Использование фильтров доказательной медицины в Казахстане и зарубежных странах.Важность анализов ТВ программ

• Поиск доказательной информации.
  Базы данных

Цель занятия: сформировать представление об основных принципах поиска и оценки доказательной информации, полученной в результате проведения эпидемиологических исследований.

Знать:

• информационные системы в медицине;
• БД: определение, классификация;
• типы и особенности формулировки вопросов, возникающих при оценке эффективности профилактики и лечения;
• электронные источники доказательной информации; содержание и характеристики конкретных БД, содержащих сведения по доказательной медицине;
• поисковые системы в БД; операторы булевой алгебры, используемые при поиске информации;
• стратегии формирования поискового запроса в различных поисковых системах и БД в зависимости от типа клинического вопроса;
• методологические фильтры.

Уметь:

• проводить поиск доказательной информации по медицине в различных БД, предварительно определив вид и структуру эпидемиологических исследований, позволяющих получить доказательную информацию для решения конкретной практической задачи;
• применять соответствующие стратегии для поиска информации о результатах проведения РКИ, систематических обзоров, диагностических тестов, этиологических факторов, прогноза развития болезни, исходов лечения, профилактических программ с доказанной эффективностью;
• проводить поиск в базе MEDLINE с помощью фильтров методологии проведённых исследований Clinical Queries (клинические запросы);
• оценивать значимость найденной информации для решения практической задачи.

Вопросы для самоподготовки

• Определение понятия «база данных».
• Типы вопросов, возникающих при решении задач в медицинской практике.
• Формулировка вопроса. Выделение в вопросе составных частей по формуле ПВСИ (PICO) Ы Автору Расшифруйте. НЕ, 16.02.2008 Ы.
• Соответствие часто встречаемых типов практических вопросов в медицине определённым структурам эпидемиологических исследования.
• Поисковые системы. Применение операторов булевой логики для поиска информации.
• Источники доказательной информации.
• Принципы работы с БД MEDLINE, размещённой на сайте pubmed.com. Использование фильтров поиска информации в зависимости от методологии исследования: Clinical Queries (клинические запросы) и Special Queries (специальные запросы).

Самостоятельная работа

Изучение литературы по теме

Информационные системы

БД — один из основных компонентов современных информационных систем. Информационная система — взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи информации.

Цель любой информационной системы — обработка информации конкретной предметной области. Пример — системы поддержки клинических решений. Обычно они представляют БД, которые объединяют электронные истории болезни со специальными инструментами, такими как автоматические напоминания или калькуляторы дозировки ЛС, предназначенные для использования клиницистами в процессе принятия решений. В основу этих систем должны быть положены научно обоснованные руководства по клинической практике или другие достоверные данные научных исследований.

В настоящее время медицинские информационные системы — одна из приоритетных областей разработки программных средств во всем мире и представляют трудоёмкую задачу из-за целого ряда факторов:

• множества факторов и сложности их взаимодействия в процессе принятия медицинских решений;
• отсутствия стандартизации в терминологии, формате, шкалах измерения;
• высоких требований к параметрам компьютеров по скоростям доступа, объёмам памяти, обработке графики.

БД можно определить как организованную совокупность взаимосвязанных хранимых вместе данных, представленных на электронных носителях, предназначенных и пригодных для решения специальных задач с использованием средств вычислительной техники.

Особенности такой совокупности данных:

• достаточно большие объёмы информации;
• максимально возможная компактность хранения данных;
• возможность извлечения из БД разнообразной информации в определённой предметной области;
• удобные для пользователя вид и форма извлекаемой информации;
• высокая скорость доступа к данным;
• надёжность хранения информации и возможность предоставления санкционированного доступа к данным для отдельных пользователей;
• удобство и простота конструирования пользователем запросов, форм и отчётов для выборки данных.

Создание БД, её поддержка и обеспечение доступа пользователей к ней осуществляют с помощью специального программного инструмента — системы управления базами данных. Система управления базами данных — программное обеспечение для создания и редактирования баз данных, просмотра и поиска информации в них.

По технологии обработки и хранения данных БД делят на централизованные и распределённые.

Централизованные БД по способу доступа делят на:

• БД с локальным доступом (данные и процедуры их обработки хранятся на одной машине);
• БД с удалённым (сетевым) доступом. Системы управления базами данных с удалённым доступом могут быть построены с использованием архитектур файл-сервер и клиент-сервер.

Архитектура файл-сервер

Принцип организации: одна машина выделена в качестве центральной (сервер файлов), на ней хранится централизованная БД. Остальные машины сети выполняют функции рабочих станций. Файлы БД в соответствии с пользовательскими запросами рабочих станций передаются на эти станции и там обрабатываются. Производительность такой системы падает, если требуется интенсивный одновременный доступ к одним и тем же данным. В настоящее время эту архитектуру считают устаревшей.

Архитектура клиент-сервер

Принцип организации: центральная машина (сервер БД) хранит централизованную БД и процедуры обработки. Клиент посылает запрос, он обрабатывается сервером, и данные, полученные по запросу, передаются клиенту.

Распределённая БД состоит из нескольких частей, хранимых на различных компьютерах вычислительной сети. Этот способ обработки подразумевает наличие нескольких серверов (обслуживающих компьютеров), на которых может храниться пересекающаяся или даже дублирующая информация. Для работы с такой БД используют систему управления распределёнными БД.

По используемой модели БД разделяют на иерархические, сетевые и реляционные Ы Автору А где нереляционные БД? Их также широко используют, добавьте информацию. НЕ, 16.02.2008 Ы.

Иерархическая модель БД состоит из объектов с указателями от родительских объектов к потомкам, соединяя вместе связанную информацию.

К основным понятиям сетевой модели БД относят: уровень, элемент (узел) и связь. Узел — совокупность атрибутов данных, описывающих некоторый объект. В сетевой структуре каждый элемент бывает связан с любым другим элементом. Сетевые БД подобны иерархическим, за исключением того, что в них имеются указатели в обоих направлениях, которые соединяют родственную информацию.

Реляционная модель (англ. relation — отношение) БД ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц. Для этих моделей характерна простота структуры данных, удобное для пользователя табличное представление. В реляционных БД используют язык Structured Query Language — язык структурированных запросов — универсальный язык, применяемый для создания, модификации и управления данными.

На сегодняшний день БД — мощный инструмент совершенствования процессов оказания медицинской помощи. Появление в конце ХХ века медицинских БД, доступных широкому кругу пользователей, позволило проводить быстрый поиск, анализ и обобщение информации о результатах эпидемиологических и других исследований и способствовало развитию подхода к оказанию медицинской помощи, получившему название «медицина, основанная на доказательствах» (научно-обоснованная медицинская практика).

Выбор стратегии поиска информации

Часто встречаемые типы вопросов в медицинской практике

Из множества вопросов, которые могут интересовать медицинских работников можно выделить наиболее часто встречаемые типы. Это вопросы, касающиеся клинических данных, симптомов заболевания, прогноза, профилактики, этиологии и причин заболевания, вреда и риска, диагностических тестов, дифференциальной диагностики, качества жизни, терапии, экономической эффективности и др.

Для целей разработки стратегий информационного поиска можно указать 5 общих типов клинических вопросов, которые включают в себя все прочие типы.

• Лечение (терапия) — вопросы о том, какое лечение (если таковое возможно) надо назначить и какими могут быть результаты различных его методов. Эта группа включает также вопросы относительно профилактики, организации программ скрининга, повышения качества медицинской помощи.
• Диагностика — вопросы относительно степени надёжности и клинической полезности конкретного теста, которые обычно ставят, чтобы определить, принесет ли данный тест достаточную пользу конкретному пациенту. В большинстве статей по диагностике результаты исследуемого диагностического теста сравнивают с результатами другого, стандартного теста, который рассматривают как эталонный или авторитетный («золотой стандарт»). Сюда же относят вопросы по дифференциальной диагностике.
• Прогноз — вопросы относительно будущего состояния здоровья пациента, продолжительности и качества его жизни при выборе того или иного конкретного варианта лечения.
• Этиология/вред/риск — вопросы относительно взаимосвязей между болезнью и возможными её причинами, включая вред и риск, связанный с различными вариантами лечения (ЛС, терапевтическими и диагностическими вмешательствами).
• Экономическая эффективность — вопросы относительно экономической эффективности различных лечебных, профилактических и диагностических процедур.

Использование технологии доказательной медицины предполагает поиск информации в литературе и БД. Первоочередной шаг научно обоснованной практики (доказательной медицины) — точная формулировка «сфокусированного» вопроса.

Формулировка вопроса

Сторонники научно обоснованной медицины предложили своеобразную «анатомию» хорошо сформулированного вопроса, которая носит название «формула ПВСИ (PICO)» (Richardson et al., 1995) и позволяет практикующим медицинским работникам определить четыре компонента правильно сформулированного вопроса.

• Population (или Patient) — целевой контингент (популяция или пациент): кого имеют ввиду?
• Intervention (иногда Exposure) — вмешательство, (воздействие): что в отношении пациентов делают или что с ними происходит?
• Comparison — сопоставление (сравнение): какова альтернатива?
• Outcomes — результаты, (исходы): как можно измерить результат вмешательства или воздействия?

Таким образом, эти четыре компонента определяют выбор методики эпидемиологических исследований, информацию о результатах которых можно использовать для решения практических задач в медицине.

Типы вопросов и соответствующий им дизайн эпидемиологических исследований

Распространённым типам медицинских вопросов соответствуют следующие виды доказательных данных, полученных в результате проведения исследований с выбором определённого дизайна (наиболее пригодных схем исследования).

• Лечение — систематические обзоры и мета-анализы, рандомизированные контролируемые испытания.
• Диагностика — перекрёстные экспериментальные исследования (сравнение с «золотым стандартом»).
• Прогноз — когортные исследования.
• Этиология/побочные эффекты — когортные исследования, исследования типа «случай–контроль».
• Экономическая эффективность — рандомизированные контролируемые испытания, систематические обзоры, модели анализа принятия решений.

Источники доказательной информации

Таблица 6-1 демонстрирует плюсы и минусы обычно доступных источников информации.

Наиболее доступные источники медицинской информации

С точки зрения представления и обобщения данных существуют разные виды ресурсов (как первичных, так и вторичных): журналы, книги, отчёты, руководства, БД. Информацию о клинической эффективности сейчас можно найти во множестве журналов по медицине и здравоохранению — как национальных, так и международных.

Журналы вторичной информации

Существуют журналы, публикующие именно вторичную информацию — обзоры и резюме доказательных данных.

ACP Journal Club

Основная цель службы American College of Physicians Journal Club состоит в том, чтобы выбирать из имеющейся биомедицинской литературы статьи с описаниями оригинальных исследований и систематические обзоры, которые необходимы для врачей, стремящихся использовать современные достижения медицины. Эти статьи обобщаются в виде рефератов и комментируются клиническими экспертами. Материалы для публикации тщательно отбирают из более чем 100 клинических журналов с использованием строгих критериев научного качества и с последующей оценкой пригодности для медицинской практики, выполняемой клиническими специалистами.

Evidence-Based Medicine

Это совместное издание BMJ Publishing Group и American College of Physicians выходит раз в два месяца и использует менее строгие критерии отбора, чем ACP Journal Club. EBM публикует рефераты, представляющие особый интерес по терапии, хирургии, педиатрии, акушерству и гинекологии. Этот журнал имеет сильный европейский уклон. Бесплатный доступ для развивающихся стран.

Evidence-Based Mental Health

Цель издания Evidence-Based Mental Health состоит в том, чтобы информировать психиатров-клиницистов о важных и применимых в клинических условиях достижениях в области лечения (включая специфические вмешательства и системы обслуживания), диагностики, этиологии, прогнозирования и исследования результатов, улучшения качества, повышения квалификации и экономической оценки. Для этого сотрудники журнала отбирают оригинальные и обзорные статьи, результаты которых представляются наиболее точными и клинически полезными. Затем эти статьи обобщают в виде рефератов и дополняют комментариями экспертов-клиницистов. Бесплатный доступ для развивающихся стран.

Evidence–Based Nursing

Ежеквартальный журнал, выпускаемый Королевским колледжем медсестринского дела и BMJ Publishing. Чтобы помочь медсестрам, он находит и оценивает высококачественные и клинически важные исследования, публикуя сжатые информативные критические резюме таких статей с комментариями практикующих медсестер, способных определить место нового исследования в рамках данной области медицины. Бесплатный доступ для развивающихся стран.

Международный журнал медицинской практики (на русском языке)

Журнал публикует структурированные рефераты ключевых, важных для практикующих врачей клинических и эпидемиологических исследований с комментариями, клинические рекомендации, статьи по методологии проведения клинических и аналитических исследований, биомедицинской статистике. На сайте представлены полные тексты всех статей. Издание возобновлено.

BMJ Updates

Этот бесплатный сервис — совместный проект BMJ Publishing Group и Университета МакМастер (Канада). Есть возможность подписаться на рассылку по электронной почте информации о новых лучших доказательных публикациях по интересующей вас клинической специальности. Служба также включает доступ к БД резюме таких статей с 2002 года.

Базы данных первичной информации

MEDLINE

БД Национальной медицинской библиотеки США, содержащая библиографические описания статей и их рефераты (70% статей имеют рефераты). В настоящее время БД охватывает почти 4500 журналов, издаваемых в США и более чем в 70 других странах. MEDLINE включает описания 12 млн. статей, опубликованных с 1966 года по настоящее время. Новые записи добавляются еженедельно, 400 000 записей в год. Для каждой записи в MEDLINE задаются медицинские предметные рубрики (MeSH Terms) и типы публикаций (Publication Types) из словаря, контролируемого Национальной медицинской библиотекой США. Библиографические описания и рефераты MEDLINE образуют основу и доступны в составе БД Национальной медицинской библиотеки США PubMed, в которой можно проводить поиск через Интернет. MEDLINE содержит более 13 миллионов записей. Хотя сама БД не включает полных текстов стаей, но их можно найти по ссылке на другой сайт (где они представлены бесплатно или платно).

EMBASE

База содержит информацию по биомедицине и фармацевтике, включая биологические науки, биохимию, клиническую медицину, судебную медицину, педиатрию, фармацию, фармакологию и лекарственную терапию, фармакоэкономику, психиатрию, здравоохранение, биомедицинскую инженерию и инструментарий, окружающую среду. Источники EMBASE — более чем 3,800 журналов из ~70 стран, монографии, труды конференций, диссертации и отчёты. Поиск можно проводить по библиографической информации, индексируемым терминам, рефератам, химическим названиям, торговым названиям ЛС, названиям фирм-производителей ЛС, торговым названиям медицинских устройств, именам их производителей, молекулярным последовательностям

Базы данных вторичной информации

Кохрановская библиотека — The Cochrane Library

Библиотека содержит четыре БД:

• БД систематических обзоров;
• базу рефератов эффективности лечебных вмешательств;
• регистр контролируемых КИ;
• базу работ по методологии обзоров.

Кохрановская библиотека доступна в сети Интернет, либо её можно купить на CD. Опубликованные статьи вводят в Кохрановские БД участники Кохрановского сотрудничества. Каждый участник проводит вручную поиск определённого клинического журнала вплоть до его первого номера. Используя строгие методологические критерии, эти люди классифицируют каждую статью в соответствии с видом публикации (РКИ, другое контролируемое КИ, эпидемиологический обзор и т.д.) и готовят структурированные рефераты. Количественные данные в обзорах представлены в стандартном графическом виде для того, чтобы врач мог быстро и объективно их оценить.

Clinical Evidence

Доказательная медицина. Бесплатный доступ для стран с развивающейся экономикой

Этот ресурс имеет ряд особенностей.

• Его содержание формируется исходя из вопросов, а не из наличия доказательных исследований. Здесь выявляют важные клинические вопросы, а уже затем ищут и обобщают лучшие из имеющихся доказательных данных для ответа на них.
• Постоянно обновляется (полный литературный поиск по каждой теме проводят каждые восемь месяцев).

Clinical Evidence специально не даёт рекомендаций, а предоставляет материал для разработки клинических рекомендаций локального применения, для клиницистов и пациентов, стремящихся составить собственное представление об оптимальном курсе лечения. В настоящее время этот ресурс публикуется на русском языке — http://www.mediasphera.ru/clinicalevidence/.

UpToDate

UpToDate — клинический информационный ресурс, который разработан сообществом из 3 тыс. опытных клиницистов и предназначен для того, чтобы врачи могли прямо на рабочем месте получать краткие и конкретные ответы на клинические вопросы. Тематические разделы UpToDate обобщают опубликованные доказательства (включая Кохрановские обзоры) и предлагают практические рекомендации по лечению пациентов, что позволяет врачам:

• получать самую современную информацию по своей специальности;
• распознавать клинические признаки множества заболеваний и определять реальные возможности диагностики и лечения, в том числе эффективность, дозировки и сочетаемость медикаментов;
• вырабатывать оптимальные стратегии скрининга и профилактики. UpToDate — официальная образовательная программа, которую рекомендуют или готовят в сотрудничестве с восьмью ведущими профессиональными медицинскими ассоциациями США.

Международные сотрудничества

BEME Collaboration — Best Evidence Medical Education

Сотрудничество в области развития доказательных подходов в медицинском образовании BEME Collaboration представляет собой объединение лиц и учреждений, которые ставят своей задачей развитие доказательных подходов в медицинском образовании. Способы решения этой задачи: распространение информации, позволяющей медицинским преподавателям, учреждениям и всем, кто причастен к медицинскому образованию, принимать решения, опираясь на самые достоверные научные данные; подготовка систематических обзоров медицинского образования, отражающих наиболее достоверные имеющиеся данные и отвечающих потребностям пользователя; культивирование доказательных подходов в медицинском образовании среди преподавателей, учреждений и ведомств. Ряд тематических групп BEME находятся на заключительном этапе подготовки своих докладов.

Evidence for Policy and Practice Information and Coordinating Centre — EPPI-Centre

Информационно-координационный центр доказательных данных в области политики и практики — EPPI-Центр. EPPI-Центр входит в состав Отделения социологических исследований Института образования Лондонского университета. EPPI-Центр был учрежден 1993 году для реализации систематического подхода к организации и анализу социальных вмешательств на основе доказательных данных. Деятельность и публикации Центра направлены на привлечение ответственных руководителей, практических работников и потребителей услуг здравоохранения и образования к обсуждению путей повышения актуальности проводимых исследований и способов применения их результатов. EPPI-Центр — официальный партнёр организации Campbell Collaboration (Кэмпбелловское сотрудничество), а с 1996 г. участвует в совместном руководстве Кохрановской группой по пропаганде здорового образа жизни и охране здоровья населения (Cochrane Health Promotion & Public Health Field).

Campbell Collaboration (C2)

Кэмпбелловское сотрудничество — международная некоммерческая организация, которая ставит перед собой цель помочь людям в принятии компетентных решений, касающихся вмешательств в социальной, поведенческой и образовательной сферах. Задачи C2 — подготовка, сопровождение и распространение систематических обзоров исследований, посвященных различным вмешательствам. На основе результатов исследований C2 подготавливает резюме и выпускает электронные брошюры с обзорами и отчётами, предназначенные для ответственных руководителей, практических работников, исследователей и населения. Сайт организации открывает доступ к двум бесплатным БД: C2 SPECTR (Регистр социальных, психологических, педагогических и криминологических исследований) и C2 RIPE (Регистр оценки вмешательств и политики). БД C2-RIPE содержит обзоры и связанные с ними документы, представляющие интерес для исследователей, ответственных руководителей, практических работников и населения.

Для поиска информации по доказательной медицине существуют специальные инструменты поиска:

SUMSearch

«Метапоисковая служба», которая ведёт поиск в следующих ресурсах:

• учебники и руководства; по умолчанию используется руководство Merck Manual;
• MEDLINE — поиск обзорных и редакционных статей из общих журналов высокого качества, которые предоставляют полнотекстовый доступ;
• National Guideline Clearinghouse — практические руководства Агентства по исследованиям и качеству медицинского обслуживания США;
• реферативная БД обзоров по эффективности медицинских вмешательств;
• MEDLINE — поиск оригинальных исследований.

Для поиска в SUMSearch можно использовать следующие фильтры: Intervention, Prognosis, Diagnosis, Etiology/causation, Physical findings, Screening/Prevention, Adverse treatment effects

БД TRIP обеспечивает поиск по 75 сайтам, содержащим медицинскую информацию высокого качества. TRIP предоставляет прямой гипертекстовый доступ к крупнейшему собранию «научно обоснованных» материалов в Сети, а также к онлайновым статьям из таких ведущих журналов, как BMJ, JAMA, NEJM и др. Ежемесячно в базу добавляется около 300–400 статей.

Основные сведения по источникам медицинской информации

Основы поиска доказательной информации в БД (на примере поиска в БД MEDLINE, размещённой на сайте www.PubMed.com).

Информационный поиск в области доказательной медицины требует использования системного подхода. Для успешного поиска необходимой информации по вопросам доказательной медицины большое значение имеют выбор соответствующих БД и применение оптимальной методологии поиска (использование рубрикации, поиск в определённых полях БД). Однако даже при самом тщательном и квалифицированном поиске не всегда удаётся найти необходимую информацию о проведённых КИ (например, из-за некачественного индексирования или нежелания фирм-спонсоров публиковать отрицательные результаты КИ). По этой причине при поиске доказательной информации компьютерный отбор необходимо дополнять другими методами поиска: «ручным» поиском информации о КИ, описание которых отсутствует в электронных БД; изучением списков литературы в найденных статьях; запросами исследователям и производителям ЛС.

Булева логика

Для проведения поиска в большинстве электронных БД необходимо использовать операторы булевой логики (Джордж Буль — английский математик — 1815–1864 гг.): AND, OR, NOT.

В большинстве БД операторы булевой логики следует вводить верхнем регистре.

Оператор AND — «и» обозначает, что, будут найдены статьи содержащие оба термина. Например, при поиске статей по лапароскопической холецистэктомии Вам надо написать следующий запрос: «laparoscopic AND cholecystectomy».

Оператор OR — «или» то есть когда надо подобрать статьи, содержащие и один и второй (логически) связанные термины. Например, необходимо подобрать статьи о применении холецистэктомии и холецистостомии , то есть все статьи, в которых содержатся первый или второй термин. Запрос будет выглядеть следующим образом: «cholecystecomy OR cholecystostomy».

Оператор NOT — «не». Когда надо исключить заведомо ненужные темы. Например, вы ищите информацию о лапароскопической холецистэктомии, но Вам надо исключить все статьи о традиционной (лапаротомной) холецистэктомии. Запрос будет выглядеть так: «laparoscopic AND cholecystectomy NOT laparotomy».

Поля баз данных

Поиск в БД можно проводить в конкретном поле. Часто для поиска достаточно только внести термин и указать поле поиска при помощи соответствующего суффикса: год публикации, место публикации, поиск по авторам и т.д. Для обозначения полей используют суффиксы (аббревиатуры), которые используют при построении поисковых запросов. Синтаксис суффиксов может различаться в различных поисковых системах. Так, например на сайте PubMed суффиксы следует вводить в квадратных скобах. Обычно на носителе или на сайте, на котором предоставляется MEDLINE-ссылка на полный перечень полей. На сайте PubMed предоставляется ссылка на файл помощи, с которым следует ознакомиться перед началом работы с этим сайтом. (URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/bookres.fcgi/helppubmed/pubmedhelp.pdf).

Поле авторы — [au]. Например, Вам необходимы все статьи под авторство David S.A. Запрос будет выглядеть так: David SA[au]. Или все статьи о лапароскопической холецистэктомии под авторством David S.A. — laparoscopic cholecystectomy.me AND David SA[au].

Поле [so]. Ограничение области поиска по месту публикации. Для того чтобы ограничить перечень изданий, на которые будут выдаваться ссылки при поиске, можно написать в запросе краткие обозначения соответствующих изданий. Например, если Вы хотите найти все статьи о лапароскопической холецистэктомии в журнале Клиническая Медицина, Вам необходимо сформировать следующий запрос: laparoscopic cholecystectomy [mh] AND (Klin-MedMosk) [so]. Где so — суффикс поля краткого названия журнала.

Поле [sb] (subset) — фильтры подмножеств журналов, предметных областей, типов публикаций. Предлагается три основных подмножества журналов: AIM — область примерно 120 ведущих журналов мира, перечисленных в списке Abridged Index Medicus; Nursing — область библиографического справочника International Nursing Index (сестринское дело); Dental — стоматология — Index то Dental Litherature.

Чтобы сформировать запрос о поиске информации о лапароскопической холецистэктомии в основных журналах надо написать следующее: laparoscopic cholecystectomy [mh] AND AIM [sb].

Предметные области представлены в  табл.

Предметные области в MEDLINE, для которых встроены специальные фильтры поиска

Поля [ti] (название) и [jn] (журнал). Если вы знаете название статьи (или приблизительное название) и, возможно, журнал, в котором она была опубликована, можно использовать ключи поиска по названию или журналу. Другие поля БД MEDLINE представлены в таблицах.

Основные поля БД MEDLINE

Ы Вёрстка! Здесь таблица 6.4 Основные поля базы данных MEDLINE. НЕ Ы

Ы МЕНЕДЖЕРУ. Отследить номер таблицы в составе полного издания (заголовок таблицы, отсылка из текста).

Использование предметных рубрик системы индексации MeSH при поиске статей в баз данных MEDLINE

MeSH — medical subject heading (медицинские предметные рубрики) — список терминов (ключевых слов) при помощи которых индексируются статьи в БД MEDLINE. Подбор MeSH-термина или терминов можно сделать в два этапа. На первом этапе эмпирически подобрать термин, а затем посмотреть полученный результат в тех статьях, которые Вам подходят выбрать ключевые слова и использовать их в дальнейшем поиске. На втором этапе на сайте PubMed можно выбрать ссылку на базу ключевых слов MeSH и просмотреть иерархическое расположение термина и его подрубрики.

Для того чтобы использовать ключевые слова (MeSH) необходимо создать запрос по типу «ключевое слово из списка MeSH». Например, если Вы ищите информацию о лапароскопической холецистэктомии, то ключевым словом будет — laparoscopic cholecystectomy, и запрос будет выглядеть следующим образом: laparoscopic cholecystectomy [mh].

Символ «*» в MEDLINE (PubMed)

Символ «*» используют в двух вариантах.

• Для поиска всех возможных окончаний слова, при этом число вариантов ограничивается 600, первыми найденными. Например, вариант «epidemiol*» уже даёт более 410 вариантов, а при поиске «epid*» вариантов слова более 600.
• В базе терминов MeSH символ «*» в начале слова означает, что данный термин описывает основное содержание статьи. Запрос «*epidemiology [mh] » означает поиск статей, где главная тема — эпидемиология.

Использование суффиксов подрубрик MeSH

Один из способов конкретизировать поиск — использование подрубрик системы MeSH. Подрубрики — дополнительная надстройка системы индексирования в MEDLINE. При помощи подрубрик статьи в MEDLINE в зависимости от MeSH-термина могут быть классифицированы на этиологию, профилактику, лечение, побочные эффекты и т.д. Наиболее полезные подрубрики представлены в табл.

. Наиболее часто используемые подрубрики MeSH

Обратите внимание на то, что подрубрика /th относится к немедикаментозному лечению заболеваний, а подрубрика /dt означает лекарственную терапию. Подрубрику /tu используют исключительно для ЛС и она означает «терапевтическое применение чего-либо». Подрубрику /рх используют для непсихических заболеваний, как в этом примере — diabetes/px = психология диабета.

Типы вопросов и стратегии поиска

Эффективный поиск в MEDLINE предполагает сочетание поиска по медицинским предметным рубрикам (ключевым словам) с поиском по словам из текста (слова, содержащиеся в названии и реферате статьи) — только таким образом можно выбрать все публикации по интересующей вас теме.

Следующие простейшие варианты запросов в комбинации с ключевыми словами (например MeSH-терминами) могут быть использованы для следующих типов эпидемиологических исследований в области изучения:

• этиологии: Risk [tw];
• диагностики: Sensitivity and specificity [mh];
• прогноза: Cohort Studies [mh];
• лечения: Clinial Trial [pt].

Ниже представлены более эффективные стратегии поиска в PubMed MEDLINE в зависимости от типа вопроса.

Лечение

Чтобы найти статьи по терапии:

• введите название болезни (термин MeSH);
• выберите подрубрики /th (therapy — терапия), /dt (drug therapy — лекарственная терапия), /pc (prevention and control — профилактика и контроль);
• введите название воздействия (название ЛС) (термин MeSH);
• и выберите подрубрику /tu (therapeutic use — терапевтическое применение);
• объедините результаты этих двух поисков оператором AND.

Диагностические исследования

Самый быстрый и эффективный путь поиска достоверных статей по диагностике состоит в том, чтобы в базе MeSH:

• ввести диагноз и использовать соответствующий термин MeSH;
• ввести название диагностического теста;
• соединить результаты первого и второго списка AND;
• затем объединить их с MeSH-рубрикой Sensitivity и Specificity.(AND).

Можно также присоединить (AND) к результатам рубрику MeSH «double-blind method» (двойной слепой метод). Это ограничит ваш поиск исследованиями, использующими двойной слепой метод контроля, который наиболее надёжен.

Прогностические исследования

Эффективный механизм поиска прогностических исследований — соответствующая рубрика Prognosis в MeSH.

Как правило, лучшая схема исследования для ответа на вопросы о прогнозах когортное — исследование. Лучший способ поиска таких исследований — использование рубрики MeSH Cohort Studies.

Учитывая эти факторы, хорошая стратегия поиска исследований по прогнозам — расширенный поиск по рубрикам Prognosis и Cohort Studies и объединение расширенного поиска по рубрике Prognosis и расширенного поиска по рубрике Cohort Studies с помощью оператора OR. В зависимости от типа интересующего вас прогноза для поиска можно использовать и другие термины (рубрики MeSH), например: Mortality — смертность, Morbidity — заболеваемость, Risk — риск.

Исследования факторов риска

Наиболее тесно связана с исследованиями вопросов вреда и этиологии MeSH-рубрика Risk. В таких исследованиях почти всегда применяют метод когортных исследований (Cohort Study). Это означает, что наилучшая простая стратегия поиска состоит в том, чтобы провести поиск с вашей темой по рубрикам Risk и Cohort Study и затем объединить результаты, используя, оператор OR.

Clinical Queries

Клинические запросы — фильтры методологи эпидемиологических исследований

На сайте PubMed расположена встроенная система фильтров Clinical Queries , разработанная на основе определённых стратегий и позволяющая проводить поиск исследований по этиологии, лечению, диагностики, прогнозу, а также клинических рекомендаций.

Интерфейс системы фильтров Clinical Queries на сайте PubMed.

Для того чтобы воспользоваться системой фильтров, необходимо указать один или несколько терминов связанных операторами булевой логики, затем выбрать категорию, и отметить расширенный (чувствительный) или более узкий (специфичный) поиск.

Занятия для самоподготовки

Задачи

Задача 1. Найдите в БД MEDLINE, доступной на сайте www.pubmed.com, следующие статьи, посвященные вопросам эпидемиологических исследований и доказательной медицине.

1. Статью С.Л. Плавинского, опубликованную в журнале Nutrition, Metabolism and Cardiovascular Diseases, в которой проводилось сравнение уровней общего холестерина плазмы крови и ХС ЛПВП среди жителей Санкт-Петербурга и Лейпцига.
2. Серию статей, опубликованных в Журнале американской медицинской ассоциации (JAMA) начиная с 1993 г. под названием «Руководства к использованию медицинской литературы» («Users’ guides to the medical literature»).
3. Систематический обзор (Крейг (Craig) с соавторами) по оценке измерения у детей температуры тела в ушной раковине и в прямой кишке, опубликованный в известном англоязычном журнале примерно в 2000 г.
4. Серию статей Дэвида Граймза и Кеннета Шульца (David A. Grimes и Kenneth F. Schulz), посвящённых дизайну эпидемиологических исследований опубликованных в 2002 г. в журнале Lancet.
5. Найдите максимальное число статей, написанных профессором Дэвидом Сакеттом (David Sackett), для которых предложены ссылки к полнотекстовому доступу.

Задача 2. Рак молочной железы — одна из наиболее актуальных проблем во всем мире. Этой проблеме посвящено большое число публикаций, включая систематические обзоры.

Задание: воспользовавшись фильтрами Clinical Queries, размещёнными на сайте www.pubmed.com найдите не менее трёх статей и обзоров (лучше систематических), посвященных следующим аспектам проблемы рака молочной железы:

• этиологическим факторам;
• оценке эффективности лечения;
• диагностике;
• прогнозу.

Работа на занятиях (дистанционный компонент)

Вопросы для отработки на практическом занятии

• информационные системы в медицине и место в них БД;
• содержание и особенности поиска БД, содержащих сведения по доказательной медицине. (Задачи №1 и 2);
• стратегии поискового запроса в зависимости от типа клинического вопроса (Задачи №1 и 2);
• чувствительность и специфичность поиска при использовании методологических фильтров на сайте PubMed. (Задача № 2);
• использование найденной информации для принятия практических решений (Задачи №1 и 2).

Ситуационные задачи

Задача 1. Найдите доказательную информацию для ответа на ниже представленные вопросы, выполнив следующую последовательность действий:

• определите тип представленного вопроса;
• сделайте анализ вопроса по формуле ПВСИ (PICO);
• определите наиболее пригодный дизайн эпидемиологического исследования; позволяющий получить ответ на поставленный вопрос;
• найдите в БД MEDLINE набор из 3 статей, дающих ответ на данный вопрос;
• проведите аналогичный поиск в Кохрановской библиотеке, отдавая предпочтения систематическим обзорам.

1. Целесообразно ли использовать антидепрессанты для профилактики депрессии в послеродовой период?
2. Влияют ли аборты на риск возникновения рака молочной железы?
3. Эффективно ли и безопасно внутривенное введение иммуноглобулина для лечения болезни Кавасаки у детей?
4. Обусловлена ли высокая заболеваемость ишемической болезнью сердца в этнических группах в Азии различиями в уровне инсулина?
5. Какие факторы связаны с риском развития ожирения у детей?
6. Следует ли применять ПЦР тест для скрининга хламидиоза у молодых людей, ведущих активную половую жизнь?
7. Эффективно ли применение вакцины БЦЖ для иммунотерапии туберкулёза?
8. Эффективно ли использование плацебо для лечения психиатрических больных?
9. 9. Насколько точно выявляет компьютерная томография аневризмы головного мозга.
10. 10. Следует ли применять гипербарическую оксигенацию при лечении ишемического инсульта?
11. Снижает ли риск смерти недоношенных назначение витамина E?
12. 12. Следует ли назначать нистатин как профилактическое и лечебное средство для лечения больных с тяжёлыми иммунодефицитами?
13. Как изменяется вероятность смерти от всех причин при отказе от курения у лиц с коронарной болезнью сердца.
14. 14. Насколько точно можно пересказать преждевременное начало родов основываясь на результатах цервиковагинального теста на фибриноэктин?
15. Какова точность гистероскопии для диагностики гиперплазии и рака эндометрия?

Задача 2. Используя возможность чувствительного поиска фильтров Clinical Queries, размещённые на сайте www.pubmed.com найдите не менее 4 статей, посвященных исследованию:

• факторов риска;
• эффективности профилактических вмешательств и ЛС при следующих нозологических формах:
• рак предстательной железы;
• рак пищевода;
• синдром хронической усталости;
• аллопеция;
• аневризма левого желудочка сердца
• болезнь Кавасаки;
• болезнь Меньера.

Эталоны ответов к задачам на самоподготовку

Задача 1.  Данную статью легко найти, используя названия городов, где проводились исследования «St. Petersburg» или «Petersburg» и «Leipzig» (названия можно посмотреть в словарях.).

Вводим в окно поиска: Petersburg AND Leipzig. Выпадет несколько статей, в том числе искомая.

Названия городов указанны в заголовке статьи, поэтому если добавить к названиями городов суффикс [ti] — поиск только в заголовке: Petersburg[ti] AND Leipzig[ti], то сразу выпадет нужная статья:

Plavinski SL, Plavinskaya SI, Richter V, Rassoul F, Schilow W, Klimov AN. The total and HDL-cholesterol levels in populations of St. Petersburg (Russia) and Leipzig (Germany). Nutr Metab Cardiovasc Dis. 1999 Aug;9(4):184–91. PMID: 10614060

2. В строке поиска набрать «Users’ guides to the medical literature». Далее перейти в раздел «Limits». Выбрать журнал — «JAMA». Вести временное ограничение с 1992 по 2003 год. Запустить поиск. Будет получен список из нужных публикаций данного руководства (разделы с I по XXV).
3. Поиск статьи можно выполнить по следующему алгоритму: в строке поиска набрать термины: ear AND rectal AND children. В результате данного запроса будут найдены, около восьмидесяти статей, среди которых будет искомая. Для того, чтобы найти именно данную статью следует задать более ограниченный поиск. Сначала необходимо перейти в раздел «Limits». В этом разделе внизу станицы найти раздел «Tag terms» :

Рис 6.2 Поле «Выбрать поле»

Следует выбрать поле «First Author» – « Первый автор»  (Рис.6.3)

Поле «Первый Автор».

Далее следует, очистить строку поиска, и указать имя автора — Craig. В разделе «Pubicational type» (Тип публикации) выбрать — «review» (обзор). Указать временной интервал, с 1995 по 2005 год (расширенный, поскольку год публикации точно не известен). Далее перейти в раздел «History».В этом разделе сохраняются текущие поисковые запросы под отдельными номерами. Следует уточнить номер интересующих нас запросов.

Нас интересуют поисковые запросы:

#… Search Ear AND rectum AND children

#… Search Craig Field: First Author, Limits: Review

Теперь комбинируем эти запросы при помощи оператора AND:

#… AND #…

Будет получена следующая статья:

Craig JV, Lancaster GA, Taylor S, Williamson PR, Smyth RL. Infrared ear thermometry compared with rectal thermometry in children: a systematic review. Lancet. 2002 Aug 24;360(9333):603–9. Review. PMID: 12241932

4. Перейти в «Limits»; выбрать журнал— «Lancet»; вести авторов: Grimes DA, Schulz KF; указать интервал дат публикации 2001 ––2003 гг. Получаем одиннадцать статей.
5. В «Limits» необходимо найти все варианты написания имени автора. И добавить их в строку поиска при помощи оператора булевой логики «OR». Можно использовать контекстное меню. Поиск будет иметь следующий вид:

Sackett, David L[au] OR Sackett DL[au] OR Sackett D[au] OR Sackett, David[au]

Затем следует ограничить поиск полнотекстовыми статьями (в «Limits» отметить «Links to free full text») и получить набор около 100 статей.

Задача 2. На сайте PubMed перейти к ссылке «Clinical Queries». В окно поиска фильтра(Search) ввести «Breast cancer». Затем последовательно выбрать ту и иную методологию исследований, оставив используемый по умолчанию специфичный (узкий) тип поиска (narrow, specific search).

Поиск с помощью фильтров Clinical Queries.

Далее следует просмотреть найденное и отобрать интересующие статьи. Следует отметить, что в основном окне поиска высвечивается стратегия ,используемая фильтром. Для её уточнения можно также нажать на кнопку «Details» и посмотреть, как выглядит используемый запрос.

Для поиска обзоров следует воспользоваться «Limits» и, например выбрать в «Publication type» выбрать «review».

Для поиска систематических обзоров можно воспользоваться фильтром Для поиска систематических обзоров. Следует скопировать запрос по одному из типов исследований из основного окна поиска, затем перейти в «Clinical Queries» и вставить скопированный запрос в окно поиска фильтра, либо же добавить к поиску AND systematic [sb] (то же самое добавляет и фильтр)

Итоговый контроль знаний

Выполните следующую последовательность действий.

• Сформулируйте один вопрос, по любой по теме которая Вас интересуют (или может стать темой для систематического обзора стандартной практики).
• Разбейте его на максимальное (из 4 возможных) число ПВСИ (PICO)-составляющих.
• Определите тип своего вопроса.
• Определите тип эпидемиологического исследования, которое позволит найти ответ на этот вопрос.
• Назовите 5 зарубежных или отечественных периодических изданий, публикующих первичную медицинскую информацию.
• Назовите 5 источников медицинской информации, публикующих вторичные материалы (резюме РКИ и систематических обзоров, систематические обзоры),
• Укажите достоинства и недоставки следующих источников медицинской информации:
• журналы первичной информации;
• журналы вторичной информации;
• списки рассылки;
• Кохрановская библиотека;
• MEDLINE;
• World Wide Web.
• Перечислите основные возможности поиска в PubMed?

Укажите принципы поиска научных статей в системе Clinical Queries на сайте PubMed MEDLINE?