Ricardo Arencibia Jorge,1 Ligeya Perezleo Solórzano1y Juan A. Araújo Ruiz2
La búsqueda de literatura médica científicamente sólida y clínicamente útil se ha convertido en una prioridad para el quehacer bibliotecario en la esfera de la salud. En ello, el desarrollo de la Medicina Basada en la Evidencia es un factor determinante. Medline es la mayor recopilación de la literatura biomédica realizada en la historia de los servicios de información en esta esfera y una de las mayores fuentes de evidencias clínicas. No obstante, en Medline, como en cualquier otra base de datos, recuperar información relevante requiere de estrategias de búsqueda bien diseñadas. En este sentido, los llamados filtros metodológicos, una especie de estrategia de búsqueda preconfigurada, constituyen excelentes herramientas, tanto para clínicos como para bibliotecarios orientados a la atención de los pacientes. Se definen y explican las principales aplicaciones de los llamados filtros metodológicos, según el soporte electrónico de la base de datos donde se pretenden aplicar. Se analiza su utilidad y alcance de acuerdo con su efectividad probada. Finalmente, se destaca la importancia de la labor de investigación de los profesionales de la información para su desarrollo.
Palabras clave: filtros metodológicos, estrategias de búsqueda,
evidencias clínicas
The search for scientifically solid and clinically useful medical literature has become a priority for every librarian in the health field. The development of evidence based medicine is a key factor. Medline database is the largest compilation of medical literature in the history of information services in this field and also one of the greatest sources of clinical evidences. Nevertheless, the relevant information retrieving in Medline as in any other database requires a well defined search strategy. In this sense, the so called methodological filters, a sort of preconfigurated search strategy, are excellent tools for clinicians and librarians as regards patient care. The main uses of these methodological filters are explained and defined, according to the electronic support of the database where they are applied. Their usefulness and scope are analyzed according to their proved effectiveness. Finally, it is stressed the importance of the research work carried out by information professionals for their development.
Keywords: methodological filters, search estrategies, clinical evidences
La Medicina Basada en la Evidencia (MBE) se define como la forma consciente,
explícita y juiciosa de utilizar las evidencias para tomar decisiones
sobre la atención al paciente. Se concibe como un proceso de transformación
de los problemas clínicos en preguntas, donde cobra una función
primordial la sistematización, localización, aprehensión
y utilización de las investigaciones actuales como base para las decisiones
clínicas.1
La MBE exige una gran experiencia clínica para interpretar las manifestaciones
y necesidades del paciente; se nutre de la literatura para recuperar la mejor
información en relación a un caso específico; requiere
de la posesión de sólidos conocimientos epidemiológicos
y de una amplia experiencia para seleccionar aquellos que sean aplicables al
paciente. Su práctica, precisa de médicos con múltiples
habilidades, que no sólo sean capaces de ejecutar técnicas, sino
que, además, conozcan como interpretar críticamente la información
científica y como manejar los recursos informáticos más
modernos.2
Aunque los orígenes filosóficos de la MBE se sitúan en
París, a mediados del siglo XIX, es en la década de los 80 cuando
comienzan a gestarse los cimientos del nuevo paradigma. En 1976, el Ministerio
de Sanidad de Canadá constituyó una comisión de trabajo
con vistas a analizar un conjunto de medidas beneficiosas para toda la población
en el área de prevención. Ella desarrolló una metodología
para jerarquizar la calidad de las evidencias médicas, un verdadero hito
en la historia de la Medicina que muy pronto se extendió a los Estados
Unidos.3
El impacto de las nuevas tecnologías de la información y la comunicación
(NTIC) durante la última década del siglo XX, potenció
el desarrollo de herramientas y recursos de información que posibilitaron
la revisión sistemática de la bibliografía y la evaluación
crítica de la literatura científica, uno de los aspectos clave
de la MBE. En un entorno caracterizado por la abrumadora cantidad de información,
su crecimiento exponencial y variedad de soportes, la necesidad de localizarla
y reducirla a unidades de tamaño asimilables propició el desarrollo
de bases de datos especializadas en el área de la salud, con sistemas
de manipulación asequibles al personal de salud, entre ellas se destacan
las producidas por la National Library of Medicine de los Estados Unidos.
Medline es precisamente una de estas bases de datos. Contiene alrededor de
14 millones de referencias bibliográficas provenientes de más
de 4 600 revistas de ciencias de la salud desde 1966; y constituye la más
grande recopilación de la literatura biomédica existente, lo que
la convierte, junto a la Biblioteca Cochrane, en la mayor fuente electrónica
de evidencias. Si bien se estima que tan sólo contiene el 20% de la literatura
biomédica mundial, los especialistas coinciden en que contiene la mejor
y más selecta información.
No obstante, incluso en Medline, la recuperación de información
sólida y pertinente requiere de estrategias de búsqueda correctamente
diseñadas.4 La recuperación de
artículos relevantes sobre tratamiento, pronóstico, etiología
y diagnóstico de las enfermedades, por ejemplo, necesita de estrategias
de búsqueda muy bien diseñadas para obtener información
válida y útil en la práctica clínica.
Una de las herramientas creadas con estos propósitos son los llamados "filtros metodológicos".
En el entorno de una base de datos electrónica, un filtro metodológico
es básicamente una estrategia de búsqueda constituida por combinaciones
de términos o descriptores secundarios relacionados entre sí que,
en conjunto con el término o descriptor principal que se desea buscar,
permite la recuperación de información con un alto grado de pertinencia.
Son herramientas cuyos objetivos principales es atenuar el efecto negativo causado
por el exceso de información en las bases de datos bibliográficas,
reducir al mínimo la obtención de información superflua
o redundante, así como elevar el nivel de especificidad o sensibilidad
de la búsqueda al máximo posible.
Desde un inicio, los filtros metodológicos estuvieron íntimamente
ligados al desarrollo de la MBE. A partir de 1994, el Departamento de Epidemiología
Clínica y Bioestadística de la Universidad de McMaster
en Ontario, Canadá, inició la publicación de una serie
de artículos sobre la utilización de mejores estrategias de búsqueda
en Medline para la obtención de evidencias sobre la etiología,
el diagnóstico, la terapia y el pronóstico de las enfermedades.5-10
Las estrategias preconfiguradas, creadas por Anne McKibbon, Brian
Haynes y sus colaboradores, se desarrollaron con posterioridad para identificar
artículos de revisión y revisiones sistemáticas de ensayos
aleatorios controlados,11,14 para otras bases
de datos,12 con resultados positivos y también,
en menor medida, negativos.13-14
Medline es el entorno donde mayor impacto ha tenido la utilización de
los filtros metodológicos, tanto en su versión para Internet (PubMed),
como en los soportes electrónicos creados por las empresas OVID
y Silver Platter, líderes en el desarrollo de software para bases
de datos.15-16 No obstante, su uso en otras
bases de datos biomédicas como EMBASE, o generales, como el Current
Contents y el Science Citation Index pudiera ser en un futuro cercano
un objetivo de investigación.
La aplicación más exitosa de los filtros metodológicos puede observarse en PubMed, gracias a una herramienta para la búsqueda de información para la práctica clínica denominada Clinical Queries.
Clinical Queries es un motor de búsqueda especializado, dirigido
a médicos clínicos, que permite recuperar en PubMed los
artículos más relevantes en relación con la etiología,
el diagnóstico, el tratamiento y el pronóstico de las enfermedades,
a partir de los filtros metodológicos propuestos por Haynes, McKibbon
y sus colaboradores.10
El acceso al Clinical Queries puede realizarse desde la barra lateral
del menú de PubMed. Permite relacionar los términos principales
que desea recuperar con cuatro categorías de estudios o filtros: terapéutica
(Therapy, seleccionada por defecto), diagnóstico (Diagnosis),
etiología (Etiology) y pronóstico (Prognosis).
Además, proporciona otras dos categorías o filtros: sensibilidad (Sensitivity) y especificidad (Specificity, seleccionada por defecto). La primera permite recuperar un buen número de artículos relevantes, al precio de recuperar otros artículos con mayor o menor grado de pertinencia con respecto al tema central de la búsqueda. La segunda, mucho más precisa, facilita la recuperación de una menor cantidad de artículos, pero con un alto grado de pertinencia (tabla ).17
Tabla . Filtros metodológicos para la búsqueda de información basada en evidencias en PubMed.10
|
Categoría |
Optimizada para | Sensibilidad/ Especificidad | PubMed equivalente² |
| Terapia | sensibilidad | 99 %/74 % | "randomized controlled trial" [PTYP] OR "drug therapy" [SH] OR "therapeutic use" [SH:NOEXP] OR "random*" [WORD] |
| especificidad | 57 %/97 % | (double [WORD] AND blind* [WORD]) OR placebo [WORD] | |
| Diagnóstico | sensibilidad | 92 %/73 % | "sensitivity and specificity" [MESH] OR "sensitivity" [WORD] OR "diagnosis" [SH] OR "diagnostic use" [SH] OR "specificity" [WORD] |
| especificidad | 55 %/9 8% | "sensitivity and specificity" [MESH] OR ( "predictive" [WORD] AND "value*" [WORD]) | |
| Etiología | sensibilidad | 82 %/70 % | "cohort studies" [MESH] OR "risk" [MESH] OR ("odds" [WORD] AND "ratio*" [WORD]) OR ("relative" [WORD] AND "risk" [WORD]) OR "case" control*" [WORD] OR case-control studies [MESH] |
| especificidad | 40%/98% | "case-control studies" [MH:NOEXP] OR "cohort studies" [MH:NOEXP] | |
| Pronóstico | sensibilidad | 92%/73% | "incidence" [MESH] OR "mortality" [MESH] OR "follow-up studies" [MESH] OR "mortality" [SH] OR prognos* [WORD] OR predict* [WORD] OR course [WORD] |
| especificidad | 49%/97% | prognosis [MH:NOEXP] OR "survival analysis" [MH:NOEXP] |
Así, un investigador que intenta recuperar el mayor número de
artículos relevantes sobre la etiología del cáncer de mama,
sólo deberá teclear "breast cancer" en la barra de búsquedas
del Clinical Queries, seleccionar la categoría Etiology
y enfatizar Sensitivity. Si a un médico le interesa, por ejemplo,
conocer los más modernos procedimientos terapéuticos efectivos
contra el cáncer de mama, con vistas a utilizar alguno de ellos en sus
pacientes, empleará la misma estrategia de búsqueda del investigador,
pero seleccionará la categoría Therapy y el énfasis
lo hará en Specificity.
De igual forma, un higienista que investiga desde el punto de vista epidemiológico
una enfermedad que incide sobre una determinada muestra poblacional, deberá
considerar la categoría Etiology con cualquier tipo de énfasis;
un especialista en Oncología que pretenda analizar los índices
de supervivencia publicados sobre un determinado tipo de neoplasia, seleccionará
la categoría Prognosis, así obtendrá la mayor cantidad
de registros pertinentes.
El Clinical Queries no sustituye una búsqueda detallada, profunda y exhaustiva de la literatura sobre un tema de importancia clínica y no es una herramienta de probada eficiencia para localizar revisiones sistemáticas (Systematic reviews), o, al menos, no lo suficientemente eficiente como la Biblioteca Cochrane.18 No obstante, proporciona una respuesta rápida y sencilla a cualquier interrogante clínica, y ello, por si solo, realza su extraordinaria utilidad para cualquier profesional de la salud, muy en especial para aquellos dedicados a la atención primaria.
Los filtros metodológicos se han adaptado a los diferentes soportes
electrónicos de Medline, especialmente para las bases de datos confeccionadas
y distribuidas por las empresas Silver Platter y OVID Technologies.
WinSpirs es el sistema o software de búsqueda y recuperación
de información para un entorno Windows, desarrollado para las bases de
datos distribuidas por SilverPlatter, una empresa fundada en 1985 y que
es pionera, desde entonces, en la distribución de información
referencial en formato electrónico. SilverPlatter presenta una
larga historia de innovación: desde la utilización de la tecnología
CD-ROM para ofrecer servicios de búsqueda y recuperación de la
información, hasta el desarrollo de la tecnología ERL (del inglés
Electronic Reference Library, Biblioteca de Referencia Electrónica),
que permite el acceso en red a la información bibliográfica. Asimismo,
introdujeron con rapidez la tecnología Internet para ofrecer acceso a
las bases de datos y servicios, y lanzaron un software revolucionario, SilverLinker,
que ofrece enlaces directos desde la referencia bibliográfica consultada
en la estación de trabajo al texto completo, contenido en las revistas
electrónicas.19
OVID Technologies, por su parte, desde 1988, es líder en información
biomédica y académica, y proporciona soluciones poderosas y de
tecnología de punta para investigadores y profesionales en general. En
sus inicios, su misión consistió en construir una herramienta
lógica que aprovechara, al máximo, el contenido de las bases de
datos de acuerdo con sus características, que combinara el contenido
y la tecnología en una sola interfase de búsqueda rápida
y robusta. OVID utiliza tecnología de punta para facilitar el acceso
y entrega de la información, es una solución probada para la recuperación
de información que maximiza el apoyo a la investigación.20
Cientos de hospitales y escuelas de medicina alrededor del mundo utilizan las soluciones de información integrada para acceder a las bases de datos bibliográficas soportadas por OVID y WinSPIRS. La búsqueda de información basada en la evidencia requiere del uso de filtros de acuerdo con las características propias de cada base de datos. A continuación, se presentan las estrategias de búsqueda ideales para obtener distintos tipos de estudios, útiles para la toma de decisiones.21
a) Recuperación de estudios controlados
Versión WINSPIRS
Primero, se deben introducir los términos que representan el tema objeto de exploración y combinarlos según requerimientos específicos. Entonces, se limitarán los resultados a "Randomised Controlled Trials" (RCTs) y "Controlled Studies", mediante la siguiente estrategia:
Para incrementar la sensibilidad de la búsqueda anterior se puede adicionar:
11.( clin*trial*) in ti, ab, mesh
12.control*near( trial*or stud*) in ti,ab,mesh
13.( singl* or doubl* or tril* or trebl*) near(blind* or mask*) in ti,ab,mesh
14. placebo* in ti, ab, mesh
15.RESEARCH-DESIGN(use THESAURUS)
16.TG=COMPARATIVES STUDY(use LIMIT Checktags)
17.10 or 11 or 12 or 13 or 14 or 15 or 16
Se puede limitar los resultados a "Systematic Reviews" mediante la siguiente estrategia:
1.REVIEW-ACADEMIC in PT(use LIMIT)
2.REVIEW-TUTORIAL in PT ( use LIMIT)
3.systematic* near(review* or overview*) in ti,ab,mesh
4.(meta?analy* or meta analy*) in ti, mesh, p 5.1 or 2 or 3 or 4 or 5
Versión OVID
Como en el caso anterior, una vez introducidos los términos que representan el tema objeto de búsqueda y los operadores necesarios, se deben limitar los resultados a "Randomised Controlled Trials" (RCTs) y "Controlled Studies", mediante la siguiente estrategia:
Para incrementar la sensibilidad de la búsqueda anterior se puede adicionar:
11.(clin$ trial$) ( Textword)
12. control$ and ( trial$ or stud$) ( Textword)
13.(singl$ or doubl$ or tripl$) and ( blind$ or mask$) (Textword)
14.placebo$ ( Textword)
15.RESEARCH-DESIGN (use SUBJECT)
16.COMPARATIVE STUDY( use SUBJECT)
17.10 or 11 or 12 or 13 or 14 or 15 or 16 ( Combine)
Se pueden limitar los resultados a "Systematic Reviews", mediante
la siguiente estrategia:
1. REVIEW-ACADEMIC (use LIMIT)
2. REVIEW-TUTORIAL (use LIMIT)
3. systematic$ and (review$ or overview$)(Textwor)
4. (meta? analy* or meta analy*)(Textword)
5. 1 or 2 or 3 or 4 or 5 (Combine)
b) Recuperación de estudios que proponen pruebas diagnósticas
Escribir la estrategia de búsqueda en cada línea por separado;
al final, combinar las líneas con AND u OR en la forma usual.
Versión WINSPIRS
Mejor estrategia con un solo término:
sensitivity in ti, ab, mesh
Estrategia con la máxima sensibilidad
sensitivity-and-specificity or
sensitivity in ti, ab, mesh or
diagnosis in mesh or
radionuclide imaging in mesh or
diagnostic use in mesh or
specificity in it, ab, mesh
Estrategia con la máxima especificidad
exp sensitivity-and-specificity or
(predictive and value*) in ti, ab, mesh
Versión OVID
Mejor estrategia con un solo término:
clinical - trial (L)
Estrategia con la máxima sensibilidad
Randomized-controlled.trial (L) or
dt.fs or
tu fs. or
random$ ( T)
Estrategia con la máxima especificidad
Double and blind$ (T) or
Place$ (T)
(T)= Texrword search; (S)=Subject (Thesaurus)search; ( L ) = Limit; fs. = " floating subheading":du = diagnostic use.
c) Recuperación de estudios que consideran la etiología, causalidad
o daño, según patologías.
Escribir la estrategia de búsqueda en cada línea por separado;
al final, combinar las líneas con AND u OR en la forma usual.
Versión WinSPIRS
Mejor estrategia con un solo término:
risk in ti, ab, mesh
Estrategia con la máxima sensibilidad
Exp. cohort-studies
Exp. risk or
(odds and ratio*) in ti, ab, mesh or
(relative and risk) in ti, ab, mesh or
(case and control*) in ti, ab, mesh
Estrategia con la máxima especificidad
Case- control -studies or
Cohort-studies
Versión OVID
Mejor estrategia con un solo término
Risk (T)
Estrategia con la máxima sensibilidad
Exp cohort-studies (S) OR
Exp risk(S) or
Odds and ratio$ (T) or
Relative and risk(T) or
Case and control$ (T)
Estrategia con la máxima especificidad
Case-control-studies(S) or
Cohort-studies(S)
d) Recuperación de estudios que realizan pronósticos o describen
la historia natural, según patología.
Escribir la estrategia de búsqueda en cada línea por separado;
al final, combinar las líneas con AND u OR en la forma usual.
Versión WinSPIRS
Mejor estrategia con un solo término:
Exp cohort-studies
Estrategia con la máxima sensibilidad
incidence in mesh or
Exp mortality or
Follow-up studies or
Mortality in mest or
Prognos* in ti,mesh
Predict* in ti, mesh
Course in ti, ab, mesh
Estrategia con la máxima especificidad
Prognosis in mesh
Survival- analysis
Versión OVID
Mejor estrategia con un solo término
exp cohort-studises( S)
Estrategia con la máxima sensibilidad
incidence(T) or
exp mortality (S) or
follo-up-studies(S) or
mo.fs. or
prognos$ (T) or
predict$ (T) or
coures(T)
Estrategia con la máxima especificidad
prognosis(T) or
survival- analysis(S)
e) Recuperación de revisiones y metanálisis13, 15-16
1. Estrategia de alta sensibilidad: Permite un 100 % de sensibilidad cuando
se buscan revisiones sistemáticas.
1. controlled.ab.
2. design.ab.
3. evidence.ab.
4. extraction.ab.
5. randomized controlled trials/
6. meta-analysis.pt.
7. review.pt.
8. sources.ab.
9. studies.ab.
10. or/1-9
11. letter.pt.
12. comment.pt.
13. editorial.pt.
14. or/11-13
15. Estrategia de búsqueda principal)
16. 10 not 14
17. 15 and 16
2. Estrategias con mayor precisión, aunque con alto rango de sensibilidad (93,6 %).
Estrategia 2.1
1. review.ab.
2. review.pt.
3. meta-analysis.ab.
4. meta-analysis.pt.
5. meta-analysis.ti.
6. or/1-5
7. letter.pt.
8. comment.pt.
9. editorial.pt.
10. or/7-9
11. (Estrategia de búsqueda principal)
12. 6 not 10
13. 11 and 12
Estrategia 2.2 (Probada por Boynton15 en 1998 y White16 en el 2001, de razonable
sensibilidad y precisión).
1. meta-analysis/
2. review literature/
3. meta-analy$.tw.
4. metaanal$.tw.
5. (systematic$ adj4 (review$ or overview$))
6. meta-analysis.pt.
7. review.pt.
8. review.ti.
9. review literature.pt.
10. or/1-9
11. case report/
12. letter.pt.
13. historical article.pt.
14. review of reported cases.pt.
15. review, multicase.pt.
16. or/11-15
17. (Estrategia de búsqueda principal)
18. 10 not 16
19. 18 and 17
3. Estrategia de alta sensibilidad, con precisión mayor que la primera
estrategia y menor que la segunda, probada por Boynton15 en 1998.
1. meta.ab.
2. synthesis.ab.
3. literature.ab.
4. randomized.hw.
5. published.ab.
6. meta-analysis.pt.
7. extraction.ab.
8. trials.hw.
9. controlled.hw.
10. search.ab.
11. medline.ab.
12. selection.ab.
13. sources.ab.
14. trials.ab.
15. review.ab.
16. review.pt.
17. articles.ab.
18. reviewed.ab.
19. emglish.ab.
20. language.ab.
21. comment.pt.
22. letter.pt.
23. editorial.pt.
24. animal/
25. human/
26. 24 not (24 and 25)
27. (Estrategia de búsqueda principal)
28. 27 not (21 or 22 or 23 or 26)
29. or/1-20
30. 28 and 29
La primera estrategia es válida tanto para OVID como para WinSPIRS. Las otras consideran los requisitos de OVID, aunque pueden ser reconfiguradas para otros tipos de plataformas como Dialog o SilverPlatter.
Medline es, hasta el momento, la base de datos más utilizada para probar
el alcance de los filtros metodológicos, aunque no es la única.
En 1997, Hunt y McKibbon4 probaron
su utilidad en Embase, la contraparte europea de Medline, con el fin
de localizar revisiones sistemáticas. Embase es la versión electrónica
de Excerpta Medica, presenta un énfasis especial en temas relacionados
con la terapia física y ocupacional, la biología, la farmacología,
la psiquiatría, la salud pública y la medicina alternativa. A
pesar de recuperarse información de interés, concluyeron que la
búsqueda no era tan efectiva en el entorno de Embase como en Medline;
los filtros utilizados en Medline no pueden aplicarse a ella con la misma sintaxis.
En el 2002, Murphy informó sobre otra experiencia negativa.14
En su estudio, intentó medir la efectividad de los filtros metodológicos
diseñados para Medline en el CAB (Commonwealth Agricultural Bureaux)
Abstracts. CAB Abstracts es la más extensa base de datos sobre agricultura,
silvicultura y otras disciplinas relacionadas con las ciencias de la vida. Contiene
alrededor de 3 millones y medio de registros de unas 11000 revistas, libros,
conferencias, entrevistas y otros tipos de publicaciones internacionales; se
soporta en software Dialog.22 Murphy
concluyó que los filtros no eran efectivos para localizar literatura
sobre práctica veterinaria basada en la evidencia en el CAB Abstracts;
por ello, señaló la necesidad de diseñar estrategias de
búsqueda específicas para esta base de datos.
Sin embargo, se han logrado buenos resultados con la base de datos CINAHL, especializada
en enfermería y otros temas de salud. En ella, se han recuperado con
un alto grado de pertinencia, revisiones sistemáticas y meta-análisis,
mediante el siguiente filtro metodológico con soporte OVID*:
1. meta analysis/
2. systematic review/
3. systematic review.pt.
4. (metaanaly$ or meta-analy$).tw.
5. metanal$
6. nursing interventions.pt.
7. (review$ or overview$).ti.
8. literature review/
9. exp literature searching/
10. cochrane$.tw.
11. synthes$.tw. adj3 (literature$ or research$ or studies or data).tw.
12. (medline or medlars or embase or scisearch or psycinfo or pschinfo ps psyclit
or psychlit).tw,sh.
13. Pooled analy$.tw.
14. ((data adj2 pool$) and studies).tw.
15. ((hand or manual$ or database$ or computer$) adj2 search$).tw.
16. reference databases/
17. ((electronic$ or bibliographic$) adj2 (database$ or data base$)).tw.
18. (review or systematic-review or practice guidelines).pt.
19. (review$ or overview$).ab.
20. (systematic$ or methodologic$ or quantitativ$ or research$ or literature$
or studies or trial$ or effective$).ab.
21. 18 and 20
22. 19 adj10 20
23. or/1-17,21,22
24. editorial.pt.
25. letter.pt.
26. case study.pt.
27. record review/
28. peer review/
29. (retrospective$ adj2 review$).tw.
30. (case$ adj2 review$).tw.
31. (record$ adj2 review$).tw.
32. (patient$ adj2 review$).tw.
33. (patient$ adj2 chart$).tw.
34. (peer adj2 review$).tw.
35. (chart$ adj2 review$).tw.
36. (case$ adj2 report$).tw.
37. exp case control studies/
38. exp prospective studies/
39. case studies/
40. animal studies/
41. "edit and review"/
42. (rat$ or mouse or mice or hamster$ or animal$ or dog$ or cat$ or rabbit$
or bovine or sheep).tw.
43. or/24-42
44. 43 not (43 and 23)
45. 23 not 44
46. (Estrategia de búsqueda principal)
47. 46 and 45
*Clave de términos en OVID: ab= palabras en el abstract; hw= palabras en los encabezamientos de materia; pt=-tipo de publicación; ti=palabras en el título; tw=palabras en el texto; /=encabezamientos MeSH; $=símbolo truncado; adj4=adyacente (de al menos cuatro palabras).
Los filtros metodológicos constituyen herramientas indispensables para la búsqueda de evidencias clínicas en Medline. Su diseño, acorde con las características de las diversas bases de datos bibliográficas existentes, es uno de los tantos retos que deben enfrentar los profesionales de la información en salud, con vistas a facilitar la recuperación de información sólida y útil para soportar la toma de decisiones y las acciones en salud de asistentes y gestores, porque, sin dudas, una gestión basada en la evidencia, a todos los niveles: macro, meso y micro, se fundamenta en una adecuada gestión de la información/conocimiento.
Recibido: 15 de mayo del 2004.Aprobado: 25 de mayo del 2004
Téc. Ricardo Arencibia Jorge
Departamento de Información Científica
Centro Nacional de Investigaciones Científicas
Avenida 25 y Calle 158. Cubanacán, Playa.
Ciudad de La Habana, Cuba. Apartado Postal 6414.
Correo electrónico: ricardo_arencibia@yahoo.es
1 Técnico
Medio en Información Científico-Técnica y Bibliotecología.
Centro Nacional de Investigaciones Científicas (CNIC).
2 Máster en Ciencias de la Información.
Jefe del Departamento de Información Científica. Centro Nacional
de Investigaciones Científicas (CNIC).
Ficha de procesamiento
Clasificación: Artículo Docente
¿Cómo citar esta contribución según el estilo Vancouver?
Arencibia Jorge R, Perezleo Solórzano L, Araújo Ruiz JA. Los filtros metodológicos como herramientas eficaces para la búsqueda de evidencias clínicas. Acimed 2004; 12(3). Disponible en: http://bvs.sld.cu/revistas/aci/vol12_3_04/aci05304.htm Consultado: día/mes/año.
Términos sugeridos para la indización
Según DeCs 1
MEDLINE; MEDICINA BASADA EN EVIDENCIA
MEDLINE; EVIDENCE- BASED MEDICINE
Según DeCI 2
ESTRATEGIAS DE BÚSQUEDA/utilización; ESTRATEGIAS DE BÚSQUEDA/efectividad;
MEDLINE; MEDICINA BASADA EN EVIDENCIA
SEARCH STRATEGIES/utilization; SEARCH STRATEGIES/ effectiveness; MEDLINE; EVIDENCE-BASED
MEDICINE
1 BIREME. Descriptores en Ciencias de la Salud
(DeCS). Sao Paulo: BIREME, 2004.
Disponible en: http://decs.bvs.br/E/homepagee.htm
2 Díaz del Campo S. Propuesta de términos
para la indización en Ciencias de la Información. Descriptores
en Ciencias de la Información (DeCI). Disponible en: http://cis.sld.cu/E/tesauro.pdf