Einleitung

Im klinischen Alltag werden Ärzte häufig mit klinischen Fragestellungen konfrontiert, für deren Beantwortung die aktuelle Evidenzlage benötigt wird. Doch ist es nicht immer einfach, in der Fülle von Informationen und Informationsquellen relevante Studienberichte zu identifizieren. Kenntnisse in der systematischen Literatursuche sind dabei hilfreich und notwendig. In diesem Artikel wird die Vorgehensweise einer systematischen Suche in MEDLINE über die Benutzeroberfläche PubMed anhand eines Beispiels erläutert.

Hintergrund

Berichte über klinische Studien liefern wertvolle Informationen über geplante, laufende oder abgeschlossene Forschungsaktivitäten zu verschiedenen klinischen Fragestellungen. Häufig werden Studienberichte in medizinischen Fachzeitschriften publiziert, die wiederum in biomedizinischen Datenbanken enthalten sind. Einen Überblick über die vorliegende Evidenz zu einer bestimmten Fragestellung geben systematische Übersichtsarbeiten („systematic reviews“). In ihnen sind die Ergebnisse aus möglichst allen aufgefundenen Einzelstudien zu einem Gesamtergebnis zusammengefasst. Ist keine systematische Übersichtsarbeit auffindbar, müssen die Einzelstudien selbst betrachtet werden. Randomisierte kontrollierte Studien (RCT) sind der „Goldstandard“ zum Nachweis von Wirksamkeit und Sicherheit von Interventionen, nach ihnen sollte somit zuerst gesucht werden. Eine effiziente und erfolgversprechende Vorgehensweise ist eine Suche in einer biomedizinischen Datenbank. Die bekannteste und meistgenutzte ist MEDLINE. Über die Suchoberfläche PubMed (www.pubmed.gov), die von der U.S. National Library of Medicine (NLM; https://www.nlm.nih.gov) entwickelt wurde und gepflegt wird, kann MEDLINE kostenlos durchsucht werden. Daher werden wir in diesem Artikel die systematische Recherche in PubMed exemplarisch anhand einer Beispielfragestellung durchführen und die Vorgehensweise Schritt für Schritt erläutern.

Datenbankkomponenten von PubMed

PubMed umfasst derzeit etwa 27 Mio. biomedizinische Literaturangaben aus MEDLINE, naturwissenschaftlichen Zeitschriften und elektronischen Büchern (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK3827/#pubmedhelp.PubMed_Quick_Start, updated: August 29, 2017). Der größte Anteil (90 %) sind Literaturangaben aus der Datenbank MEDLINE (Abb. 1). Rund 750.000 dieser Literaturangaben beziehen sich auf Artikel über klinische Studien und jährlich kommen etwa 40.000 weitere hinzu. Eine Literaturangabe besteht aus Autorenname(n), Titel des Artikels, ggf. einer Kurzzusammenfassung (Abstract), Name der Zeitschrift, in welcher der Artikel publiziert wurde, Publikationsjahr, Bandnummer, Heftnummer, Seitenzahlen sowie einem Digital Object Identifier (DOI). Die Literaturangaben in PubMed haben außerdem einen PubMed Identifier (PMID). Dieser wird einmalig vergeben und ändert sich nicht, sodass über diesen PMID Artikel zuverlässig aufgefunden werden können.

Abb. 1
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Datenbankkomponenten, die über die Suchoberfläche PubMed gesucht werden können. Ingesamt enthält PubMed 27.593.215 Literaturangaben (Stand 15.09.2017)

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Die PubMed-Komponente MEDLINE umfasst die vom Indexierungspersonal der NLM verschlagworteten Literaturangaben. Diese Schlagwörter werden als „medical subject headings“ (MeSH) bezeichnet und dienen dazu, Artikel nach vorab festgelegten Kriterien standardisiert zu beschreiben, damit sie leichter aufgefunden werden können (siehe auch Kapitel „MeSH-Suche“).

In der PubMed-Komponente „In-Process“ befinden sich Literaturangaben von Artikeln, die noch nicht verschlagwortet sind und deshalb noch nicht nach MEDLINE überführt sind, sich aber gerade in der Bearbeitung befinden.

Artikel, die in „Publisher“ enthalten sind, sind gerade vom Verlag eingegangen und befinden sich noch nicht „in process“.

„PubMed-not-MEDLINE“ enthält Artikel, die nicht in MEDLINE überführt und auch nicht verschlagwortet werden, da sie nicht zum Zielgebiet von MEDLINE gehören.

Systematische Literaturrecherche

Eine Suche auf die Schnelle in PubMed mit nicht gut überlegten Suchbegriffen führt nur selten zu einem zuverlässigen Rechercheergebnis. Hohe Trefferzahlen erfordern einen hohen Zeitaufwand für Sichtung und Einschätzung der Artikel, und trotz einer großen Anzahl an gefundenen Literaturangaben sind inhaltlich relevante Artikel oft nicht gefunden worden. Um einen verlässlichen Überblick über die aktuelle Datenlage zu einer bestimmten Fragestellung zu erhalten, d. h. möglichst alle relevanten Studienberichte, die in der Datenbank enthalten sind, zu identifizieren (hohe Vollständigkeit) und dabei trotzdem die Anzahl an nicht relevanten Treffern möglichst gering zu halten (hohe Genauigkeit), ist eine ausgefeilte Recherchestrategie notwendig.

In der Praxis ist eine 100 %ige Vollständigkeit bei gleichzeitig 100%iger Genauigkeit kaum möglich. Eine hohe angestrebte Vollständigkeit hat meist eine niedrige Genauigkeit zur Folge und umgekehrt. Vor dem Aufbau der Suchstrategie sollte man sich darüber im Klaren sein, ob man Wert legt auf Vollständigkeit oder auf Genauigkeit. Die Maße hierfür sind der Recall für Vollständigkeit und die Precision für die Genauigkeit (Abb. 2). Während sich die Precision leicht berechnen lässt, ist der Recall eine theoretische Größe, da man die Anzahl der relevanten Literaturangaben in einer Datenbank nicht kennt. In Publikationen zur Validierung von Suchfiltern wird meist ein Goldstandard herangezogen, der nach bestimmten beschriebenen Methoden erzeugt wird.

Abb. 2
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Precision und Recall

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Übersetzung des klinischen Problems in eine konkrete Fragestellung

PICO

Eine Recherchestrategie ist nur so gut wie die Fragestellung, auf der sie basiert. Deshalb ist der erste Schritt einer Recherche, aus einem klinischen Problem eine konkrete und suchbare Fragestellung zu formulieren [1]. Eine klinische Fragestellung beinhaltet folgende 4 Aspekte, und zwar die möglichst genaue Beschreibung von

  1. 1.

    Teilnehmer- bzw. Patientenpopulation (P),

  2. 2.

    Art der Intervention (I),

  3. 3.

    Kontrollintervention (C),

  4. 4.

    Zielkriterien (O).

Dieses sog. PICO(„participants“, „intervention“, „comparison“, „outcome“)-Schema ist bei der Formulierung einer Fragestellung sehr hilfreich. Wichtig dabei ist, dass die einzelnen Aspekte eindeutig formuliert sind, da auf ihnen die Suchbegriffe (Textwörter) basieren, mit denen in der Datenbank recherchiert wird. Eine Suchstrategie sollte möglichst alle Begriffe eines Aspekts enthalten, die in Studienberichten verwendet worden sein könnten, um diese auch alle auffinden zu können. Je mehr Begriffe (Synonyme, verschiedene Schreibweisen), die in Studienberichten verwendet wurden, in der Suche berücksichtigt werden, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, alle relevanten Studien zu finden. Mit den Grundkenntnissen zur Literatursuche und Berücksichtigung von PubMed-spezifischen Suchfunktionen lässt sich die Suche optimieren und das Suchergebnis in Bezug auf Vollständigkeit oder Genauigkeit variieren.

Ermittlung geeigneter Suchbegriffe

Um geeignete Suchbegriffe zu finden, können bereits bekannte relevante Artikel herangezogen werden. Diese geben einen ersten Anhaltspunkt zu verwendeten Textwörtern und Schlagwörtern, die für die eigene Suchanfrage übernommen werden können. Ist die Literaturangabe in PubMed enthalten, kann darüber hinaus dort nach weiteren relevanten Artikeln gesucht werden, die weitere relevante Textwörter liefern können. So werden in PubMed unter „Similar articles“ Artikel mit ähnlichem Inhalt angezeigt. Die vollständige Literaturstelle sehen Sie, wenn Sie auf der Results-Seite die Anzeige unter „Format“ auf „Abstract“ ändern. Von verschlagworteten Literaturstellen sehen Sie die MeSH-Begriffe, wenn Sie unterhalb des Abstracts auf „Publication types, MeSH terms“ klicken. Hinweis: Sind die Literaturangaben chronologisch absteigend sortiert, sind die ersten Treffer meist erst kürzlich publiziert und daher noch nicht verschlagwortet worden. In diesen Fällen scrollen Sie einfach etwas nach unten, bis Sie zu den verschlagworteten Artikeln kommen. Eine weitere Möglichkeit ist, die Sucheingabe mit „AND medline[sb]“ zu erweitern („AND“ in Großbuchstaben!). Dann werden nur die verschlagworteten Literaturangaben der MEDLINE-Datenbank angezeigt.

Erläuterung der systematischen Recherche in PubMed anhand eines Suchbeispiels

Im Folgenden werden die einzelnen Suchschritte einer Literaturrecherche, die in der History dargestellt ist, erläutert. Die History bildet alle Suchschritte tabellarisch ab, wobei der Ablauf der Suchschritte von unten nach oben dargestellt ist. Bei Klicken auf „Advanced“ unterhalb der Eingabezeile auf der PubMed-Startseite kann man den Aufbau der History nach jedem Suchschritt verfolgen.

Abb. 3
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Boole’sche Operatoren. *Beim NOT-Operator handelt es sich um ein logisches NICHT (NOT). Genau genommen bedeutet es A AND (NOT B). Bei dessen Verwendung ist die Reihenfolge der verknüpften Suchbegriffe wichtig: es werden nur Literaturangaben gefunden, die den zuerst genannten Suchbegriff enthalten, der zweite wird ausgeschlossen. Es können dabei relevante Literaturangaben verloren gehen, die beide Suchbegriffe enthalten

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Tab. 1 History: Suchschritte einer systematischen Literaturrecherche (PubMed [www.pubmed.gov], gesucht am 22.11.2017, kommentierte Suchstrategie; Tabelle von unten nach oben lesen
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Wenn Sie die im Folgenden beschriebene Suche an Ihrem Rechner nachvollziehen möchten, kann es vorkommen, dass bei Ihnen die Nummerierung der Suchschritte von der Vorlage abweicht. Das kann aus unterschiedlichen Gründen der Fall sein, z. B. wenn man Sucheingaben nachträglich löscht, korrigiert oder ausprobiert. Orientieren Sie sich bei der Kombination von Suchschritten an Ihrer Suchschrittnummerierung. Die Trefferzahlen sind aus der Beispielsuche vom 22.11.2017.

Boole’sche Operatoren

Einzelne Suchschritte und Begriffe in einem Suchschritt können mittels der Boole’schen Operatoren „AND“, „OR“ und „NOT“ kombiniert werden (Abb. 3). In der „Advanced Search“ geschieht dies mittels eines Auswahlmenüs, mit dem die jeweiligen Suchzeilen miteinander verknüpft werden. Eine weitere Möglichkeit, Suchschritte zu verknüpfen, ist im Feld „Use the builder below to create your search“, in das man nach einem Klick auf „Edit“ die in der History angegebene Zeilennummer eines Suchschritts (mit Rautezeichen #) eingeben und mit einer anderen Zeilennummer bzw. einem anderen Suchschritt verknüpfen kann. Welcher Operator verwendet werden sollte, hängt von dessen inhaltlicher Zugehörigkeit zu den oben genannten Aspekten ab. Suchbegriffe, die zu einem Aspekt gehören, z. B. Synonyme/verschiedene Schreibweisen, werden mit dem Boole’sche Operatoren „OR“ verknüpft. Ein „OR“ bewirkt, dass sich die Anzahl der Literaturangaben erhöht, da alle Artikel gefunden werden, die entweder den einen oder den anderen Begriff oder beide Begriffe enthalten.

Abb. 4
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History: Suchschritte einer systematischen Literaturrecherche

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Suchbegriffe, die verschiedene Aspekte betreffen, werden mit „AND“ verknüpft. Dadurch verringert sich die Anzahl der Literaturangaben, da nur diejenigen Artikel angezeigt werden, in denen beide Begriffe gleichzeitig vorkommen. Ein Beispiel ist in Abb. 7 dargestellt: Patienten mit einer bestimmten Erkrankung (Aspekt 1), die eine bestimmte Intervention (Aspekt 2) erhalten haben: Retinopathy of Prematurity AND Anti-VEGF.

Fragestellung des Suchbeispiels: Gibt es randomisierte Studien zur Therapie der Frühgeborenenretinopathie mit Anti-VEGF-Antikörper (Tab. 1; Abb. 4)?

Diese Frage kann in folgende PICO-Aspekte aufgeteilt werden:

  • Aspekt 1: Retinopathie von Frühgeborenen (P),

  • Aspekt 2: Anti-VEGF-Therapie (I),

  • Aspekt 3: (C) entfällt,

  • Aspekt 4: (O) entfällt,

  • Studiendesign: randomisierte kontrollierte Studie.

Einfacher Einstieg in die Suche (siehe Abb. 4; Tab. 1, History: #1):

Zum Auffinden von einigen relevanten Artikeln können Sie auf der PubMed-Startseite eine einfache Suche vornehmen und sich von einigen zutreffend erscheinenden Titeln die Textformulierungen und Verschlagwortung ansehen, um eine Vorstellung von Suchbegriffen zu bekommen. Da PubMed U.S.-amerikanische Datenbanken durchsucht, müssen englische Suchbegriffe verwendet werden. Die Titel der nicht englischsprachigen Artikel wurden ins Englische übersetzt und werden dadurch ebenfalls bei der Suche mitberücksichtigt. In unserem Beispiel könnten die Suchbegriffe so aussehen:

  • Aspekt 1: Retinopathy of Prematurity (ROP),

  • Aspekt 2: Anti-VEGF,

  • Publication type: Randomized controlled trial.

A. Suche nach Aspekt 1

Die Eingabe von „ROP AND anti-VEGF“auf der PubMed-Startseite wird mit dem Automatic-Term-Mapping-Algorithmus von PubMed intern erweitert und folgendermaßen gesucht: („ROP“[Supplementary Concept] OR „ROP“[All Fields] OR „rop“[All Fields]) AND („bevacizumab“[MeSH Terms] OR „bevacizumab“[All Fields] OR („anti“[All Fields] AND „vegf“[All Fields]) OR „anti vegf“[All Fields]). Diese Erweiterung der Sucheingabe können Sie im Feld „Search Details“ rechts neben der Trefferanzeige ansehen.

Hinweis: Sind auf der Ergebnisseite („Search results“) die gefundenen Literaturangaben nach „Best Match“ sortiert (Sort-by-Funktion), erfolgt ein anderer interner Algorithmus.

Die Erweiterung mit dem Automatic-Term-Mapping-Algorithmus ist jedoch nicht immer optimal und genügt den Anforderungen an eine systematische Literatursuche oft nicht. In unserem Beispiel etwa kann PubMed die gebräuchliche Abkürzung „ROP“ nicht in passende Suchbegriffe umwandeln. Dennoch kann die PubMed-interne Umwandlung der Sucheingabe als Einstieg in eine Suche sehr hilfreich sein, da das Automatic Term Mapping oft passende MeSH-Begriffe zuordnet, die für eine eigene Konstruktion einer Suche übernommen werden können. Darüber hinaus kann die einfache Eingabe von Begriffen zu relevanten Artikeln führen, die weitere zutreffende MesH-Begriffe liefern. Die MeSH-Begriffe der angezeigten Literaturangaben können im Format „Abstract“ am Ende der jeweiligen Literaturstelle unter dem Link „Publication types, MeSH terms, Substances“ gesehen werden.

MeSH-Suche

MeSH – Medical Subject Headings.

Die Literaturangaben der Datenbank MEDLINE sind mit sog. MeSH („medical subject headings“) verschlagwortet. Der MeSH-Thesaurus ist ein polyhierarchisch aufgebautes, kontrolliertes Vokabular („MeSH tree“), das von der NLM entwickelt wurde. Es enthält etwa 26.000 Schlagwörter (MeSH-Begriffe) und wird jährlich aktualisiert, um der Weiterentwicklung in der Medizin und der medizinischen Terminologie Rechnung zu tragen. Die Baumstruktur besteht aus 19 Hauptkategorien (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh/1000048), die sich in weitere spezifischere MeSH-Begriffe unterteilen, z. B. Art der Erkrankung („diseases category“), Publikationstyp („publication type category“). Durch die polyhierarchische Struktur kann ein MeSH-Begriff unter mehreren Oberbegriffen stehen, wenn er inhaltlich dazu passt. Einem MeSH sind in der MeSH-Datenbank außerdem Synonyme und verschiedene Schreibweisen („entry terms“) zugeordnet, die bei der Suche automatisch berücksichtigt werden.

Für die Verschlagwortung der Zeitschriftenartikel wird vom Fachpersonal der NLM der jeweils spezifischste Begriff zu einem Aspekt verwendet.

Passende MeSH-Begriffe findet man in der MeSH-Datenbank („MeSH Database“). Diese ist auf der PubMed-Startseite in der rechten Spalte unter „More Resources“ zu finden (oder: Advanced → More Resources → MeSH Database). In die Eingabezeile der MeSH-Database wird der Begriff eines Aspekts eingegeben, nicht zu mehreren Aspekten gleichzeitig, da hier jeweils ein passender MeSH-Begriff zu einem Aspekt gesucht wird. Während man „retinopathy“ eingibt, erscheint ein Auswahlfenster mit MeSH-Begriffen, darunter auch „prematurity retinopathy“, welcher zum MeSH-Begriff „Retinopathy of Prematurity“ weiterleitet. Das wäre in unserem Suchbeispiel bereits der korrekte Begriff für Aspekt 1 (Patienten; History: #3). Zu sehen ist, dass bei diesem MeSH-Begriff Singular, Plural sowie verschiedene Schreibweisen berücksichtigt sind (Entry term: Prematurity Retinopathies; Prematurity Retinopathy; Retrolental Fibroplasia; Fibroplasia, Retrolental; Fibroplasias, Retrolental; Retrolental Fibroplasias; Abb. 5). Hinweis: Falls Sie in der MeSH-Database exakt nach „Retinopathy“ suchen, erscheint als nächstes eine Liste mit MeSH-Begriffen, die zu „Retinopathy“ passen könnten. Klicken Sie in diesem Fall auf den zutreffendsten MeSH-Begriff, hier „retinopathy of prematurity“, um auf die Seite mit den für die Recherche wichtigen Zusatzinformationen dieses Begriffs zu gelangen und von dort aus die Suchfunktionen auszuwählen. MeSH-Begriffe können noch genauer spezifiziert werden, indem sog. Subheadings ausgewählt werden. Das Subheading „Therapy“ beispielsweise filtert nur diejenigen Artikel heraus, die speziell von der Therapie der Frühgeborenenretinopathie handeln. Bei hoher angestrebter Vollständigkeit sollten keine Subheadings ausgewählt werden, da durch die nicht konsistent vorgenommene Zuordnung der Subheadings durch das Indexierungspersonal relevante Literaturangaben möglicherweise nicht gefunden werden. Durch den hierarchischen Aufbau des MeSH-Thesaurus können hierarchisch untergeordnete Begriffe bei der Suche entweder berücksichtigt oder ausgeschlossen werden. Voreingestellt ist, dass nach den Unterbegriffen eines MeSH-Begriffs mitgesucht wird: Das Kästchen vor der sog. Explode-Funktion „Do not include MeSH terms found below this term in the MeSH hierarchy“ unterhalb der Subheadings ist nicht angehakt. Bei MeSH-Begriffen, die bereits auf der untersten Hierarchiestufe stehen und daher keine Unterbegriffe haben, erübrigt sich diese Auswahlmöglichkeit. Weiterhin gibt es die Möglichkeit auszuwählen, ob es sich bei diesem MeSH-Begriff um einen Hauptaspekt („Major topic“) handeln soll („Restrict to MeSH Major Topic“). Diese Information wird vom Personal der NLM bei der Verschlagwortung des MeSH neben den eigentlichen MeSH-Begriffen ebenfalls festgelegt. Durch die Auswahl von Subheadings, von „Do not include MeSH terms found below this term“ und von „Restrict to MeSH Major Topic“ wird die Suchanfrage spezifischer, d. h. die Anzahl der Literaturangaben wird kleiner. Achtung: Ein Teil der relevanten Artikel wird dadurch möglicherweise ausgeschlossen.

Abb. 5
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MeSH(„medical subject headings”)-Begriff: Retinopathy of Prematurity

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Nach der gewünschten Auswahl wird die Suchanfrage „Retinopathy of Prematurity“ an den PubMed Search Builder geschickt („Add to search builder“). Der MeSH-Begriff wird dabei automatisch in Hochkommata gesetzt und mit dem MeSH-Feldkürzel „[MeSH]“ ergänzt: „Retinopathy of Prematurity“[Mesh]. Ein Klick auf „Search PubMed“ führt die Suchanfrage aus, und der Browser wechselt automatisch von der MeSH-Datenbank auf die Results-Seite von PubMed, wo die gefundenen Literaturangaben angezeigt werden (n = 5211; Stand: 22.11.2017, History: #3).

Textwortsuche (History: #4, #5)

Das Ergebnis der Suche mit MeSH enthält jedoch nur die verschlagworteten Literaturangaben. Um auch aktuelle Literaturangaben, die noch nicht verschlagwortet sind, zu finden und außerdem auch diejenigen, die womöglich mit einem ganz anderen MeSH-Begriff verschlagwortet wurden, sollte grundsätzlich im Anschluss immer ergänzend eine Textwortsuche durchgeführt werden. Hinweis: Eine Textwortsuche identifiziert sowohl die verschlagworteten als auch die nichtverschlagworteten Literaturangaben von PubMed.

Für die Textwortsuche geben Sie die für relevant erachteten Suchbegriffe in der Suchzeile oberhalb der Results-Anzeige ein. Um nicht alle möglichen variablen Endungen eines Suchbegriffs einzeln suchen zu müssen, können Suchbegriffe mit einer sog. Wildcard trunkiert werden. In PubMed ist das Zeichen dafür ein Stern (*). Der Suchbegriff „prematur*“ findet somit Artikel mit den Begriffen „premature“, „prematurity“, „prematurely“ etc.

Für jeden einzelnen Suchbegriff kann in PubMed definiert werden, in welchem Feld gesucht werden soll. Dies geschieht in Form von Feldkürzeln, die in eckigen Klammern direkt hinter den Suchbegriff geschrieben werden können. Welche Feldkürzel es gibt, ist in PubMed Help (Link rechts oben auf der Startseite) unter „Search Field Descriptions and Tags“ zu finden [2]. Häufig verwendet wird das Feldkürzel „Text Words“ ([tw]). Dies bewirkt, dass der eingegebene Suchbegriff in Titel, Abstract sowie etlichen weiteren Feldern gesucht wirdFootnote 1. Ein Suchbegriff ohne Angabe eines Feldkürzels und ohne Trunkierung wird von PubMed unter Verwendung des Automatic-Term-Mapping-Algorithmus intern erweitert.

In unserem Beispiel geben Sie „retinopath*[tw] AND prematur*[tw]“ ein und führen mit „Search“ die Suche durch (History: #4).

Eine Textwortsuche soll alle möglichen Ausdrucks- und Schreibweisen umfassen. Deshalb führen wir in einem nächsten Schritt noch die Suche nach der gebräuchlichen Abkürzung von „Retinopathy of prematurity“, „ROP[tw]“, durch (History: #5). Die Eingabe erfolgt in die Zeile oberhalb der Results-Anzeige des vorherigen Schritts.

Die Ergebnisse der Teilsuchen zum Aspekt „Retinopathy of Prematurity“ (P) werden als nächstes zusammengeführt (History: #6). Dazu gehen Sie auf die Seite des PubMed Advanced Search Builder, indem Sie auf „Advanced“ unterhalb der Eingabezeile klicken. Alle bisher durchgeführten Suchschritte werden in der History tabellarisch angezeigt.

History: Anzeige der Suchschritte

PubMed weist in der History jeder Suchzeile eine Nummer zu (z. B. #1), die ab dann in weiteren Suchschritten statt der eigentlichen Suchanfrage verwendet werden kann. Die Suchschritte werden nicht kontinuierlich durchnummeriert, d. h. es kann vorkommen, dass Zahlen in der Zahlenreihenfolge fehlen. Es ist dennoch jeder Suchschritt vorhanden. Die Lücken in der Nummerierung sind dann der Fall, wenn während der Suche in einer weiteren Datenbank, z. B. in der MeSH-Datenbank, gesucht wurde, die ebenfalls eine History hat. Die Durchnummerierung wird dann in der PubMed-History fortgesetzt. Außerdem behält PubMed die Reihenfolge der angezeigten Suchschritte nicht durchgehend bei. So können die Verwendung und anschließende Löschung von Filtern zu einer Änderung der Reihenfolge führen.

Die Suchnummern können entweder manuell in das obere Suchfeld (auf „Edit“ klicken) oder mit „Add“ übertragen werden. Verbunden werden die Begriffe mit „OR“. Als Ergebnis erhalten wir die Literaturangaben sowohl des verschlagworteten als auch des nichtverschlagworteten Teils von PubMed.

Außerdem besteht die Möglichkeit, mit dem Advanced Search Builder in ausgewählten Suchfeldern zu suchen. Die Suchbegriffe können hier separat in untereinanderstehende Suchfelder eingegeben werden. Voreingestellt sind 2 Suchfelder, das Pluszeichen hinter der untersten Suchzeile fügt eine weitere Suchzeile hinzu. Für jede Suchzeile kann mittels Auswahlmenü eingestellt werden, in welchen Feldern gesucht werden soll, wobei hier nicht alle Feldkürzel, die es gibt, zur Verfügung stehen.

B. Suche nach Aspekt 2

Bei der Suche nach Literaturangaben zu Aspekt 2 „Anti-VEGF“ gehen wir in gleicher Weise vor wie bei der Suche nach Aspekt 1 (History: #10). Zuerst suchen wir in der MeSH-Database nach passenden MeSH-Begriffen: Unter Advanced → More Resources wählen Sie die MeSH-Database aus und geben dort „anti-VEGF“ ein. Diesen MeSH gibt es nicht, doch führt er zum MeSH „Bevacizumab“. Er steht auf der hierarchisch letzten Stufe und existiert erst seit 2016 („Year introduced“), daher gehen wir eine Hierarchiestufe höher. Klicken Sie dazu auf „Antibodies, Monoclonal, Humanized“. Dieser MeSH wurde 2012 eingeführt und enthält viele Unterbegriffe. Wir gehen noch eine Hierarchiestufe nach oben und klicken auf „Antibodies, Monoclonal“. Dieser Begriff oder hierarchisch untergeordnete Begriffe werden meist für die Verschlagwortung zum Aspekt der Intervention verwendet, wie die stichprobenweise Durchsicht von Treffern aus einer einfachen Suche ergeben hat oder das Checken der MeSH-Terms bekannter relevanter Artikel. Hier zeigt sich der Vorteil der Explode-Funktion: Die Suche nach dem MeSH „Antibodies, Monoclonal“ schließt auch alle Begriffe ein, die in der Hierarchie unterhalb dieses MeSH liegen (Abb. 6). Hier ist es wichtig, die voreingestellte Explode-Funktion „Do not include MeSH terms found below this term in the MeSH hierarchy“ ohne Häkchen zu belassen.

Abb. 6
figure 6

MeSH(„medical subject headings”)-Begriff: Antibodies, Monoclonal

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Wie bereits beim MeSH-Begriff „Retinopathy of Prematurity“ grenzen wir auch diesen MeSH-Begriff nicht auf Subheadings ein und führen die MeSH-Suche mit Add to search builder → Search PubMed aus.

Für die ergänzende Textwortsuche suchen wir zuerst nach den Schreibvarianten („vascular endothelial growth factor*[tw] OR vegf*[tw]“; History: #11). Die Buchstabenfolge „vegf*“ findet auch Phrasen wie „anti-vegf*“. Eine Berücksichtigung von Groß- und Kleinschreibung ist nicht erforderlich. Eine Textwortsuche sucht nach der Buchstabenfolge, wie sie eingegeben wurde, und bei trunkierten Begriffen noch die diversen Endungen (bis maximal 600 Endungsvarianten). Im nächsten Schritt werden die interessierenden Substanzen für die Therapie mit Anti-VEGF eingegeben: „bevacizumab[tw] OR ranibizumab[tw] OR aflibercept[tw]“ (History: #12). Die Suchnummern der 3 Suchschritte zum Aspekt „anti-VEGF“ werden mit „OR“ verbunden (History: #13).

Die Suchnummern der Ergebnisse zu den Aspekten „ROP“ und „anti-VEGF“ werden nun mit AND (in Großbuchstaben) kombiniert. Hinweis: Ohne Operator verknüpft PubMed die Begriffe automatisch mit einem „AND“. Am 22.11.2017 identifizierte diese Suche 843 Literaturangaben (History: #14).

Für die eigentliche Suchanfrage muss nicht jeder der 4 Aspekte (P, I, C und O) verwendet werden (Abb. 7; [1]). Gibt es nur wenige Artikel zur Fragestellung, reicht oft die Suche mit einem Aspekt aus. Gibt es hingegen sehr viele Artikel, und die Anzahl der gefundenen Artikel wird zu groß, kann ein weiterer Aspekt mit hinzugenommen werden.

Abb. 7
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Schema einer Literatursuche

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C. Eingrenzung der Suche auf randomisierte kontrollierte Studien

Auf der Results-Seite ist in der linken Spalte eine Auswahl sog. „Filter“ zu sehen. Diese Auswahl kann durch Klicken auf „Show additional filters“ erweitert werden. Ebenso können manche Filterkategorien, wie z. B. „Article types“, mit „Customize“ erweitert werden. In unserem Beispiel grenzen wir das Suchergebnis mit dem „Article type“ „Randomized Controlled Trial“ ein. Da dieser nicht als Voreinstellung angezeigt wird, überführen wir ihn zuerst durch Klicken auf „Customize“ in die linke Spalte.

PubMed verknüpft nun das Ergebnis aus den Aspekten „ROP“ und „anti-VEGF“ mit „AND“ mit dem „Article type“ „Randomized Controlled Trial“ (History: #15). Der Zusatz im Suchschritt #15 der History „Filters: Randomized Controlled Trial“ ist gleichbedeutend mit der Syntax „Randomized Controlled Trial[ptyp]“ oder auch mit dem Feldkürzel „[pt]“, die PubMed intern verwendet hat und unter „Search details“ angezeigt werden.

Hinweis: Die von der letzten Suche noch aktiven Filter mit „Clear all“ auf der Results-Seite löschen. Hinweis: PubMed vertauscht bei diesem Schritt die Reihenfolge der Suchschritte in der History, was aber keine Bedeutung hat.

Da „Randomized Controlled Trial“ ein untergeordneter Begriff der MeSH-Kategorie „Publication Type Category“ ist, werden durch die Verwendung dieses Filters nur verschlagwortete Literaturstellen gefunden. Die nichtverschlagworteten randomisierten Studien können mittels der Textwortsuche „rando*[tw]“ identifiziert werden. Dazu verknüpfen Sie in der Suchzeile die bereits mit „AND“ verbundenen Suchnummern der Aspekte „ROP“ und „anti-VEGF“ mit „AND rando*[tw]“ (mit Trunkierung; History: #16). Am 22.11.2017 ergab diese Suche 67 Literaturangaben.

Durch die Textwortsuche „rando*[tw]“ wird sich vermutlich die Precision verringern, da das Vorkommen dieses Textworts in den [tw]-Feldern nicht unbedingt bedeutet, dass es sich um eine randomisierte Studie handelt. Dafür erhöht sich der Recall, da auch der nichtverschlagwortete Teil berücksichtigt ist.

Unser Rechercheergebnis umfasst nun den verschlagworteten und nichtverschlagworteten Teil von PubMed.

Vor- und Nachteile der Textwortsuche

Eine Herausforderung bei der Textwortsuche ist es, die Vielfalt der sprachlichen Ausdrucksmöglichkeiten zu berücksichtigen. Dies ist wichtig, damit keine relevanten Artikel übersehen werden. Dabei sind Synonyme, verwandte Begriffe, unterschiedliche Schreibweisen, Abkürzungen sowie häufige Schreibfehler zu berücksichtigen. Diese zu finden ist oft nicht einfach und kann sehr zeitaufwändig sein. Eine Textwortsuche kann zu einem hohen Anteil irrelevanter Treffer führen, da ein Textwort, obwohl es in den Feldern „Titel“, „Abstract“ u. a. Feldern der Literaturstelle vorkommt, nicht immer etwas mit der Fragestellung zu tun hat.

Vor- und Nachteile der MeSH-Suche

Eine Alternative zur Textwortsuche ist die Suche mit den MeSH. Die Verschlagwortung mit MeSH erfolgt nach fest vorgegebenen Regeln, um die Vielfalt der sprachlichen Ausdrucksmöglichkeiten zu standardisieren und den Inhalt der Publikation mit kontrolliertem Vokabular zu erfassen. Dadurch erübrigen sich bei der Suche Schreibvariationen und Synonyme. Da allerdings trotz vorgegebener Indexierungsregeln eine subjektive Komponente bei der Verschlagwortung eine Rolle spielt und Literaturstellen inkonsistent oder anders verschlagwortet sind, als der Suchende annimmt, werden bei der Suche einige Literaturhinweise nicht gefunden. Außerdem gibt es nicht zu jedem Aspekt passende MeSH-Begriffe. In diesem Fall verwendet man die Textwortsuche. Auch bei einer Suche mit MeSH ist bei angestrebter hoher Vollständigkeit eine ergänzende Textwortsuche zu empfehlen. Eine MeSH-Suche findet nur die verschlagworteten Literaturstellen.

Entwicklung einer Recherchestrategie

Die Entwicklung einer Recherchestrategie ist ein Prozess, der sich Schritt für Schritt aufbaut. Suchanfragen mit bestimmten Suchbegriffen liefern Literaturangaben zu Artikeln, die weitere relevante Suchbegriffe enthalten können, an die Sie bisher noch nicht gedacht haben. Diese sollten dann der Suchstrategie hinzugefügt werden. Bei anderen Suchbegriffen stellt sich heraus, dass sie zu unspezifisch sind und zu viele irrelevante Treffer liefern. Oder sie kommen in Artikeln vor, die für die eigene Fragestellung nicht relevant sind, sodass man auf diese Begriffe verzichtet. Eine gute Recherchestrategie sollte möglichst alle relevanten Artikel finden, gleichzeitig aber einen möglichst geringen Anteil nichtrelevanter Artikel enthalten. Da diese beiden Maße sich jedoch gegenseitig beeinflussen, ist die Herausforderung, diese so auszubalancieren, dass am Ende ein zwar zuverlässiges und doch überschaubares Suchergebnis vorliegt.

Zu viele Treffer? Möglichkeiten, das Suchergebnis einzugrenzen

  • Spezifischsten MeSH-Begriff wählen anstatt des breiten Oberbegriffs mit Unterbegriffen.

  • Passende Subheadings auswählen.

  • MeSH-Begriff auf Hauptaspekt („Restrict to MeSH Major Topic“) einschränken.

  • Einschränken auf „humans“ (Species → humans).

  • AND-Verbindungen mit weiteren Aspekten (PICO-Schema beliebig kombinierbar): Population/Patienten + Intervention + Comparison + Outcome: P + I, oder P + C, oder P + O, oder P + I + C, … (Anzahl der Kombinationen schrittweise ausprobieren, je nach Trefferzahl).

  • Freitextbegriffe (Synonyme, Schreibweisen beachten) im Abstract bzw. Titel (nicht auf den Titel beschränken bei hoher angestrebter Sensitivität!) mit „AND“ einschließen.

  • Weitere Einschränkungen des Suchergebnisses mittels Filter („Publication dates“, „Article types“ u. a.).

Zu wenig Treffer? Möglichkeiten, das Suchergebnis zu erweitern

  • Möglichst wenige AND-Verbindungen. Begriffe zu dem Aspekt suchen, von dem die niedrigste Trefferzahl erwartet wird, z. B. „Intervention“. Wenn diese Trefferzahl schon überschaubar ist, nicht mit „AND“ mit weiteren Aspekten, z. B. „Erkrankung“, verbinden.

  • MeSH-Oberbegriff mit Unterbegriffen suchen.

  • MeSH-Begriff nicht auf Hauptaspekt, d. h. nicht „Major Topic“ bei PubMed anklicken.

  • Subheadings weglassen.

  • Wichtig: Unter der Begriffserläuterung zum jeweiligen MeSH-Begriff nachsehen, seit wann es den MeSH-Begriff gibt. Verweise und davor verwendete MeSH-Begriffe beachten und verwandte bzw. ältere Begriffe mit „OR“ einschließen.

  • Im „Permuted Index“ weitere MeSH-Begriffe, die ein bestimmtes Wort enthalten, ansehen und falls erforderlich berücksichtigen. Verwandte Begriffe mit „OR“ verknüpfen („Permuted Index“ in PubMed unter PubMed-MeSH-Browser: www.nlm.nih.gov/mesh/MBrowser.html [Search MeSH: ANY Fragment]).

  • Freitextbegriffe mit verschiedenen Schreibweisen, Endungen und Synonymen verwenden, sinnvoll trunkieren, mit „OR“ verbinden.

Zusammenfassung der wichtigsten Grundlagen bei der Suche mit PubMed [1,2,3,4,5]

  • Automatic Term Mapping: einfache Suche ohne Angabe von Feldkürzeln und ohne Trunkierung: PubMed-interne Umwandlung mit „Search Details“ ansehen.

  • Textwortsuche (für verschlagwortete und nichtverschlagwortete PubMed-Komponenten).

  • Häufig verwendete Suchfelder (Feldkürzel: siehe unter Help → Search Field Descriptions and Tags): [au], [ti], [tiab], [tw], [pt].

  • Trunkierung mit „*“: Wortstamm und variable Endungen: umfasst max. 600 Endungsvarianten. Warnmeldung beachten bei mehr als 600: später trunkieren, evtl. Feldkürzel anfügen.

  • MeSH-Suche: Informationen in der MeSH-Database beachten.

  • Boole’sche Operatoren: Großschreibung „AND“, „OR“, „NOT“. Bei der Kombination mit verschiedenen Boole’schen Operatoren Reihenfolge bzw. Klammerung beachten.

  • History nutzen: Aspekte in Einzelschritten suchen und dann mit Boole’schen Operatoren kombinieren.

  • Begrenzung des Suchergebnisses einer Textwortsuche auf verschlagwortete Literaturstellen: Suchnummer AND medline[sb]. Begrenzung des Suchergebnisses einer Textwortsuche auf nichtverschlagwortete Literaturstellen: Suchnummer NOT medline[sb].

  • Eingrenzungsmöglichkeiten mit Filtern: „Article types“, „Species (Humans)“, „Languages“, „Publication dates (custom range)“ u. a. Weitere Optionen: „Show additional filters“ („Ages“, „Sex“ u. a.).

  • Abspeichern der History in Word: mit „Kopieren & Einfügen“. Tabellenform bleibt erhalten. Kein Neustart von Word aus möglich. Abspeichern der History in PubMed mit „Sign in to NCBI“. Dort erneute Ausführung der Suche möglich, aber die übersichtliche Tabellenform bleibt nicht erhalten. Umwandlung in eine One-Line-Strategie.

  • Abspeichern der Literaturstellen („Results“) mit „Send to“ (diverse Auswahlmöglichkeiten).

  • Eingrenzung auf Volltextartikel: Auf der Seite mit der Anzeige der Literaturangaben in der linken Spalte unter „Text availability“ auf „Free full text“ klicken (kostenlos) oder „Full text“ (kostenlos zugänglich oder lizenzpflichtig).

Zugang zum Volltext

Im Anzeigeformat „Abstract“ ist am Ende des Abstracts ein (Verlags‑)Symbol zu finden, falls der Verlag elektronische Volltexte anbietet. Mit dem Filter „Text availability“ kann man sich nur die Literaturstellen mit Zugang zum Volltext anzeigen lassen (s. oben). Eine Recherche nach der Online-Verfügbarkeit von Zeitschriften ist via Elektronische Zeitschriftenbibliothek Regensburg (https://ezb.uni-regensburg.de) möglich. Hat man keinen Zugang zum Volltext, können Zeitschriftenartikel via Subito (https://www.subito-doc.de) kostenpflichtig bestellt werden.

Fazit für die Praxis

  • Eine systematische Literaturrecherche ist notwendig, um die zur Fragestellung relevanten Artikel möglichst zuverlässig zu finden.

  • Eine konkret formulierte Fragestellung nach PICO ist hilfreich für die Entwicklung einer zuverlässigen Suchstrategie.

  • Der verschlagwortete Teil von PubMed kann mit Begriffen aus der MeSH-Datenbank durchsucht werden.

  • Bei der MeSH-Suche werden Schreibvariationen (Synonyme, verschiedene Schreibweisen, Schreibfehler) von MeSH-Begriffen automatisch mitberücksichtigt.

  • Der nichtverschlagwortete Teil von PubMed kann nur mit Textwörtern durchsucht werden.

  • Durch die Textwortsuche kann ein Teil von falsch bzw. uneinheitlich verschlagworteten Artikeln gefunden werden.