobre problem-based learning pueden no mencionar “problem based learning” en ninguna parte del artículo, si no que referirse a “active learning”, “experiential learning”, “problem based currículum” o “PBL”. Un indexador podría reconocer que la cita se refiere a problem-based learning, asignarle el subject heading “problem-based learning” y así cualquier usuario que busque con el vocabulario controlado (o tesauro) podrá encontrar todos los posibles documentos específicos del contexto. Como regla general, se debería iniciar las búsquedas encontrando los subject headings más apropiados. Cuando usar una búsqueda por keyword (palabra clave) Si no existe un subject heading apropiado, lo cual puede ocurrir si se está buscando algo nuevo o raro, es mejor usar una búsqueda por free-text (texto libre). Este tipo de búsqueda también es la mejor forma de encontrar detalles bibliográficos completos cuando tenemos una referencia incompleta: se puede buscar por los pedazos de información que tenemos (nombre del autor, números de página, palabras del título de la revista, etc.). El despliegue del árbol Para encontrar más información acerca de un subject heading, tal como su cobertura, subject headings relacionados y definición, se debe hacer clic sobre él. Esto nos lleva al despliegue del árbol. El despliegue del árbol tiene varias características importantes:
Construcción de la historia de búsqueda, búsqueda por texto libre y comandos de proximidad: Si
volvemos a la página principal de búsqueda, el primer search set
aparece en la historia de la búsqueda (Search History). Podríamos buscar la frase “communication skills”, pero este concepto puede expresarse en muchas formas diferentes a la frase exacta. El comando adjx es el comando de proximidad de Ovid, donde x es el número de palabras que se permiten entre los términos especificados. La búsqueda “communication adj3 skills” encontrará cualquier ocurrencia de “communication” que esté separada por 3 palabras de “skills” (en cualquier orden). Los comandos de proximidad permiten combinar la frase de búsqueda con el operador booleano AND: la frase exacta es demasiado restrictiva y una búsqueda por “communication AND skills” podría devolver demasiados resultados que contienen esas dos palabras en cualquier parte de los campos de búsqueda pero no necesariamente ligados juntos conceptualmente. Como regla general, mientras más cercanas estén dos palabras, es más probable que ellas estén ligadas conceptualmente. Se debe considerar que los comandos de proximidad casi siempre ignoran stop words como “the”, “and” y “that”. Se debe recordar que los search sets no están relacionados entre sí hasta que los combinemos usando comandos booleanos en una etapa posterior. Combinando search sets sinónimos A medida que se van haciendo nuevas búsquedas, se obtienen diferentes search sets. El paso siguiente es combinar los sets (esto se hace al finalizar las diferentes búsquedas). Si queremos obtener los artículos que aparecen en cualquiera de los sets, se debe hacer la combinación usando el comando booleano OR. Un ejemplo es el comando “1 or 2 or 3 or 4 or 5” o usar la herramienta de combinación (Combine) que aparece en la parte superior de la página principal de búsqueda. Otro ejemplo, sería usar otro comando boolenao “1 and 2” o “1 not 2” dependiendo de lo que necesitemos. Luego se debe hacer clic en “Perform Search” para ejecutar la combinación, con lo cual se creará un nuevo search set. Truncación a la derecha e interna La búsqueda de texto libre es más efectiva si se usan variaciones de palabras truncando el final. Un ejemplo sería “objective structured clinical exam$” para incluir exam, exams, examination o examinations. Al truncar una palabra, debemos asegurarnos de que la raíz no sea demasiado pequeña (con lo que se puede obtener palabras irrelevantes) o demasiado grande (lo cual restringe el número de variaciones relevantes). El símbolo para truncación a la derecha en OVID es $, pero puede variar en otras interfases de búsqueda. La truncación interna puede usarse dentro de una palabra para permitir variaciones en la forma de escribirla. Un ejemplo sería “standardi#ed patient$” lo cual recuperará “standardised” y “standardized”. Luego podríamos combinar algunos sets, usando más de un comando booleno al mismo tiempo, por ejemplo “ (9 or 10 or 11) and 12 ”. Al igual que el álgebra, el software de base de datos reconoce que debe combinar los sets entre paréntesis primero. Resultados de la búsqueda y cómo usarlos para refinar la búsqueda Siempre vale la pena revisar los resultados de la búsqueda en etapas intermedias del proceso, para verificar si contiene el tipo de resultados que estamos buscando y como se podría refinar la búsqueda para hacerla más específica o más sensitiva. En el despliegue de los resultados se puede revisar el Abstract o la Referencia completa, la cual es una valiosa fuente de información adicional acerca del artículo (no es el texto completo del artículo). La Referencia completa nos entrega detalles bibliográficos completos acerca del artículo, pero muchos artículos también tienen un Abstract y otra metadata o información descriptiva. El registro completo incluye los subject headings que han sido asignados al artículo por el indexador. Si encontramos un artículo que es útil para nuestra búsqueda, revisar los subject headings de su registro nos puede guiar acerca de otros términos de búsqueda que podríamos usar. El abstract es otra fuente potencial de términos de búsqueda y los términos usados en la búsqueda están destacados con negrita. Esta revisión también nos permite identificar por qué aparecieron registros irrelevantes, por ejemplo podemos ver que algún término hace que el resultado de nuestra búsqueda sea más amplio de lo necesario y por lo tanto podríamos decidir eliminar dicho término de nuestra búsqueda. Las búsquedas por texto libre son particularmente culpables de este tipo de resultados. Esto también nos puede hacer decidir excluir algún término de nuestra búsqueda, usando el comando booleano NOT en la combinación de search sets. Herramientas de refinación: Límites y filtros de búsqueda Límites: Existen varios parámetros o límites que se pueden considerar al diseñar una búsqueda. Las interfaces de búsqueda tienen varios límites que se pueden aplicar fácilmente: límites por fecha, límites geográficos (pueden usarse para aislar grupos de población o áreas de publicación), sólo artículos con FullText. Filtros de búsqueda: Un filtro de búsqueda es una serie de comandos de búsqueda diseñados para recuperar un tipo de resultado específico. Se pueden crear filtros para localizar un tipo de estudio en particular (por ejemplo, ensayos controlados) o una búsqueda de estudios específicos (por ejemplo, estudiantes de pregrado, OSCEs o competencias). Una vez que se ha creado una estrategia de búsqueda, se la puede guardar para reejecutarla cuando se necesite filtrar futuras búsquedas. Para guardar un filtro de búsqueda, se usa la opción “Save search history”, con lo cual se puede crear una cuenta de usuario si es que no la tenemos y con ello se puede recuperar posteriormente. El tener una cuenta nos sirve para mantener allí nuestras estrategias de búsqueda y ejecutarlas posteriormente, cuando lo necesitemos. Para recuperar las estrategias de búsqueda guardadas, en la página principal de búsqueda se debe usar la opción “Saved Searches”. EJEMPLOS DE BÚSQUEDAS A continuación se muestra algunos ejemplos de búsquedas en Medline, utilizando Ovid. En cada ejemplo se incluye:
Ejemplo 1: Buscar citas bibliográficas acerca de OSCE
(1) OSCE no es un término MeSH. Cuando no existe un subject heading, se debe usar texto libre. (4) Cuando se usa un acrónico, también debe buscarse por el texto completo del término, de lo contrario no se encontrarían todos los registros que existen. El término examination se truncó a “exam$” para encontrar todos los sufijos posibles (exam, exams, examination, examinations, etc.) (6) se usó este límite, para encontrar sólo artículos a texto completo. (7)Se usa el comando booleano OR para combinar todos los search sets y recuperar los registros encontrados en todos ellos.
Ejemplo 2: Buscar citas bibliográficas que incluyan “currículum” y “palliative care”. Los resultados deben tener énfasis en “currículum” e incluir cualquier aspecto de “palliative care”.
(1) Currículum es un término MeSH. Como se requiere énfasis en “currículo”, se marcó la opción Focus (*). También se usó la opción exploded para ampliar el número de resultados posibles. Si se examinan los términos exploded, se puede comprobar que ellos son relevantes. (2) “Palliative care” también es un término MeSH. En este caso no es necesaria la opción explode, porque no tiene términos subordinados, ni tampoco la opción focus porque se necesita cualquier artículo que mencione este término. (3) El comando booleano and combina los dos search sets. Ejemplo 3: Búsqueda de texto libre para preguntas de selección múltiple (mcq) en educación médica.
(1) Encuentra el singular y plural para el acrónico “mcq”. (2) Los paréntesis internos se buscan primero, en este caso la versión truncada de test, question y exam. Luego se agrega los términos múltiple y choice que deben estar adyacentes. (3) Citas que incluyan el término MeSH “medical education” exploded. (4) Se combinan los search sets. Conclusiones: Cualquier búsqueda sistemática de información requiere que se consulte varias fuentes, pero esto es especialmente importante en búsquedas acerca de Educación Médica. Estas fuentes incluyen educación y medicina/salud, pero además cruzan límites profesionales dentro de educación y salud. Las estrategias de búsqueda deben ser amplias e inclusivas y no se debe dejar de incluir diversos tipos de fuentes (revisadas por pares, literatura gris) o métodos por los cuales se busca (bases de datos, búsqueda en la web o información verbal). Una diferencia que se debe destacar al hacer búsquedas sobre educación médica es el uso de filtros de búsqueda. Dependiendo del tipo de pregunta clínica (etiología, diagnóstico, pronóstico y terapia), se selecciona un filtro para recuperar el tipo de estudio que sea más adecuado para estas preguntas clínicas. La investigación en educación médica no sólo está dispersa en varios tipos de estudio (cualitativos y cuantitativos) si no que además la inclusión es mejor que la exclusión. Los estudios en educación médica no están tan rígidamente implementados como los estudios de medicina y por lo tanto no se puede usar el mismo tipo de filtros para ambos. Comentario: Este es un artículo que puede utilizarse como una guía cuando se necesita realizar búsquedas sistemáticas de información sobre educación médica. En él se puede encontrar desde referencias a Bases de Datos recomendadas, hasta buscadores en la web e incluye algunos ejemplos de la forma en que se puede utilizar la Base de Datos Medline, a través de OVID.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 1.
HAIG
A. and DOZIER M. BEME Guide No. 3 Systematic searching for
evidence in medical 2.
HAIG
A. and DOZIER M. BEME Guide No. 3 Systematic searching for
evidence in medical
1 Departamento de Educación Médica, Facultad de Medicina, Universidad de Concepción |
