Ciencia sin seso… locura doble

Píldoras sobre medicina basada en pruebas

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Buscando las pepitas de oro

Estaba pensando en la entrada de hoy y no puedo evitar acordarme de los buscadores de la fiebre del oro de Alaska de finales del siglo XIX. Viajaban a Yukon, buscaban un buen arroyo como el Bonanza y recogían toneladas de barro. Pero ese barro no era el último paso de la búsqueda. De entre los sedimentos tenían que sacar las ansiadas pepitas de oro, para lo cual filtraban los sedimentos de forma cuidadosa hasta quedarse solo con el oro, cuando  había.

Cuando nosotros buscamos las mejores pruebas científicas para resolver nuestras preguntas clínicas hacemos algo parecido. Normalmente elegimos uno de los buscadores de Internet (como Pubmed, nuestro arroyo Bonanza) y solemos obtener una larga lista de resultados (nuestro montón de barro) que, finalmente, tendremos que filtrar para quedarnos solo con las pepitas de oro, si es que las hay entre los resultados de la búsqueda.

Ya hemos visto en entradas previas cómo hacer una búsqueda simple (la menos específica y que más barro nos va a proporcionar) y cómo refinar las búsquedas mediante el uso de los términos MeSH o el formulario de búsqueda avanzada, con los que buscamos obtener menos fango y más pepitas.

Sin embargo, lo habitual es que, una vez que tenemos la lista de resultados, tengamos que filtrarla para quedarnos solo con lo que más nos interese. Pues bien, para eso existe una herramienta muy popular dentro de Pubmed que es, oh sorpresa, el uso de filtros.

Vamos a ver un ejemplo. Supongamos que queremos buscar información sobre la relación entre asma y obesidad en la infancia. Lo ideal sería plantear una pregunta clínica estructurada para realizar una búsqueda específica, pero para ver más claramente cómo funcionan los filtros vamos a hacer una búsqueda simple “mal” planteada con lenguaje natural, para obtener un número mayor de resultados.

Entramos en la página de inicio de Pubmed, escribimos asthma and obesity in children en la caja de búsqueda y pulsamos el botón “Search”. Yo obtengo 1169 resultados, aunque el número puede variar si vosotros hacéis la búsqueda en otro momento.

Podéis ver el resultado en la primera figura. Si os fijáis, en el margen izquierdo de la pantalla hay una lista de texto con encabezados como “Tipos de artículos” (Article types), “disponibilidad de texto” (Text availability), etc. Cada apartado es uno de los filtros que yo tengo seleccionados para que se muestren en mi pantalla de resultados. Veis que debajo hay dos enlaces. El primero dice “Clear all” y sirve para desmarcar todos los filtros que hayamos seleccionado (en este caso, todavía ninguno). El segundo dice “Show additional filters” y, si clicamos sobre él, aparece una pantalla con todos los filtros disponibles para que elijamos cuáles queremos que se muestren en la pantalla. Echad un vistazo a todas las posibilidades.

Cuando queremos aplicar un filtro, solo tenemos que hacer click sobre el texto que hay debajo de cada encabezado del filtro. En nuestro caso vamos a filtrar solo los ensayos clínicos publicados en los últimos cinco años y de los que esté disponible el texto completo libre (sin tener que pagar suscripción). Para ello, hacemos click sobre “Clinical Trial”, “Free full text” y “5 years”, tal como veis en la segunda figura. Podéis comprobar que la lista de resultados se ha reducido a 11, un número mucho más manejable que los 1169 originales.

Ahora podemos quitar filtros de uno en uno (pulsando en la palabra “clear” que aparece al lado de cada filtro), quitarlos todos (pulsando “Clear all”) o añadir nuevos (haciendo click en el filtro que deseemos).

Dos precauciones a tener en cuenta con el uso de filtros. Lo primero, los filtros van a seguir estando activos hasta que los desactivemos nosotros. Si no nos damos cuenta de desactivarlos, podemos aplicarlos a búsquedas que hagamos después y obtener menos resultados de los esperados. Lo segundo, los filtros funcionan en base a los términos MeSH que se hayan asignado a cada artículo a la hora de indexarlo, por lo que los artículos muy recientes, que no ha dado tiempo de indexar todavía y que no tienen, por tanto, asignados sus términos MeSH, se perderán al aplicar los filtros. Por eso es recomendable aplicar los filtros al final del proceso de búsqueda, que es mejor acotar con otras técnicas como el uso de los MeSH o la búsqueda avanzada.

Otra opción que tenemos con los índices es automatizarlos para todas las búsquedas pero sin que nos recorten el número de resultados. Para ello tenemos que abrir cuenta en Pubmed clicando en “Sign in to NCBI” en el extremo superior derecho de la pantalla. Una vez que usemos el buscador como usuario registrado, podremos hacer click en un enlace arriba a la derecha que dice “Manage filters” y seleccionar los filtros que queramos. En lo sucesivo, las búsquedas que hagamos serán sin filtros, pero arriba a la derecha veréis enlaces a los filtros que hayamos seleccionados con el número de resultados entre paréntesis (podéis verlo en las dos primeras figuras que os he mostrado). Haciendo click, filtraremos la lista de resultados de modo similar a como hacíamos con los otros filtros, los que están accesibles sin registrarnos.

No me gustaría dejar el tema de Pubmed y de los filtros sin hablaros de otro recurso de búsqueda: las Clinical Queries. Podéis acceder a ellas haciendo click en el enlace de las herramientas de Pubmed (Pubmed Tools) de la página de inicio del buscador. Las Clinical Queries son una especie de filtro construido por desarrolladores de Pubmed que filtran la búsqueda para que solo se muestren artículos relacionados con investigación clínica.

Escribimos la cadena de búsqueda en la caja de búsqueda y obtenemos los resultados distribuidos en tres columnas, como veis en la tercera figura que o adjunto. En la primera columna se ordenan según el tipo de estudio (etiología, diagnóstico, tratamiento, pronóstico y guías de predicción clínica) y el alcance de la búsqueda que puede ser más específico (“Narrow”) o menos (“Broad”). Si seleccionamos “tratamiento” y alcance estrecho (“Narrow”), vemos que la búsqueda queda limitada a 25 trabajos.

En la segunda columna se ordenan revisiones sistemáticas, metanálisis, revisiones de medicina basada en la evidencia, etc. Por último, la tercera se centra en trabajos sobre genética.

Si queremos ver el listado completo podemos pulsar en “See all” al fondo del listado. Veremos entonces una pantalla similar a la de los resultados de búsqueda simple o avanzada, como veis en la cuarta figura que os adjunto. Si os fijáis en la caja de búsqueda, la cadena de búsqueda se ha modificado un poco. Una vez que tenemos este listado podemos modificar la cadena de búsqueda y volver a pulsar “Search”, aplicar de nuevo los filtros que nos convenga, etc. Como veis, las posibilidades son muchas.

Y con esto creo que vamos a ir despidiéndonos de Pubmed. Os animo a investigar otras muchas opciones y herramientas que están explicadas en los tutoriales de la página web, para algunos de las cuáles será necesario que tengáis abierta una cuenta en NCBI (recordad que es gratis). Podréis así, por ejemplo, fijar alarmas para que el buscador os avise cuando se publique algo nuevo sobre la búsqueda relacionada, entre otras muchas posibilidades. Pero esa es otra historia…

 

La jerga del buscador

Vimos en una entrada anterior cómo hacer una búsqueda con Pubmed utilizando el sistema más sencillo, que es introducir texto en lenguaje natural en la casilla de búsqueda simple y pulsar el botón “Search”. Este método es bastante fácil e incluso funciona bastante bien cuando estamos buscando algo sobre enfermedades muy raras pero, en general, nos dará una lista de resultados muy sensible y poco específica, lo que en este contexto quiere decir que obtendremos un número grande artículos, pero muchos de ellos tendrán poco que ver con lo que estamos buscando.

En estos casos tendremos que utilizar alguna herramienta para que el resultado sea más específico: menos artículos y más relacionados con el problema que origina la búsqueda. Una de la formas es realizar una búsqueda avanzada en lugar de la búsqueda simple, pero para ello tendremos que utilizar la jerga propia del buscador, los llamados descriptores temáticos de lenguaje controlado.

Un descriptor es un término que se utiliza para elaborar índices, también llamados tesauros. En lugar de usar las palabras del lenguaje natural, éstas se seleccionan o agrupan bajo unos términos específicos, que son los que van a servir de clave en el índice de la base de datos del buscador.

El tesauro, formado por el conjunto de descriptores, es específico de cada buscador, aunque muchos términos pueden ser comunes. En el caso de Pubmed los descriptores se conocen con el nombre de términos MeSH, que son las iniciales de su nombre en inglés, Medical Subject Headings.

Este tesauro o lista de términos con vocabulario controlado ha sido también elaborado por la National Library of Medicine y constituye otra base de datos con más de 30.000 términos que se actualizan con periodicidad anual. Dentro de la National Library hay una serie de personas cuya misión es analizar los nuevos artículos que se incorporan a la base de datos de Medline y asignarles los descriptores que mejor se ajustan a su contenido. Así, cuando busquemos utilizando un descriptor en concreto, hallaremos los artículos que estén indexados con este descriptor.

Pero la cosa de los descriptores es un poco más complicada de lo que pueda parecer, ya que se agrupan en jerarquías (MeSH Tree Structures), pudiendo un mismo descriptor pertenecer a varias jerarquías, además de tener subencabezados (Subheadings), de tal forma que podemos buscar utilizando el término MeSH general o restringir más la búsqueda usando uno de sus subencabezados. La verdad es que leyendo todo esto dan ganas de olvidarse de la búsqueda usando el tesauro, pero no podemos permitirnos ese lujo: la búsqueda utilizando la base de datos MeSH es la más efectiva y precisa, ya que el lenguaje ha sido controlado para eliminar imprecisiones y sinonimias propias del lenguaje natural.

Además, la cosa no es tan complicada cuando nos ponemos a trabajar con ello. Vamos a verlo con el ejemplo que usamos para mostrar la búsqueda simple. Queremos comparar la eficacia de la amoxicilina y del cefaclor sobre la duración de la otitis media en lactantes. Tras elaborar la pregunta clínica estructurada obtenemos nuestros cinco términos de búsqueda, en lenguaje natural: otitis, lactantes, amoxicilina, cefaclor y pronóstico.

Ahora podéis ir a la página de inicio de Pubmed (recordad el atajo: escribir pubmed en la barra del navegador y pulsar control-enter). Debajo de la ventana de búsqueda simple vimos que hay tres columnas. Nos fijamos en la de la derecha, “More Resources” y hacemos click en la primera de las opciones, “MeSH Database”, con lo que accedemos a la página de inicio de la base de datos de descriptores (como se ve en la primera figura).Si escribimos otitis en la ventana de búsqueda vemos que Pubmed nos echa una mano desplegando una lista con los términos que se parecen a lo que estamos escribiendo. Uno de ellos es otitis media, que es lo que nos interesa, así que la seleccionamos y Pubmed nos lleva a la siguiente página, donde hay varias opciones para elegir. En el momento en que yo hago la búsqueda hay tres opciones: “Otitis Media”, “Otitis Media, Suppurative” y “Otitis Media with Effusion”. Fijaos que Pubmed nos define cada uno, para que entendamos bien a qué se refiere con cada término. Estos son los tres términos MeSH que se ajustan a lo que hemos pedido, pero tenemos que elegir uno.

Lo más sencillo que podemos hacer desde esta ventana es marcar el cuadro de selección que hay a la izquierda del término que nos interese y pulsar el botón que hay en la parte derecha de la pantalla y que dice “add to search builder”. Si hacemos esto, Pubmed comienza a construir la cadena de búsqueda empezando con el término elegido (si hacemos esto con el primer término de la lista veréis que aparece el texto “Otitis Media”[Mesh] en la caja de texto “Pubmed Search Builder”, en la parte superior derecha de la pantalla (como veis en la figura adjunta).

Pero recordad que hemos dicho que los términos MeSH tienen subencabezados. Para llegar a ellos, en vez de marcar el cuadro de selección del término “Otitis Media”, hacemos click sobre él, abriéndose la ventana con los subencabezados (Subheadings), como podéis ver en la segunda figura.Cada uno de los términos con su cuadro de selección a la izquierda corresponde a un subencabezado del descriptor “Otitis Media” (el descriptor está en inglés, aunque en este caso coincida con el término en castellano. Os aconsejo trabajar siempre en inglés con la base de datos MeSH). Por ejemplo, si nos interesase hacer una búsqueda dirigida al coste del tratamiento, podríamos marcar el subencabezado “economics” y pulsar entonces el botón de añadir a la búsqueda. El texto que aparecería en la caja de texto de la cadena de búsqueda sería “Otitis Media/economics”[Mesh] y el resultado de la búsqueda sería un poco más específico.

Antes de dejar la ventana del término MeSH vamos a fijarnos en un par de cosas. Además de los subencabezados, que pueden ser más o menos numerosos, la parte inferior de la página nos muestra la jerarquía del descriptor (MeSH Tree Structure). Nuestro descriptor está en negrita, así que podemos ver de qué términos depende y cuáles dependen de él. En algún caso puede interesarnos más utilizar un término superior para la búsqueda, así que no tendremos más que hacer click sobre él para ir a su propia ventana. Si hacemos esto, en general, la búsqueda será más sensible y menos específica (más ruido y menos nueces).

También podemos hacer click en un término que esté por debajo en la jerarquía, haciendo la búsqueda más específica y disminuyendo el número de resultados.

Y la cosa no acaba aquí. Si seleccionamos un término MeSH para la búsqueda, en ésta se incluyen los términos que están por debajo en la jerarquía. Por ejemplo, si seleccionamos el descriptor “Otitis Media” se incluirán en la búsqueda todos los que cuelgan de él (mastoidits, otits con derrame, otitis supurativa y petrositis, que pueden no interesarnos en absoluto). Esto podemos evitarlo marcando el cuadro que dice “Do not include MeSH terms found below this term in the MeSH hierarchy” (no incluir los términos que estén por debajo en la jerarquía).

Bueno, creo que vamos a ir terminando con este ejemplo, si es que todavía hay alguien que sigue leyendo a estas alturas. Supongamos que optamos por lo más sencillo: vamos a “Otitis Media” y lo añadimos a la búsqueda. A continuación escribimos el segundo término de búsqueda en la ventada de búsqueda de la base de datos: infants. Nos salen 14 posibilidades, seleccionamos la primera (“Infant”) y lo añadimos a la búsqueda. Hacemos lo mismo con “Amoxicillin”, “Cefaclor” y “Prognosis”. Cuando hemos añadido todos a la cadena de búsqueda (fijaos que el operador booleano por defecto es AND, pero podemos cambiarlo), la cade de búsqueda es la siguiente: ((((“Otitis Media”[Mesh]) AND “Infant”[Mesh]) AND “Amoxicillin”[Mesh]) AND “Cefaclor”[Mesh]) AND “Prognosis”[Mesh].

Finalmente, pulsamos el botón “Search Pubmed” y obtenemos el resultado de la búsqueda que, en este caso, es un poco más restringida que la que obteníamos con lenguaje natural (esto suele ser lo habitual).

Si quisiésemos quitar los trabajos sobre el clavulánico, como hicimos en el ejemplo con la búsqueda simple, podríamos añadir el término clavulanate igual que con añadimos los otros términos, pero cambiando el operador booleano AND por el operador NOT. Pero hay otra forma que es, incluso, más sencilla. Si os fijáis, cuando Pubmed nos da la lista de resultados, en la ventana de búsqueda de Pubmed está escrita la cadena de búsqueda que se ha utilizado y nosotros podemos añadir o quitar términos de esta cadena, usando términos MeSH o lenguaje natural, lo que más nos convenga. Así que, en nuestro ejemplo, a la cadena de texto le añadiríamos NOT clavulanate en la caja de búsqueda y volveríamos a pulsar sobre el botón “Search”.

Y aquí lo vamos a dejar por hoy. Simplemente decir que hay otras formas de utilizar los términos MeSH, usando el formulario de búsqueda avanzada, y que podemos acotar todavía más los resultados utilizando algunos recursos, como las Clinical Queries o el uso de límites. Pero esa es otra historia…

La ostra de las mil perlas

Ya vimos en una entrada anterior que nuestra ignorancia como médicos es grande, lo que nos obliga a plantearnos preguntas sobre lo que hacer con nuestros pacientes en numerosas ocasiones.

Llegado este punto, nos interesará buscar y encontrar las mejores evidencias disponibles sobre el tema que nos ocupe, para lo que tendremos que hacer una buena búsqueda bibliográfica. Aunque se define la búsqueda bibliográfica como el conjunto de procedimientos manuales, automáticos e intelectuales encaminados a localizar, seleccionar y recuperar las referencias o trabajo que respondan a nuestro interés, la inmensa mayoría de las veces simplificamos el proceso y nos dedicamos únicamente a la búsqueda digital.

En estos casos tendremos que recurrir a una de las múltiples bases de datos biomédicas disponibles para buscar la perla que nos aclare nuestra duda y ayude a poner remedio a nuestra ignorancia. De todas estas bases de datos, no cabe duda que la más utilizada es Medline, la base de datos de la Biblioteca Nacional de Medicina de Estados Unidos (la National Library of Medicine, como la llaman ellos). El problema es que Medline es una base muy muy grande, con unos 16 millones de artículos de más de 4800 revistas científicas. Así que, como es fácil suponer, encontrar lo que se busca puede no ser una tarea sencilla en muchas ocasiones.

En realidad, para buscar en Medline lo que utilizamos es una herramienta que se conoce con el nombre de Pubmed. Este es un proyecto desarrollado por el Centro Nacional de Información en Biotecnología (National Center for Biotechnology Information, NCBI para los amigos), que permite acceder realmente a tres bases de datos de la National Library of Medicine: Medline, PreMedline y AIDS. Estas bases de datos no son filtradas, así que necesitaremos de conocimientos de lectura crítica para valorar los resultados (hay otros recursos que dan la información ya filtrada), ya que el buscador proporciona nada más (y nada menos) que la referencia del artículo y, en muchas ocasiones, un breve resumen. Y lo mejor de todo es que es gratis, cosa que no ocurre con todas las herramientas de búsqueda disponibles.

Así que, si queremos explorar esta ostra con miles de perlas, tendremos que aprender a utilizar la herramienta Pubmed para encontrar las perlas que estamos buscando. Podéis entrar en Pubmed haciendo clic sobre este enlace, aunque un pequeño atajo es escribir pubmed en la barra de direcciones del navegador y pulsar control-enter. El navegador sabrá donde queremos ir y nos redirigirá a la página de inicio de Pubmed. Echemos un vistazo entes de empezar a usarlo (ver la primera figura) (el aspecto de Pubmed cambia de vez en cuando, así que alguna cosa puede haber cambiado desde que escribí esta entrada, seguramente para mejorar).

Lo primero que vemos es el cuadro de búsqueda simple, donde podemos escribir los términos de búsqueda para obtener los resultados al pulsar el botón “Search”. Veis que debajo de este cuadro hay un enlace que dice “Advanced”, con el que accederemos a la pantalla de búsqueda avanzada, de la que hablaremos otro día. Hoy nos centraremos en la búsqueda simple.

Debajo hay tres columnas. La primera dice “Using PubMed”. Aquí podéis encontrar ayuda sobre el uso de esta herramienta, incluidos tutoriales sobre las distintas modalidades de búsqueda y las herramientas que incluye Pubmed. Os aconsejo bucear en esta sección para descubrir muchas más posibilidades de este buscador que las pocas que os voy a contar yo en esta entrada.

La segunda columna es la de las herramientas de Pubmed, “PubMed Tools”. Aquí hay dos de especial interés, la “Single Citation Matcher”, para encontrar la referencia en PubMed de un artículo en concreto conociendo algunos aspectos de su cita bibliográfica, y las “Clinical Queries”, que nos permiten filtrar los resultados de las búsquedas según el tipo de estudios o sus características.

La tercera columna muestra recursos del buscador, como la base de datos de los términos MeSH, que no es otra cosa que el tesaurus de los términos de búsqueda que incluye Pubmed.

Bueno, pues vamos a buscar algo para practicar. Pensemos, por ejemplo, que yo quiero saber si es mejor utilizar amoxicilina o cefaclor para el tratamiento de la otitis en los lactantes para que la evolución de la enfermedad sea menos prolongada. Lógicamente, esto no puedo escribirlo tal cual. Primero tengo que construir mi pregunta clínica estructurada y, después, utilizar los componentes de la pregunta como términos de búsqueda.

Mi pregunta sería la siguientes: en (P) lactantes con otitis, ¿(I) el tratamiento con cefaclor en (C) comparación con el tratamiento con amoxicilina, (0) reduce la duración de la enfermedad?. Así que, con este ejemplo, podríamos utilizar cinco términos de búsqueda: otitis, lactantes, amoxicilina, cefaclor y duración.

En la búsqueda sencilla introduciremos sin más las palabras en el cuadro de búsqueda (lenguaje natural) y haremos click en el cuadro “Search”. Aunque Pubmed acepta que introduzcamos palabras en castellano, es preferible ponerlas directamente en inglés, ya que así no tendremos que fiarnos de que las traduzca bien (hay palabras que incluso no las traduce y nos alteran la búsqueda).

El cuadro de búsqueda admite operadores booleanos, que son el “y”, el “o” y el “no” (se suelen ponen en mayúsculas en inglés: AND, OR y NOT). Cuando ponemos varias palabras seguidas sin ningún operador booleano, Pubmed entiende que las palabras van separadas por AND. Así, si tenemos un término formado por dos palabras y queremos que se considere como una, tendremos que escribirlo entre comillas. Por ejemplo, si escribimos apendicitis aguda y queremos que cuente como un solo término, habrá que introducir “acute apendicitis”.

Otro operador útil es el de truncamiento, que es colocar un asterisco al final de la raíz de la palabra para que se busquen todas las palabras que empiecen por esa raíz. Por ejemplo, infan* buscará por infant, infancy…

Vamos con nuestro ejemplo. Escribimos otitis AND infants AND amoxicillin AND cefaclor AND course y hacemos click en “Search” (ver la segunda figura). Hemos tenido bastante suerte, obtenemos solo 11 resultados (a vosotros os puede salir un número diferente si hacéis la búsqueda en otro momento).

Echamos un vistazo y vemos que los trabajos se ajustan más o menos a lo que buscamos. El único inconveniente es que nos incluye artículos que estudian el efecto de la amoxicilina-clavulánico, que no nos interesan. Pues vamos a quitarlos. Al texto de búsqueda le añadimos NOT clavulanate, con lo que la búsqueda queda limitada aún más.

Ya no tenemos más que seleccionar o clicar sobre los trabajos que nos interesen, para obtener el resumen (si está disponible) y, en algunos casos, incluso acceder al texto completo, aunque esto dependerá de que el texto sea de libre acceso o de los permisos o suscripciones que tenga la institución desde la que accedamos a Pubmed.

Hasta aquí hemos visto la forma más sencilla de buscar con Pubmed: búsqueda simple con texto libre. El problema es que usando esta forma de búsqueda no siempre vamos a obtener un resultado tan específico, sino que será mucho más frecuente que obtengamos miles de resultados, la mayor parte de ellos sin ningún interés para nosotros. En estos casos tendremos que recurrir a otros recursos como la búsqueda avanzada, el empleo de términos MeSH o el uso de las Clinical Queries de Pubmed. Pero esa es otra historia…