Загрузил Александра Матвиец

Медлайн

Реклама
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Самарский государственный медицинский университет»
Министерства здравоохранения Российской Федерации
Кафедра лучевой диагностики и лучевой терапии
с курсом медицинской информатики
Электронные источники информации в медицине.
Medline
Самара
2
1.
Тема занятия: Электронные источники информации
в медицине. Medline
2.
Цель занятия: Освоить практические навыки
работы с поиском в электронной базе медицинской информации
MedLine, применение расширенного поиска, использование
логических операторов, терминологического словаря MeSH и
получение доступа к полнотекстовым публикациям.
интерфейса в сочетании с мощными инструментами поиска в
обширной базе публикаций.
Работа PubMed поддерживается National Center for
Biotechnology
Information
(Национальный
центр
биотехнологической информации) и U.S. National Library of
Medicine (Американская национальная медицинская библиотека).
Эти организации входят в состав национального института
здоровья (National Institutes of Health) США.
5. Самостоятельная работа на занятии:
3.
Оснащение занятия: Персональный компьютер с
операционной системой Windows, доступ к сети Интернет.
Методическая разработка кафедры.
4.
Теоретическая справка
Medline — крупнейшая библиографическая база статей по
медицинским наукам, созданная Национальной медицинской
библиотекой США (U.S. National Library of Medicine, NLM).
Medline охватывает около 75 % мировых медицинских изданий.
Medline содержит более 26 миллиона записей (на 2017 г.) о
публикациях с 1950 года и до настоящего времени. Изначально
база содержала статьи, написанные после 1965 года, но затем были
добавлены и более ранние публикации. Индексируется, то есть
используется для включения в базу данных, около 5 тысяч
научных журналов.
Существует несколько интерфейсов, с помощью которых
осуществляется доступ к базе данных Medline. Среди них
свободные,
такие
как
PubMed
(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/)
и
HubMed
(http://www.hubmed.org/), и коммерческие, например, Knowledge
Finder
(www.kfinder.com),
Ovid
Technologies
(http://www.ovid.com/), SwetsWise (http://www.swetswise.com/) и
другие.
На данном практическом занятии в качестве средства
доступа к Medline используется PubMed. Достоинством
поисковой системы PubMed являются простота и понятность
Упражнение 1. Выход на главную страницу сайта
PubMed
Главная страница сайта PubMed имеет длинный адрес:
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/, поэтому целесообразнее
открыть эту страницу с помощью поисковика. Для этого
необходимо:
1.
Открыть браузер.
2.
Зайти на поисковый сайт, например, google.ru.
3.
В поисковой строке ввести слово PubMed. Первой
будет ссылка на http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/.
4.
Переходим на Home - PubMed - NCBI.
Результат: Обратите внимание на то, что главная страница
сайта PubMed имеет лаконичный дизайн, мощные средства поиска
и не содержит рекламы.
Упражнение 2. Обычный поиск
Цель: Освоить возможности обычного поиска.
Необходимо понимать, что это сайт библиотеки США,
поэтому для диалога и запросов используется английский язык.
Попробуем найти статьи на тему артериальной гипертензии:
1.
Вводим в поисковой строке фразу arterial
hypertension.
2.
Нажимаем кнопку Search.
3
Результат: в строке Results: мы видим, что нашлось 501644+
статей, просмотреть полностью которые не представляется
возможным.
Слева на боковой панели имеется меню.
информации: клиническое исследование (сliniсаl triаl) и т.д.
имеется возможность выбрать несколько вариантов.
В поле выбора Article types ставим галочку на Сliniсаl triаl,
просто нажимая на эту строчку.
Результат: В этом примере поиск сузился до 4451 статей,
опубликованных за последние 5 лет, которые являются только
клиническими исследованиями.
Упражнение 3.2. Ограничение по объекту исследования,
Species. Вы можете также отобрать статьи, в которых речь идет об
исследованиях, проводимых на людях или на животных (Humаns
оr Other Animаls).
В поле выбора Species ставим галочку на Humаns.
Результат: В этом примере поиск сузился еще на 28
статей, опубликованных за последние 5 лет, которые являются
клиническими исследованиями и проводились на людях,
исключая исследования на животных.
Упражнение 3. «Ограничения» поиска
Ограничение по дате опубликования статьи. Поиск может
быть ограничен каким-либо периодом (от 30 дней до 10 лет), либо
конкретными датами (например, с 1-го января 1999 г. до 1-го июля
2017).
Выбираем в представленном меню Publication dates 5 years.
Результат: В этом примере поиск сузился до 103764 статей,
опубликованных за последних 5 лет.
Упражнение 3.1. Ограничение по виду статьи Article types.
В представленном меню мы можем выбрать тип источника
Упражнение 3.3. Возможные варианты представленного
текста (реферат или полный текст). Text Options базе Medline
все работы представлены в виде Abstract, т.е. кратких
аннотаций и не все статьи можно получить в полном объеме
(Full Text) и тем более бесплатно (Free Full Text). Часть статей
все же доступна полностью и бесплатно. Чтобы поиск
ограничился только доступными бесплатно, полными текстами
необходимо:
В меню в поле выбора Text availability ставим галочку на
Full Text.
Результат: В этом примере поиск сузился еще до 4313
статей, опубликованных за последние 5 лет, которые являются
клиническими исследованиями, проводились эти исследования на
людях, публиковались в основных медицинских журналах и
имеются ссылки на бесплатный текст.
Упражнение 3.4. Сброс поисковых настроек/ Reset. В
предыдущих пяти заданиях мы, в качестве примера сузили поиск с
4
501644+ до 4313+ статей, очевидно, что дальнейшие, более
строгие ограничения бессмысленны. Поэтому нам необходимо
сбросить все ограничения, галочки которых могли и затеряться,
например, в меню прокрутки Type of Article или Subsets и мешать
нам в дальнейшем поиске. Для этого:
Внизу нажимаем кнопку Сlear all.
Результат: Сейчас мы вернулись к тому, что в строке
Results: снова видим, что нашлось 501644+ статей.
5.
Нажимаем кнопку Show.
6.
В поле выбора Sex ставим галочку на Female.
7.
В поле выбора Ages ставим галочку на Adult: 19+
years.
Результат: Наш поиск сократился с 501644+ до 185826+
статей, потому что артериальная гипертензия у девушек 19-24 лет
встречается не часто.
Упражнение 4. Логические операторы (Boolean operators).
Нажав на строчку Show additional filters можно выбрать
дополнительные категории фильтра.
Упражнение 3.5. Выбор языка Languages
1.
Нажимаем на Show additional filters.
2.
В поле выбора Languages.
3.
Нажимаем Show.
4.
Далее нажимаем на строку Customize в столбике
Languages.
5.
Выбираем Russian.
6.
Нажимаем Show.
7.
Далее нажимаем в столбике Languages на Russian.
Результат: Сейчас результат поиска уменьшился с 501644
до 14820, но, к сожалению, русскоязычный текст мы не увидим.
Упражнение 3.6. Выбор пола и возраста исследуемых Sex и
Ages. Два поля пол и возраст объединены в одно Упражнение.
Легко понять, что в этих полях можно ограничить поиск по полу и
возрасту пациентов, принимавших участие в исследовании.
Ограничим поиск, например, для молодых (Young Adult: 19-24
years) девушек (female). Так же надо убрать ограничение по языку,
которое осталось у нас с предыдущего задания.
1.
Нажимаем на слово Clear all. (убралась галочка с
поля «Язык»).
2.
Внизу нажимаем кнопку Show additional filters.
3.
В поле выбора Sex ставим галочку.
4.
В поле выбора Ages ставим галочку.
Цель: Освоить использование логических операторов в
поиске.
РubМеd позволяет использовать логические операторы
(AND, OR и NOT). Для организации взаимосвязи между
поисковыми словами. Использование логических операторов Булева логика. Эта система получила свое имя в честь
основоположника математической логики Джорджа Була (George
Boole).
Понять значение логических операторов проще всего на
примере. Но для начала нам необходимо сбросить все
ограничения.
Внизу нажимаем кнопку Clear all.
Результат: Сейчас мы вернулись к нашему исходному
примеру Задания 2 когда при поиске arterial hypertension
нашлось 501644+ статей.
Упражнение 4.1. Логический оператор ИЛИ (OR)
используют в случае, если хотя бы одно из заданных слов должно
быть найдено в документе. Например, arterial ОR hypertension.
1.
Вводим в поисковой строке фразу arterial OR
hypertension.
2.
Нажимаем кнопку Search.
Результат:
Результат
1193470+
статей.
Результат
чрезвычайно велик, поскольку показаны работы, где присутствует
хотя бы один из очень распространенных в медицинской
литературе терминов.
5
Упражнение 4.2. Логический оператор НЕ (NOT)
используют в случае, если должен отсутствовать один из
терминов.
Например, arterial hypertension NOT diabetes.
1.
Вводим в поисковой строке фразу arterial
hypertension NOT diabetes.
2.
Нажимаем кнопку Search.
Результат: в данном примере из поиска arterial
hypertension были исключены результаты, содержащие слово
diabetes.
С помощью логических операторов можно строить и более
сложные поисковые запросы используя скобки как в
математических формулах.
Упражнение 5.1. Вход в базу данных предметных рубрик
MeSH.
1.
Вернитесь на главную страницу сайта PubMed,
нажав на эмблему в верхнем левом углу.
2.
В правой нижней части окна выберете MeSH
Database (на рисунке выделено прямоугольником).
Упражнение 5. Медицинские предметные рубрики MeSH
Цель: Овладеть основными приемами использования MeSH в
поиске информации.
Медицинские предметные рубрики (Medical Subject
Headings,
сокращённо
MeSH)
—
всеобъемлющий
контролируемый словарь, индексирующий журнальные статьи и
книги по естественным наукам; может также служить в качестве
тезауруса, облегчающего поиск информации. Создан и
обновляется
Национальной
медицинской
библиотекой
Соединенных Штатов (NLM), используется в базах статей Medline
и PubMed.
Иными словами, MeSH – это медицинский словарь,
имеющий свою строгую структуру и классификацию. Поисковый
запрос, сформулированный с использованием терминов MeSH,
позволяет
преодолеть
ограничения
обычного
поиска,
обусловленные использованием авторами статей различных
синонимов медицинских терминов. Например, термин gastric
cancer приравняется к термину stomach neoplasms.
Упражнение 5.1. Поиск с помощью предметных рубрик
MeSH - можно выбрать наиболее точный термин из словаря
предметных рубрик, выражающий содержание поискового запроса
и с этим запросом обратится к базе данных PubMed. Рассмотрим
на примере заболевания «Остеопороз».
1.
В строке поиска вводим слово osteoporosis.
2.
Нажимаем кнопку Search.
3.
Выбираем результат под №2 Osteoporosis.
6
Результат: На полученной странице дается краткое
определение термина: Osteoporosis - Reduction of bone mass without
alteration in the composition of bone, leading to fractures. Primary
osteoporosis can be of two major types: postmenopausal osteoporosis
(OSTEOPOROSIS, POSTMENOPAUSAL) and age-related or senile
osteoporosis.
Необходимо обратить внимание на иерархию терминов и
положение «остеопороза» в ней (находится внизу страницы):
Упражнение 5.2. Подзаголовки. Subheadings. К
выбранному термину (остеопороз) можно выбрать один или
несколько уточняющих подзаголовков и сформировать
поисковый запрос для PubMed.
1. Установите галочку на подзаголовке diagnostic
imaging (поле Subheadings)
2.
Справа в области PubMed search builder
нажимаем кнопку
3.
В
окошке
запроса
появляется
сформированный запрос: "Osteoporosis/ diagnostic imaging
"[Mesh]
4.
Нажимаем кнопку
.
Результат: Сейчас мы получили результат поиска
для сформированного запроса.
Упражнение 6. Анализ структуры поискового запроса.
Search details
Цель: Изучить принцип автоматического формирования
поискового запроса.
Поисковая машина PubMed автоматически формирует запрос
из введенных вами слов для оптимального поиска. Теперь, когда
Вы знаете о логических операторах и MeSH, Вы можете
проанализировать автоматически созданный запрос.
1.
Перейдите на главную страницу PubMed (первый
пункт задания 5.1.).
2.
Вводим в поисковой строке фразу arterial
hypertension.
3.
Нажимаем кнопку Search.
4.
В правой колонке страницы найдите
окошко под названием Search details.
7
Результат: В этом окне автоматически сформированный
поисковый запрос:
"hypertension"[MeSH Terms] OR "hypertension"[All Fields]
OR ("arterial"[All Fields] AND "hypertension"[All Fields]) OR
"arterial hypertension"[All Fields]
6.
Справа будут отображаться одна или несколько
иконок-ссылок на бесплатные полнотекстовые статьи.
Самостоятельно проанализируйте этот запрос.
Упражнение 7. История поисковых запросов Advanced.
Перейдите по одной из них.
Цель: Просмотреть историю своих поисковых запросов.
В PubMed имеется полезная функция - сохраняется история
ваших запросов за сеанс.
Нажмите на слово Advanced.
Результат: Сейчас Вы можете просмотреть список Ваших
поисковых запросов.
Упражнение 8. Доступ к полнотекстовым вариантам
статей Full Text
Цель: Получить доступ к полнотекстовым вариантам статей
(Full text).
В этом задании мы получим доступ к полнотекстовым
вариантам статей (Full text), которые находятся вне MedLine, а
чаще всего, на сайтах медицинских журналов.
1.
Перейдите на главную страницу PubMed (первый
пункт задания 5.1).
2.
Введите в поисковой строке фразу arterial
hypertension.
3.
Нажмите кнопку Search.
4.
Кликните на слово Free Full Text.
5.
Перейдите по любой статье.
Результат: страница с полнотекстовой статьей.
Упражнение 9. Самостоятельная работа
Цель: Закрепить полученные навыки поиска в Medline.
Самостоятельно найдите полнотекстовые статьи на
выбранные Вами темы. Например, по гистологии, анатомии или
химии.
6.
Список источников информации.

Соответствующая лекция.

Учебник: Королюк И.П. Медицинская информатика / И.П.
Королюк. - Самара, СамГМУ, «Офорт», 2012.

Учебник: Синицын В.Е. Медицина в Интернете, / В.Е.
Синицын, Е.А. Мершина, С.П. Морозов. – 2-е изд., перераб. и доп.
– М.: Видар-М, 2004.
8

Пособие по поиску в PubMed от группы MedInfoRus
(Ввести в поиске «Инструкция по поиску в PubMed (ПабМед).pdf).

Учебник: Зарубина Т.В. Медицинская информатика
(Электронный ресурс) / под общ. ред Т.В. Зарубиной, Б.А.
Кобринского.
М.:
ГЭОТАР-Медиа,
2016.
(http://old.studmedlib.ru/ru/book/ISBN9785970436899.html)

Help PubMed (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK3827/)
(на английском языке).

Обучающее видео по поиску полнотекстовых статей (на
английском
языке).
http://www.youtube.com/watch?v=V0NYKFSphKY
Скачать