Busca na literatura: Como utilizar as bases de dados para identificar estudos de interesse

Publicado por 17 de Setembro de 2021 em

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O avanço da ciência criou um cenário dúbio: concomitantemente ao aumento expressivo de informações disponíveis sobre múltiplos assuntos das mais variadas áreas do conhecimento, cria-se uma impossibilidade humana de se manter atualizado. 

Para exemplificar, atualmente, apenas o PubMed, um dos maiores repositórios de dados da literatura biomédica, contempla mais de 32 milhões de citações, o que torna impossível a absorção de tanto conteúdo. 

Nesse contexto, é fundamental uma sensibilização das buscas nas bases ou repositórios, direcionando-a especificamente para um determinado conteúdo que se deseja aprofundar. Lembrando que a identificação das evidências, seguida da avaliação crítica sistematizada, deve sempre apoiar a prática clínica do profissional da saúde, 

Para que possamos utilizar esta base de dados, é necessário que entendamos como estruturar a busca. Esta deve ser constituída com base em estratégias de busca, as quais representam uma união sistemática de termos que, se estruturados da maneira correta, criam uma conexão adequada entre a pergunta que se deseja responder e os artigos específicos disponíveis nesta interface. Em suma, é um mecanismo de seleção de estudos relevantes para o usuário naquele momento.

Para estruturarmos a busca precisamos preencher os critérios necessários para uma correta identificação dos estudos mais relevantes. Para isso, há cinco etapas a serem seguidas:

  1. Identificação da pergunta estruturada
  2. Escolha da base ou repositório de dados 
  3. Escolha e uso dos descritores em saúde
  4. Escolha e uso dos operadores booleanos 
  5. Escolha e uso de filtros de busca
  1. Identificação da pergunta estruturada

A pergunta de interesse deve ser estruturada utilizando os conhecidos acrônimos, entre eles:

PICO 

Acrônimo utilizado para buscas por estudos que envolvam tratamento e/ou prevenção, como ensaios clínicos ou revisões sistemáticas, onde P = população u condição de interesse; I = intervenção de interesse; C = comparador e O = outcome (desfecho).

PECO

Acrônimo utilizado para buscas por estudos relacionadas à fatores de exposição (risco ou proteção) e prognóstico, como coortes ou caso-controles, onde P = população de interesse; E = exposição; C = comparador (não exposição ou outra exposição) e O = outcome (desfecho). 

 

Vejamos um exemplo:

Pergunta de interesse: A metformina é efetiva e segura para portadores de diabetes mellitus tipo 2?
Pergunta estruturada com os elementos do acrônimo PICO:

  • P: pessoas com diabetes mellitus tipo 2
  • I: cuidados nutricionais e de hábitos de vida + metformina 
  • C: cuidados nutricionais e de hábitos de vida
  • O: mortalidade, eventos cardiovasculares, eventos adversos, qualidade de vida, níveis séricos de hemoglobina, etc. 

Como será detalhado adiante, para elaborar a estratégia de busca para cada base, são utilizados mais comumente os elementos ‘P’ e ‘I’. No entanto, a definição de todos os elementos é fundamental para a posterior identificação dos estudos de interesse.

  1. Escolha da base ou repositório de dados

No contexto brasileiro, há três bases de dados de maior relevância para as buscas rotineiras na literatura: 

  • MEDLINE (Medical Literature Analisys and Retrieval System Online), que, no Brasil, habitualmente, acessamos via PubMed (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/). É uma base de dados on-line de acesso gratuito de referências e resumos de revistas científicas da área biomédica, onde são indexadas mais de 5 mil referências dos Estados Unidos e de mais 80 países.
  • Biblioteca Cochrane (https://www.cochranelibrary.com/), coleção de seis bancos de dados que contem diferentes conteúdos entre eles: 

(i) Cochrane Database of Systematic Reviews (CDSR) – contém todas as revisões sistemáticas e protocolos desenvolvidos pelos colaboradores da Cochrane

(ii) Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) – contém os ensaios clínicos randomizados.

(iii) Cochrane Clinical Answers (CCA) – contém respostas curta e objetiva.  para questões clínicas.

  • LILACS (Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde), acessada pela repositório Biblioteca Virtual em saúde (BVS, https://lilacs.bvsalud.org/). É considerada o mais importante e abrangente índice da literatura científica e técnica produzida por autores da América Latina e Caribe e publicada em seus respectivos territórios. É um base fundamental quando a pergunta de interesse envolve condições de saúde prevalentes nestes territórios, como doenças tropicais negligenciadas (malária, Chagas, leishmaniose, etc).
  1. Escolha e uso dos descritores  em saúde

Descritores são conjuntos de termos que estruturam um vocabulário específico para identificar estudos dentro das bases ou repositórios de dados.

Têm o objetivo de padronizar a indexação de documentos científicos disponibilizados em fontes de informação eletrônica e funcionam como ‘etiquetas’ que rotulam os estudos para que eles possam ser recuperados quando colocamos estas etiquetas nos campos de busca.

 No contexto das ciências da saúde, temos o principal vocabulário estruturado denominado Medical Subject Headings (MeSH, https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh/), utilizado para indexação de documentos para o MEDLINE (via PubMed). A partir dele, a BVS e desenvolveu o DeCS (Descritores em Ciências da Saúde, https://decs.bvsalud.org/), em português e espanhol, para recuperar artigos em seu repositório.

É valido ressaltar que, quando ainda não há um descritor oficial para o termo em uma base de dados, geralmente por se tratar de um tema ainda em desenvolvimento (como Covid-19 no início de 2020), devemos utilizar o termo livre, além de seus sinônimos.

  1. Escolha e uso de operadores booleanos

Operadores booleanos são termos utilizados para conectar os descritores em saúde, criando assim, uma estratégia de busca completa. Cada operador booleano possui uma função específica:

  • OR: recupera todas as referências que contenham pelo menos um dos termos interligados; é utilizado para ampliar o número de referências, tornando a busca mais sensível.
  • AND: recupera todas as referências que contenham obrigatoriamente todos os termos interligados; é utilizado para especificar a busca. 
  • AND NOT: exclui da busca o termo seguinte ao operador; utilizado para excluir termos não desejados (este operador não é recomendado para buscas no contexto de sínteses de evidências pelo risco de excluir estudos relevantes). 
  1. Escolha e uso de filtros de busca

Pra se obter resultados mais específicos, a busca pode ser limitada for alguns fatores, como data da publicação do artigo, idioma de publicação, desenho do estudo, nome da revista, etc.

Cada base ou repositório possui filtros específicos para esta finalidade. O PubMed, por exemplo, possui filtros em sua barra lateral esquerda que podem ser facilmente selecionados durante a busca. 

Retomando nossa pergunta de interesse, a estratégia de busca para o MEDINE (via PubMed) seria:

“Diabetes Mellitus”[Mesh]) AND “Metformin”[Mesh]

Para finalizar, por meio deste post observamos que a imensa quantidade de informações disponíveis nas múltiplas bases de dados exige um domínio do processo de busca para identificação de estudos para responder às questões de interesse e embasar a prática clínica.  Tal processo, perpassa por cinco passos necessários para elaborar uma estratégia de busca adequada.

Autoria: Gabriel Tavares Bigaton Zotelli

Aluno de graduação do curso de Medicina, Escola Paulista de Medicina (EPM), Universidade Federal de São Paulo (Unifesp)

Referências

DECS/MESH Descritores em Ciências da Saúde. [S. l.], 31 ago. 2021. Disponível em: https://decs.bvsalud.org/. Acesso em: 31 ago. 2021.

LATORRACA, Carolina de Oliveira Cruz; RODRIGUES, Mayara; PACHECO, Rafael Leite; MARTIMBIANCO, Ana Luiza Cabrera; RIERA, Rachel. Busca em bases de dados eletrônicas da área da saúde: por onde começar. Portal Regional da BVS Informação e Conhecimento para a Saúde português español english français, Biblioteca Virtual em Saúde, p. 59-63, 24 fev. 2019. DOI biblio-1015338. Disponível em: https://docs.bvsalud.org/biblioref/2019/09/1015338/rdt_v24n2_59-63.pdf. Acesso em: 31 ago. 2021.

SANCHEZ, Cristiane Sinimbu. Tutorial DeCS/MeSH: Descritores em Ciências da Saúde/Medical Subject Headings. In: Tutorial DeCS/MeSH: Descritores em Ciências da Saúde/Medical Subject Headings. AcervoDigital da UFPR, 17 ago. 2020. Disponível em: https://hdl.handle.net/1884/65643. Acesso em: 31 ago. 2021.

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