Eficacia de las herramientas automatizadas para elaborar estrategias de búsqueda en PubMed y Embase
Construyendo la pregunta de investigación
DOI:
https://doi.org/10.5195/biblios.2023.1050Palabras clave:
Embase, Estrategia de búsqueda, MEDLINE, PubMed, PICO, Recuperación de informaciónResumen
Objetivo. Este estudio examinó la tasa de co-ocurrencia de resultados en la recuperación de información en bases de datos bibliográficas en el área de la salud utilizando herramientas automatizadas para el desarrollo de estrategias de búsqueda, en comparación con el método de búsqueda manual.
Método. A partir de un estudio exploratorio, se realizó un análisis comparativo de los aspectos cuantitativos, similitud, relevancia de los resultados y limitaciones entre los sistemas automatizados de construcción de estrategias de búsqueda para las bases de datos PubMed y Embase. Se elaboraron una estrategia de búsqueda manual y otra automatizada y se organizaron los resultados para su análisis. Los datos se analizaron utilizando (a) el índice de co-ocurrencia por método de búsqueda; (b) el índice de co-ocurrencia entre bases de datos; (c) el índice de co-ocurrencia del resultado final entre bases de datos; y (d) el índice de relevancia por método de búsqueda.
Resultados. Los resultados del estudio sugieren una diferencia cuantitativa baja pero significativa entre los métodos de búsqueda. La co-ocurrencia de resultados es alta cuando se comparan resultados de la misma base de datos bibliográfica. La similitud de resultados entre bases de datos bibliográficas es baja, y el índice de relevancia de los resultados recuperados tuvo una equivalencia similar entre bases de datos y entre los métodos utilizados. Los documentos recuperados en PubMed presentaron un mayor índice de similitud entre ambos métodos de búsqueda, mientras que en Embase, la similitud fue menor. Sin embargo, el índice de co-ocurrencia entre las bases de datos no superó el 2% de similitud entre los métodos utilizados.
Conclusiones. El bajo índice de similitud refuerza la necesidad de utilizar diferentes bases de datos bibliográficas para sintetizar la evidencia en salud. El motor de búsqueda automatizada de Embase se mostró más eficaz, con un conjunto de funcionalidades útiles que permiten diseñar estrategias de búsqueda más complejas, mientras que PubMed necesita mejorar para ofrecer funcionalidades adecuadas a los investigadores que desarrollan revisiones sistemáticas en ciencias de la salud.
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