Las búsquedas por proximidad de PubMed


Cada base de datos tiene una sintaxis diferente. Conocer esta sintaxis nos va a facilitar la consulta a la base de datos y nos va a permitir recuperar registros más pertinentes.

Por ejemplo, si consultamos MedLine a través de PubMed podremos utilizar etiquetas de campo para decirle dónde queremos que nos busque los términos. Esto también se da en la búsqueda de MedLine a través de OVID o de Embase. Pero cada base de datos se consulta de una forma diferente. Además, no todas las bases de datos ofrecen las mismas opciones de búsqueda.

En el caso de Embase tenemos la opción de utilizar operadores de proximidad (NEAR y NEXT) para indicarle a la base de datos que queremos que dos términos estén juntos o próximos entre sí:

  • NEAR/n busca términos entre el número especificado de palabras (n) entre cada uno de los términos y en cualquier dirección: therapy NEAR/5 sleep busca la palabra therapy separada un máximo de 5 palabras de la palabra sleep (en cualquier orden).
  • NEXT/n igual que NEAR, pero aquí es obligatorio que las palabras se encuentren en el orden indicado: no devuelve lo mismo NEAR que NEXT

En OVID también tenemos un operador de proximidad: adj:

  • adj1: los dos términos juntos, en cualquier orden
  • adj2: los dos términos juntos, en cualquier orden, separados por un máximo de una palabra
  • adj3: los dos términos juntos, en cualquier orden, separados por un máximo de dos palabras

Hasta hoy PubMed era la única base de datos que no ofrecía operadores de proximidad, por lo que la única forma que teníamos era el uso de comillas para buscar una frase concreta: «sleep therapy» o bien buscar para que aparecieran los dos términos, independientemente del orden y del número de palabras que los separasen: sleep AND therapy. El problema de esto es la cantidad de ruido documental (registros no relevantes) que se recuperaban.

Pero esto ha cambiado: a partir de ahora PubMed permite la búsqueda de proximidad.

Esta búsqueda sólo se puede hacer en dos campos: en título y en resumen, y se especifica dentro de los operadores de campo [title] [ti] y [title/abstract] [tiab]. Su funcionamiento es similar al operador de proximidad de OVID, es decir, buscará los términos separados por el número de palabras especificadas, indistintamente del orden de las mismas.

Vamos a escribir [title:~0] cuando buscamos los dos términos seguidos, en cualquier orden:

«rationing healthcare»[title:~0] nos devolverá cosas así:

Si buscamos por «rationing healthcare»[title:~1] recuperaremos cosas así:

Para crear el operador de proximidad se utiliza el símbolo ~, que puedes crear pulsando las teclas Alt+126 en un teclado de PC o Alt+ñ en un teclado de Mac. La sintaxis es: «término término»[operadore de campo:~n] donde puedes cambiar operador de campo por [title] o la forma abreviada [ti] o por [title/abstract] o la forma abreviada [tiab] y donde la n se refiere al número de palabras que habrá entre un término y otro. Si escribimos un 0 PubMed entiende que han de ir juntas. No hay límite en el número de términos que se pueden incluir, aunque lo habitual es que se utilicen sólo dos.

Ten en cuenta que el uso de este operador de proximidad inhibe la búsqueda automática que hace PubMed, por lo que, por ejemplo, no buscará por el descriptor MeSH o las variantes de la palabra. Tampoco permite el uso del operador de truncamiento, así que la búsqueda «sleep disorder*»[title:~2] no funcionará e ignorará el operador de proximidad.

Como siempre, si tenéis cualquier duda sobre la sintaxis de búsqueda en cualquier base de datos, y ahora especialmente sobre este tema, podéis consultar con vuestra bibliotecaria de cabecera. O contactad con Alter Biblio si no contáis con biblioteca propia.

Computed author en PubMed


El nuevo diseño de PubMed ya está aquí y también sus novedades en cuanto a su algoritmo de búsqueda. Ya en noviembre del año pasado hice un repaso de los primeros cambios que se anunciaron.

Aquí os dejo un recordatorio a modo de repaso rápido sobre la búsqueda que hace PubMed: cuando introducimos un término o frase en la caja de búsqueda de PubMed, éste aplica el Automatic Term Mapping (ATM), que consiste en una traducción del término según unas tablas predefinidas. Hace la comparación del término en cada una de las tablas y para el ATM en cuanto localiza una coincidencia. La primera tabla es Subject Translation Table (como novedad: comprueba nuestro término según grafía británica y americana, busca sus singulares y plurales; además de lo de siempre: añade sinónimos, busca su MeSH, subheadings, publication types…). La segunda tabla es Journals Translation Table (comprueba que el término se corresponde con el título o issn de una revista). Por último compara el término con la Authors Translation Table.

3 tablas de traducción del ATM de PubMed

Me quiero detener en la parte de los autores. PubMed recoge un índice de autores desde 1946 con el formato apellido<espacio>inicial del nombre. A partir del año 2002 empieza a recoger también la forma desarrollada del nombre (apellido completo y nombre completo, no sólo la inicial). Por esta razón, cuando hacemos una búsqueda en PubMed y seleccionamos la opción de visualización Abstract, vemos que los nombres de los autores están desarrollados (siempre que los artículos sean posteriores a 2002).

comparación de nombre de autor antes y después de 2002.

La forma más efectiva de buscar un autor es por el formato antiguo de apellido<espacio>inicial del nombre, porque de esa forma nos aseguramos de recuperar también los artículos anteriores a 2002. Otra forma de buscar es pinchando sobre el autor que nos interesa y que vemos listado en una referencia. Esto provocará que PubMed nos muestre una página de resultados con todos los artículos que considera que corresponden a este autor seleccionado. ¿Y cómo sabe PubMed que un apellido e inicial se corresponde con un autor en concreto y no con otro con el que comparte esos datos?

Computed Author

Esta funcionalidad la introdujo PubMed en 2012 y pretende ayudar a la desambiguación de los nombres comunes de los autores. Si PubMed encuentra un nombre de autor análogo para otras citas, ésas se mostrarán en primer lugar por orden de importancia, seguida de citas no similares. El proceso de desambiguación compara las citas con el mismo nombre de autor. La similitud de cada par de citas es medida por los metadatos de ambas citas (coautores, revistas, afiliación…) Las citas que comparten nombres de autores similares se dividen en diferentes grupos agrupando las citas que son muy similares entre sí. Las citas dentro de cada grupo se clasifican como pertenecientes al mismo autor. Esto empezó a implementarse en 2012, coincidiendo con la aparición de ORCID. Si el id de ORCID está incluido en los metadatos, será información que usará PubMed para desambiguar y poder ofrecer todos los artículos de un autor cuando se hace la búsqueda. ¿Qué conclusiones sacamos de esto? Primero, que todos los autores deberían tener un perfil en ORCID y firmar siempre igual. Segundo, que todos los editores deberían pedir el id de ORCID a los autores que publiquen en sus revistas. Tercero, que estos editores deberían incluir este dato dentro de los metadatos del archivo que se envía a PubMed para su indexación.

Durante estos primeros meses del año en el que PubMed hacía ajustes en su nueva interfaz, me topé de casualidad con la opción Computed Author dentro del apartado de ordenación de resultados. Supongo que estarían haciendo pruebas porque finalmente no dejaron la opción en el desplegable (entiendo que después de seleccionar esa opción habría que ordenar por orden alfabético ascendente o descendente), pero sí me dio tiempo a sacar un pantallazo:

Computed Author as a Sort by option in new PubMed

Por último, aprovecho para publicitar el curso online que estamos preparando para el próximo 10 de junio de 2020. Mejora tus búsquedas bibliográficas con PubMed. Se trata de un curso online de 4 horas de duración que impartiremos desde AlterBiblio. Tenéis más información sobre contenido, precio e inscripción en este enlace: preinscripción al curso Mejora tus búsquedas bibliográficas con PubMed. Y si tenéis dudas o preguntas sobre este curso, podéis contactar en info@alterbiblio.com

Actualización de MeSH 2019


Leíamos la noticia en el boletín técnico de la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM por sus siglas en inglés) de EEUU: el YEP (Year-End-Processing) es como se conoce al mantenimiento anual y durante el cual se realizan cambios en MEDLINE. Uno de los cambios más importantes es el que afecta al tesauro MeSH (Medical Subject Headings) y que es el vocabulario controlado que se usa para catalogar los registros en MEDLINE. Cada artículo que se cataloga en MEDLINE recibe una serie de descriptores que definen el tema/s que trata ese artículo. 

Para empezar, 73 encabezamientos MeSH o han sufrido cambios o bien han sido eliminados y reemplazados por terminología más actual. Durante el YEP, la NLM actualizará estos encabezamientos en los registros de MEDLINE.

Además, se añaden 402 nuevos encabezamientos y 20 tipos de publicación. Os dejo aquí el listado completo en pdf de los nuevos encabezamientos con sus notas de alcance, notas y localizaciones en el árbol jerárquico. 

Normalmente no se hace una catalogación retrospectiva cuando aparecen nuevos descriptores, por lo que buscar en PubMed por un nuevo término MeSH con las etiquetas [mh] o [majr] limita la búsqueda a los registros indexados después de que se haya añadido el descriptor al MeSH. Para recuperar registros indexados antes de la introducción del nuevo MeSH podemos ayudarnos del ATM (Automatic Term Mapping) de PubMed (quienes hayáis venido a alguno de mis cursos ya sabéis cómo funciona). El ATM expande la búsqueda de los términos que no están etiquetados para buscar tanto por términos MeSH como por los términos indexados en All Fields. No es mala idea tampoco consultar la base de datos MeSH para ver los términos indexados previamente sobre un concepto en particular. 

Para el año 2019 contamos con una excepción: el nuevo tipo de publicación Systematic Review sí será añadido a los registros ya existentes en MEDLINE y que cumplan con los criterios de inclusión. Es decir, se hará una catalogación retrospectiva para facilitar la recuperación de todas las revisiones sistemáticas. 

Además de Systematic Review como tipo de publicación tenemos también Systematic Review as Topic (como tema). Al hacer una búsqueda, podemos encontrarnos con revisiones sistemáticas y con trabajos que hablen sobre revisiones sistemáticas.

Ten en cuenta que si tienes alguna búsqueda guardada y alguna alerta activa, los resultados se pueden ver alterados por la inclusión y modificación de los términos MeSH. Aprovecha para darle una vuelta a los términos y asegurarte de que estás recuperando toda la información relevante.

En PubMed contamos con un filtro metodológico en las Clinical Queries para recuperar revisiones sistemáticas. Aún no está actualizado (ignoro si lo actualizarán o lo dejarán igual), así que yo seguiría usando este filtro y el nuevo descriptor de tipo de publicación hasta comprobar exactamente cómo funcionan ambos y qué recuperan. 

Algunas combinaciones de encabezamiento/subencabezamiento, llamadas Entry Combinations, también serán modificadas de manera retrospectiva, de manera que si haces una búsqueda por alguna de las combinaciones y no recuperas nada, deberás comprobar si en estas Entry Combinations se indica algún término nuevo. Tenlo también en cuenta si tienes búsquedas guardadas. Por ejemplo, hay algunas Entry Combinations que se reemplazan por encabezamientos directamente (pongo algunos ejemplos, no están todos), y otros que se modifican: 

 Encabezamiento/subencabezamiento previo

Enzymes/therapeutic use

Jaw/surgery

Pharmacy/history

Encabezamiento por el que se reemplaza en 2019

Enzyme Therapy

Orthognathic Surgical Procedures

History of Pharmacy

Como siempre, si tienes alguna duda sobre cómo hacer búsquedas en PubMed, cómo utilizar los términos MeSH, qué significan las etiquetas de campo o cómo funciona el Automatic Term Mapping, o cualquier otra pregunta relacionada con la gestión de la información biomédica, tienes a tu bibliotecaria de cabecera en tu biblioteca o a un click de distancia. Estamos para ayudarte. Y si quieres que me acerque a tu institución a dar formación sobre búsquedas, gestores, herramientas para mantenerte actualizado, apoyo a la investigación, etc. siempre puedes ponerte en contacto conmigo a través del correo o de linkedin.

 

MeSH on Demand


MeSH on Demand es una herramienta del Medical Text Indexer (MTI), producida por la Biblioteca Nacional de Medicina de EEUU, que sugiere términos de indexación del vocabulario MeSH.

¿Y para qué podemos usarlo? Por ejemplo, cuando queremos enviar nuestro artículo para su publicación es posible que nos pidan (o que queramos) añadir palabras clave. Seleccionar las palabras clave adecuadas es importante para facilitar la localización posterior de nuestro artículo, y podemos asignarlas a partir de los términos MeSH que mejor lo describan. También podemos investigar qué hay publicado sobre nuestro tema basándonos en los términos MeSH generados a partir de nuestro artículo. Así podemos utilizar esta herramienta como apoyo a la hora de decidir a qué revista enviar nuestro artículo.

Mesh on Demand

¿Cómo funciona? Desde MeSh on Demand podemos introducir nuestro texto en inglés (un máximo de 10.000 caracteres) y pinchamos en el botón Search. La herramienta hará un análisis del texto después de haberlo formateado a caracteres ingleses (por ejemplo si hemos dejado tildes o caracteres propios de otros idiomas) y mostrará varias palabras resaltadas y un listado de descriptores MeSH que se corresponden con el texto marcado. En algunos casos, el MTI sugerirá términos adicionales relacionados con los descriptores sugeridos. Además, justo debajo del texto que hemos introducido, MeSH on Demand nos proporciona un listado de hasta 10 artículos de PubMed similares a nuestro texto, basados en los descriptores sugeridos.

Otra utilidad es la de poder hacer búsquedas bibliográficas en PubMed con los términos MeSH adecuados partiendo de un texto libre introducido en la herramienta. Veremos un botón que dice Start PubMed Search. Si lo pulsamos, nos llevará a otra página donde podremos seleccionar aquellos descriptores sugeridos en la página anterior. Una vez seleccionados, se generará de manera automática una estrategia de búsqueda y se lanzará en PubMed, donde veremos los resultados de esa búsqueda.

En esta página tenéis un videotutorial de 5 minutos sobre el uso de MeSH on Demand:

https://www.nlm.nih.gov/research/umls/user_education/quick_tours/MoD/MoD1.html

Y si queréis empezar a usar MeSH on Demand, aquí tenéis la dirección. Directa a favoritos:

https://meshb.nlm.nih.gov/MeSHonDemand
https://meshb.nlm.nih.gov/MeSHonDemand
https://meshb.nlm.nih.gov/MeSHonDemand

Nuevo filtro en PubMed y PMC


Cuando se realiza una búsqueda en PubMed o en PMC tenemos la opción de usar los filtros que aparecen por defecto en la parte izquierda de la pantalla. Los filtros permiten acotar los resultados para eliminar el mayor número de documentos no relevantes del conjunto de referencias recuperadas, es decir, no se deben aplicar sólo para reducir un número excesivo de resultados.

Pero también podemos aplicar estos filtros para recuperar subconjuntos que cumplan un criterio específico que nos interese o que nos pueda ayudar con nuestra investigación. Para ello, ahora PubMed y PMC nos ofrecen nuevos filtros.

Los filtros permiten acotar los resultados para eliminar el mayor número de documentos no relevantes del conjunto de referencias recuperadas

PubMed ofrece la opción data[filter] para acotar los resultados por aquellos que disponen de enlaces externos a información relacionada tanto en el campo Secondary Source ID on en el campo Link Out-Other Literature Resources. Estos enlaces pueden ser a otras bases de datos de la NLM o a repositorios de datos externos como Figshare.

El modo de uso de este filtro es muy fácil: desde el apartado filtros del menú lateral izquierdo, podemos localizarlo en el apartado Search Fields (donde, por cierto, ya desapareció el 1 de abril la opción de PubMed Commons); pero también lo podemos escribir a mano usando la expresión data[filter] en nuestra búsqueda.

PMC ofrece tres tipos diferentes de filtros:

  • has suppdata[filter] para localizar artículos con material suplementario
  • has data avail[filter] para localizar artículos que incluyen información sobre la disponibilidad de datos o declaración sobre la accesibilidad de esos datos
  • has data citations[filter] para localizar artículos que incluyen información sobre citas
  • has associated data[filter] sería el filtro que se puede usar de manera alternativa para recuperar información de cualquiera de los tres filtros anteriores.

Al igual que en PubMed, los filtros en PMC se pueden localizar en el menú lateral izquierdo o se pueden incluir directamente como expresiones en nuestra estrategia de búsqueda.

PubMed: («diabetes mellitus»[MeSH Terms] AND data[filter])

PMC: («diabetes mellitus»[MeSH Terms] AND has suppdata[filter])

Como podemos observar, los filtros de PMC son mucho más específicos que el de PubMed, que engloba mucha más información.

 

Si esta información te ha resultado útil y crees que en tu institución sería buena idea que yo os diera un curso de formación sobre búsquedas bibliográficas en PubMed, ponte en contacto conmigo para pedir presupuesto (tus datos no se almacenarán ni tratarán de ninguna forma, sólo se utilizarán para ponernos en contacto contigo en relación al tema del formulario):

PubMed Commons desaparece


En 2013 os anunciaba un proyecto piloto de PubMed: PubMed Commons. La idea era facilitar la conversación entre autores, permitiendo los comentarios en los artículos indexados en PubMed. Con esto se pretendía agilizar el intercambio de información evitando los tiempos de espera si alguien quería publicar un comentario a un artículo. También podía servir al resto de autores/investigadores para saber si un tema era interesante para la comunidad y cuál era la tónica general, lo que podía facilitar la decisión de seguir investigando o replicando estudios.

Hoy nos anuncian que PubMed Commons dejará de funcionar este mes. Os añado la comunicación:

PubMed Commons has been a valuable experiment in supporting discussion of published scientific literature. The service was first introduced as a pilot project in the fall of 2013 and was reviewed in 2015. Despite low levels of use at that time, NIH decided to extend the effort for another year or two in hopes that participation would increase. Unfortunately, usage has remained minimal, with comments submitted on only 6,000 of the 28 million articles indexed in PubMed.

While many worthwhile comments were made through the service during its 4 years of operation, NIH has decided that the low level of participation does not warrant continued investment in the project, particularly given the availability of other commenting venues.

The discontinuation plan is as follows:

  • New comments will be accepted through February 15, 2018.
  • Comments will continue to be visible on the PubMed and PubMed Commons websites through March 2, 2018.
  • Users wishing to access the comments after March 2, 2018, will be able to download them from NCBI’s website.

Many thanks to all of you who participated in this experimental effort to enhance the opportunities for interaction about published biomedical literature.

Suponemos que este cambio conllevará a su vez otro rediseño de la home de PubMed, ya que ahora una de las columnas estaba dedicada exclusivamente a los comentarios dejados por los autores:

desaparece pubmed commons

 

Como veis en la nota del NIH, aún podréis acceder a los comentarios desde PubMed y desde la web de PubMed Commons hasta el 2 de marzo de este año.

PubMed Commons

Me gusta PubMed Labs porque siempre está probando cosas interesantes. Algunas siguen para adelante, otras desaparecen, pero esto demuestra que las bases de datos como meros espacios (virtuales) de almacenamiento de la información forman parte del pasado. Apuesto que en un futuro cercano las búsquedas en PubMed se basarán en NLP (Natural Language Processing) y en Inteligencia Artificial. Pero mientras siga como hasta ahora, si no sabes usar los descriptores Mesh, te recomiendo que acudas a tu bibliotecaria de cabecera si quieres ahorrar tiempo y hacer búsquedas eficientes.

Search Workbench – compara y comprende tus búsquedas en PubMed


Esta mañana he estado probando una nueva herramienta creada por Edwin Sperr, Clinical Information Librarian en la Universidad de Augusta/Universidad de Georgia (EEUU). La herramienta deriva de su trabajo en Visualizing PubMed y se llama Search Workbench.

Cuando queremos realizar una búsqueda compleja en PubMed tenemos que pensar en unir los términos de nuestra búsqueda con lógica Booleana, es decir, usando los conectores AND, OR o NOT. Como utilidad primaria, esta herramienta te puede ayudar a entender el uso de los operadores booleanos, ya que muestra los resultados en un diagrama de Venn. En el siguiente ejemplo vemos los resultados de introducir el operador OR o el operador AND con los mismos términos. ¿Ves la diferencia de resultados al utilizar un operador u otro? (pincha en la imagen para agrandar)

diferencia entre AND y OR

Esta herramienta además ofrece una visualización por años de publicación en PubMed, de manera que podemos ver cuándo se ha comenzado a investigar y publicar más sobre un tema en concreto. En el siguiente ejemplo vemos que fue a partir del año 2010 cuando se empezó a publicar sobre la cirugía laparoscópica de puerto único:

comparación de una estrategia y sus años

Hay veces que realizas una búsqueda en PubMed y la lanzas varias veces modificando algunos términos, ya que quieres comprobar el grado de relevancia de los resultados utilizando un término u otro. Comparar esos resultados, ver cuáles son los artículos que son sólo de una de las estrategias y no de la otra, puede ser bastante engorroso con la interfaz actual de PubMed. Search Workbench permite ver los resultados de una estrategia de manera gráfica utilizando un diagrama de Venn. En este ejemplo comparamos dos estrategias, una usando cirugía laparoscópica como término MeSH y en la otra como término Major Topic. Como veis hay pocos artículos de diferencia:

comparar dos búsquedas

Para ver cuáles son los artículos únicos de una búsqueda puedes pinchar en el botón Show Unique Records. En este caso, todos los artículos que recupera la búsqueda usando Major Topic se recuperan también en la otra búsqueda, por lo que no aparece ningún artículo único. Podríamos hacer esto a mano combinando las dos búsquedas con un NOT, pero existiendo una herramienta como esta, que nos facilita la vida, tampoco hace falta ir a PubMed a complicarla, ¿no?

Espero que os resulte de utilidad. Probadla porque tiene alguna cosa más que os puede interesar:

https://searchworkbench.info
https://searchworkbench.info
https://searchworkbench.info

High Impact PubMed: buscar por especialidades


A través de un tuit de la cuenta Biblioteca de Salut he tenido conocimiento de la herramienta High Impact PubMed, desarrollada por la Universidad Case Western Reserve, y que permite realizar búsquedas en PubMed acotando los resultados a las 20 revistas de una especialidad concreta y basándose en el índice h.

El buscador acepta búsquedas complejas (con términos MeSH y operadores booleanos), aunque se trata de un cuadro de texto simple. Los resultados se ven directamente en la página de resultados de PubMed, donde la aplicación ya filtra por las revistas de la especialidad elegida. Así, por ejemplo, la búsqueda «Diabetes Mellitus»[Majr] AND «Hypertension»[Mesh] en PubMed devuelve, a día de hoy, 29 de agosto de 2017, 12059 resultados. Tenemos la opción de acotar los resultados con el filtro Core Clinical Journals que nos mostraría artículos publicados en revistas con alto F.I. (sin especificar especialidad) y, en ese caso, reduciríamos la búsqueda a 1235 resultados. Sin embargo, High Impact PubMed ofrece la posibilidad de buscar sólo en revistas de la especialidad, por ejemplo, Diabetes, lo que nos ofrece un total de 1775 resultados.

Si quisiéramos buscar en revistas de más de una especialidad, sólo tendremos que añadirla al cuadro de búsqueda, y la aplicación añadirá esos 20 títulos a nuestra estrategia de búsqueda.

Una herramienta muy útil que nos permite ahorrar tiempo a la hora de crear filtros específicos para nuestra especialidad. Mi sugerencia: crea tu propio filtro personalizado. Para ello copia y pega el filtro que crea esta herramienta y crea uno propio desde tu perfil de MyNCBI, de esta forma tendrás siempre disponible un filtro con las revistas de tu especialidad cada vez que hagas una búsqueda.

http://hipubmed.com/
http://hipubmed.com/
http://hipubmed.com/

 

 

Pubmed Back to Basics


En su largo camino de cambios y actualizaciones, Pubmed nos sorprende con una vuelta a sus orígenes. Anoche nos enterábamos del lavado de cara de la interfaz de Pubmed que, siguiendo la moda de lo vintage han decidido volver al diseño que lució hace más de una década. Las razones que han llevado a este cambio tan radical son las siguientes, según informa la Dra. Fail von Bulo, directora del área de diseño y UX de la Biblioteca Nacional de Medicina de EEUU.

  • Una home donde tendrás a mano todo gracias a las pestañas que reúnen los apartados más visitados de Pubmed: Limits, Preview/Index, History, Clipboard, Details. En los últimos tiempos cada apartado tenía su propio sitio, pero gracias a la nueva interfaz apenas tendremos que pasear el ratón por la pantalla para ir a cada uno de estos apartados:

  • Desde Details tienes la posibilidad de crear una URL con tu búsqueda que podrás guardar en favoritos de tu navegador para volver a ella tantas veces como necesites y comprobar si hay alguna novedad en los resultados de búsqueda. Seguirás teniendo la opción de guardar tu búsqueda desde MyNCBI, pero ya no será imprescindible.

  • ¡Los iconos! Volvemos a tener los iconos de siempre, aquellos que nos permitían saber de un vistazo la disponibilidad del artículo. Cómo nos gustaba el icono de la hojita de texto con una franja verde. ¡Qué felicidad volver a verlo!

  • Desaparece el apartado Advanced para recuperar History. Desde aquí consultaremos todas las búsquedas realizadas hasta el momento, pudiendo combinarlas utilizando el número de búsqueda, facilitando así su lectura. ¿No es maravilloso?

  • Por último, la sorpresa que casi me hace llorar de alegría: la vuelta de Google Reader. Parece ser que la Dra. Fail von Bulo se puso en contacto personalmente con Chris Wetherell, desarrollador de la primera versión de Google Reader, y le expuso la idea de recuperarlo para que los usuarios de Pubmed volvieran a utilizar los RSS, que desde la desaparición de esta herramienta había caído en desuso.

Espero que todos estos cambios os hayan traído buenos recuerdos, como que hoy se celebra April Fools’ Day (el día de los Santos Inocentes en el mundo anglosajón) y esto ha sido una broma y un homenaje a Pubmed, esa herramienta que nos lleva acompañando tantos años y que hemos visto cambiar y mejorar constantemente.

 

 

 

Pubmed: acceso al texto completo a través de repositorios institucionales


Ayer nos anunciaban desde la NLM una nueva característica de PubMed: la posibilidad de acceder al texto completo de los artículos depositados en repositorios institucionales. Hasta este año existían tres formas de acceder al texto completo de los artículos desde PubMed:

  • Icono del editor que enlazaba directamente con el artículo en la revista (puede requerir la suscripción a la misma)
  • Icono con enlace a PMC (PubMed Central) que lleva al texto completo gratuito.
  • DOI que enlaza directamente con el artículo en la web de la revista (puede requerir suscripción a la misma)

Ahora PubMed añade nuevos iconos a repositorios institucionales (que han de solicitar su inclusión) y que permitirían el acceso al texto completo de artículos que en principio son de pago en las web de sus revistas, pero que al haber sido depositados en repositorios institucionales están disponibles de forma gratuita para la comunidad investigadora (conocido normalmente como green open access).

En la imagen podéis ver dónde localizar estos enlaces LinkOut:

resources

 

Por ahora, sólo 4 repositorios participan en esta iniciativa. Si conoces algún repositorio institucional que proporcione acceso al texto completo o bien quieres proponer el repositorio de tu institución para que aparezca en PubMed, puedes escribir para solicitarlo. Tienes toda la información aquí.

 

También te puede interesar leer este post que publiqué sobre acceso al texto completo gratuito de artículos.