4. Wybór słów kluczowych, słów pochodzących z języka naturalnego

Słowa pochodzące z języka naturalnego (ang. free-text terms) to terminy, które podczas procesu przeszukiwania będą wyszukiwane w obrębie tytułu, abstraktu, słów kluczowych autora i w polach tekstu wskazanych w strategii wyszukiwawczej.

Niektórzy autorzy mogą odwoływać się do tego samego pojęcia używając innego terminu, dlatego tak istotne jest, aby wprowadzić jak najwięcej właściwych słów kluczowych. Nieuwzględnienie relewantnych terminów alternatywnych może skutkować pominięciem istotnych dla wyszukiwania artykułów.

Aby je zidentyfikować, należy:

• przeprowadzić wstępne przeszukiwanie tematu, którego dotyczy dana strategia i zwrócić szczególną uwagę na słowa, które zostały użyte w tytule, abstrakcie i słowach kluczowych autora
• wyszukać opublikowane przeglądy systematyczne dotyczące tego samego lub zbliżonego tematu i odnaleźć w nich terminy, które zostały wykorzystane do opisania poszczególnych pojęć
• odnaleźć synonimy, alternatywne sposoby zapisu, akronimy, skróty, terminy medyczne, słowa używane w mowie potocznej
• wykorzystać właściwe hasła przedmiotowe (ang. controlled vocabulary terms), a także synonimy i wyrazy bliskoznaczne dostępne w słownikach przedmiotowych
• skonsultować się z ekspertem z dziedziny, na temat której przeprowadzana jest strategia wyszukiwania.

Pomocne mogą okazać się narzędzia do analizy tekstu (ang. text mining), programy do wizualizacji terminów wyszukiwawczych, jak również strony, na których umieszczane są przykłady opracowanych zagadnień/konceptów (ang. search filters).

Wyszukane dla poszczególnych konceptów terminy wyszukiwawcze należy w odpowiedni sposób udokumentować.

Hedges

• zbiory terminów, słów kluczowych, fraz i haseł przedmiotowych służących do identyfikacji konkretnych pojęć lub typów badań w określonych bazach danych/platformach
• opracowywane są przez doświadczonych ekspertów z danej dziedziny
• część z nich została zweryfikowana za pomocą wskaźników oceny diagnostycznej – czułości, swoistości i precyzji.

Przydatne linki

• Zasoby opracowanych hedges: The InterTASC Information Specialists’ Sub-Group Search Filter Resource, University of Alberta (Health Sciences Search Filters), McMaster Health Knowledge Refinery (Hedges Project), Flinders University (Flinders Filters), Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH Search Filters Database), Healthcare Improvement Scotland, Canadian Health Libraries Association
• Przykłady opracowanych strategii wyszukiwania dla baz danych Medline i Embase na platformie Ovid: BMJ Best Practice
• Przykłady opracowanych strategii wyszukiwania dla różnych baz danych biomedycznych: bmi-online Search Blocks
• Blog z propozycjami opracowanych strategii wyszukiwawczych dla bazy danych PubMed: PubMed Search Strategies