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Wánderson Cássio Oliveira Araújo
, Angel Freddy Godoy Viera, Gregório Varvakis
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.
Objetive. This research verified the co-occurrence rate of results in information retrieval from bibliographic databases in the health field using automated tools for search strategy development compared to the manual search method.
Method. Through an exploratory study, a comparative analysis of quantitative aspects, similarity, relevance of results, and limitations was conducted between automated search strategy construction systems of the PubMedand Embase databases. A manual search strategy and an automated one were developed, and the results were organized for analysis. The data were analyzed through (a) co-occurrence index per search method; (b) co-occurrence index between databases; (c) co-occurrence index of the final result between databases; and (d) relevance index per search method.
Results. The study results suggest a low but significant quantitative difference between search methods. The co-occurrence of results is high when comparing results from the same bibliographic database. The similarity of results between bibliographic databases is low, and the relevance index of recovered results showed similar equivalence between databases and between the methods used. Documents retrieved in PubMed had a higher similarity index between both search methods, while in Embase, the similarity was lower. However, the co-occurrence index between databases did not exceed 2% similarity between the methods employed.
Conclusions. The low similarity index reinforces the need for using different bibliographic databases for evidence synthesis in health. The Embase automated search mechanism proved to be more effective, with a set of useful resources enabling the development of more complex search strategies, while PubMed needs improvements to deliver adequate functionalities for researchers conducting systematic reviews in Health Sciences.
Objetivo. A pesquisa verificou o índice de coocorrência de resultados na recuperação da informação em bases de dados bibliográficas da área da saúde utilizando ferramentas automatizadas para elaboração de estratégias de busca, em comparação com o método manual de busca.
Método. A partir de um estudo exploratório, realizou-se uma análise comparativa dos aspectos quantitativos, da similaridade, da relevância dos resultados e das limitações entre os sistemas automatizados de construção de estratégias de busca das bases de dados PubMed e Embase. Foi desenvolvida uma estratégia de busca manual e uma automatizada, e os resultados foram organizados para análise. Os dados foram analisados por meio do (a) índice de coocorrência por método de busca; (b) índice de coocorrência entre bases de dados; (c) índice de coocorrência do resultado final entre bases de dados; e (d) o índice de relevância por método de busca.
Resultados. Os resultados do estudo sugerem uma diferença quantitativa baixa, mas significativa, entre os métodos de busca. A coocorrência de resultados é alta quando comparados os resultados de uma mesma base de dados bibliográfica. A similaridade de resultados entre as bases de dados bibliográficas é baixa, e o índice de relevância dos resultados recuperados teve equivalência similar entre bases de dados e entre os métodos utilizados. Os documentos recuperados na PubMed tiveram maior índice de similaridade entre ambos os métodos de busca, enquanto na Embase, a similaridade foi menor. No entanto, o índice de coocorrência entre as bases de dados não ultrapassou 2% de similaridade entre os métodos empregados.
Conclusões. O baixo índice de similaridade reforça a necessidade do uso de diferentes bases de dados bibliográficas com o intuito da síntese de evidências em saúde. O mecanismo de busca automatizada da Embase mostrou-se mais eficaz, com um conjunto de recursos úteis que possibilitam a elaboração de estratégias de busca mais complexas, enquanto a PubMed precisa de melhorias para entregar funcionalidades adequadas para pesquisadores que desenvolvem revisões sistemáticas nas Ciências da Saúde.
