Доказательная медицина: поиск научно-обоснованной информации
Практическое применение российскими врачами данных о клинических исследованиях, опубликованных
в зарубежных источниках, часто бывает ограничено недостаточным знанием иностранных языков. Вместе с тем, возможность использования бесплатных интернет-сервисов автоматического перевода, например в системе Google, существенно повышает доступность таких данных для клиницистов и позволяет проводить лечебно-диагностическую работу, основываясь на принципах доказательной медицины.
В предлагаемой статье авторы дают рекомендации по оптимизации поиска информации в специализированных англоязычных базах данных.
Источники научной информации могут быть классифицированы как первичные - оригинальные статьи об исследованиях, вторичные - базы данных, содержащие информацию о первичных источниках, и аналитические - источники, обобщающие результаты исследований, оцененных по качеству. Рассмотрим подробнее первые два типа источников.
Первичные источники
На русском языке издается относительно мало научных периодических изданий. Так, в международном регистре ISSN в 2008 году было зарегистрировано всего 20 611 русскоязычных научных журналов различной направленности (из них российских - 16 125). Для сравнения: в том же году было зарегистрировано 499 958 изданий на английском языке. Тем не менее, главной, на наш взгляд, проблемой остается не недостаточное количество русскоязычных журналов, а качество публикаций в них. Сложившаяся практика такова, что авторы стремятся опубликовать результаты наиболее интересных исследований в самых авторитетных, в основном англоязычных, журналах. Таким образом, на долю всех других изданий остаются статьи, не попавшие в сотню престижных международных журналов. Кроме того, выпуск медицинской литературы часто зависит от рекламодателей - производителей лекарственных средств и медицинского оборудования. Это может приводить к публикации материалов, преувеличивающих достоинства определенного лекарственного средства (или оборудования) или умалчивающих о его недостатках, что, в конечном счете, ведет к формированию у читателя искаженного представления о сравнительных характеристиках лекарственных средств и медицинского оборудования. Особенно в этом плане опасны бесплатно распространяемые, а потому широко доступные врачам издания. К счастью, в последнее время многие, в т.ч. первоклассные, журналы публикуют свои статьи в Интернет в бесплатном доступе. Это связано, в т.ч., с тем, что правительства ряда стран, финансирующие биомедицинские исследования, требуют от ученых размещать в открытом доступе отчеты о проведенных на государственные средства исследованиях. Даже в тех случаях, когда статьи публикуются не полностью, можно ознакомиться с рефератами, доступными в основных базах данных.
Вторичные источники
Исторически самые старые вторичные информационные источники - каталоги библиотек. В медицинских науках среди них первое место занимает Index Medicus, издаваемый Национальной медицинской библиотекой США (NLM), являющийся непревзойденным лидером в развитии информационных услуг. В течение последних 20 лет Index Medicus изменялся вместе с развитием электронных технологий. В результате бренд Index Medicus уже меньше известен, чем его электронная версия - база данных MEDLINE. MEDLINE доступна в интернете с помощью различных специализированных поисковых систем, наиболее используемой из которых является PubMed. Другие системы, например OVID, помимо доступа к MEDLINE предоставляют подписчикам доступ к другим базам данных (например EMBASE) и довольно большой коллекции журналов и книг. Остановимся более подробно на инструментах поиска в базе данных MEDLINE.
Инструменты поиска
Способ поиска зависит от того, для каких целей нужна информация. При выполнении научной работы главное - найти всю релевантную (относящуюся к запросу) литературу, для чего нужна высокая чувствительность поиска. При этом обнаруживается множество статей, имеющих лишь косвенное отношение к изучаемой проблеме. При поиске ответа на клинически важный вопрос такая низкая точность результата неприемлема - у врача нет времени изучать массу статей, отсеивая ненужное. Повышение точности нужно даже ценой снижения чувствительности поиска.