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检索不是万能的,不会检索是万万不能的

来源:医学情报处 发布时间:2021-01-22 浏览次数:
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  随着计算机和网络技术的发展,检索已深入到我们生活中的每个角落。从手机通讯录中,查找到特定的联系人,从网络购物平台通过搜索找到自己心仪的商品,从海量的文献数据库中检索到自己所需的信息,检索可以看成输入的词在数据集中查找和匹配的过程。如何快速检索定位到我们的目标,对于医护人员检索的作用就更大了,参加医院工作以后自我学习始终伴随着我们临床和科研的艰辛道路,获取医学研究进展,提高学习能力就要从图书馆、数据库、互联网等途径“检索”获得。

  查准率:表示检出的文献中所需要的相关文献所占的比例。

  查准率=检准的相关文献量/检出的所有文献量×100%

  从检索的要求看,理想的检索结果是查准率达到100%,但事实上很难做到检出的文献全是自己所需的。在检索数据库已经确定的条件下,如何才能提高文献的查准率呢?本文依据检索过程中遇见的一些实际例子,为大家进行了举例说明。

      ①选择主要概念

  为了提高查准率,应在多个主题概念中选择主要概念,删除重复概念。例如,检索“新型冠状病毒肺炎患者护理的研究”这一课题,护理必然是针对患者而言,故“患者”是个可舍去的重复概念;“研究”是个广泛概念,既然是讨论新型冠状病毒肺炎患者的护理,必然带“研究”性质,故亦应舍去;余下的主题概念应简化为:“新型冠状病毒肺炎”、“护理”,用“新型冠状病毒肺炎 AND 护理”这一组配检索,不但检准率高,而且检索效果最好。

      ②提高主题词的专指度

  为提高文献检索的查准率,选择主题词时应尽量避免选择外延广泛的上位词,而应增加或换用专指性较强的主题词和下位词进行检索。例如,利用主题检索查找有关“神经精神病性系统性红斑狼疮”的文献,如果采用主题词“红斑狼疮, 系统性”进行检索,可以发现其查准率较低,检出了许多不相关的文献;选用其下位词“狼疮血管炎, 中枢神经系统”进行检索,则会大大提高其查准率。

      ③采用逻辑运算符“AND”、“NOT”进行组配检索

  逻辑运算符是对检索词进行组配,标记两个概念间的逻辑关系。逻辑运算符“AND”、“NOT”可以用来增加限定条件,缩小检索结果,提高检索的查准率。例如,查找“胰岛素治疗糖尿病”方面的文献,检索式可定制为:胰岛素 AND糖尿病。“NOT”可以从原检索中减去某一部分,从而缩小检索范围,例如,查找“除地中海贫血外的其他贫血”方面的文献,检索式可定制为:贫血 NOT 地中海贫血。

      ④通过字段限定检索来缩小检索范围

  字段限定检索式将关键词限定在一定的范围内进行检索。常用的检索字段有摘要、主题、关键词、篇名、作者等。检索字段在查准率中的排序为:篇名>关键词>摘要>主题>全文,在这里需要注意的是主题检索字段为篇名 OR 关键词 OR 摘要检索的合集。另外也可在检索结果中进一步限定检索,例如根据需求在文献类型中限定为综述文献,在出版物类型中限定为期刊文献,在时间中限定为最近5年的文献。

      ⑤使用位置运算符“NEAR”、“WITH”

  位置运算符在英文数据库检索中使用的较多,NEAR为同句检索,表示检索词存在于同一句子中,次序可以颠倒。例如,information NEAR retrieval可检索出含有“information retrieval”和“information of retrieval”的文献,NEAR+N为相邻检索,表示检索词之间最多可插入N或N-1个词。例如,acute NEAR3 infarction表示两个词之间最多可在插入三个其他词,可检索出含有“acute infarction”或“acute ST-Segment elevation myocardial infarction”的文献。WITH为同字段检索,表示两个检索词存在于同一字段中即可,词序可颠倒,两个检索词的位置要比NEAR宽泛。例如把acute WITH infarction限定在摘要中,可检索出这两个词同时出现在摘要中的文献。