医学文献检索作业文档格式.docx

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SinoMed、PubMed、WebofScience、CNKI

（二）检索词

1.检索词的确立过程

根据研究课题，进行拆词以确定检索词。

研究课题可拆成：

GPR30/在/乳腺癌/中/表达/的/作用/和/意义。

首先，可去掉虚词和介词“在”，“中”，“的”，“和”。

其次，去掉含义相近或者相包含的词：

“表达”涵盖了“作用”和“意义”，因此去掉“作用”和“意义”；

而GPR30作为一种雌激素受体，必须由细胞表达才能发挥作用，因此去掉“表达”。

最后，只剩下“GPR30”及“乳腺癌”。

GPR30作为一种比较新研究的蛋白，尚没有其对应的主题词，只有其全称G蛋白偶联蛋白（Gprotein-coupledreceptor30），因此以GPR30、G蛋白偶联蛋白和Gprotein-coupledreceptor30作为关键词，而对“乳腺癌”的研究时间比较长，有其专门的主题词，因此以“乳腺癌”作为主题词。

2.检索词的获取

●利用SinoMed主题词检索获得“乳腺癌”中英文检索词（图3.2.1）：

图3.2.1SinoMed主题词检索获取检索词

●利用CNKI翻译助手获得“乳腺癌”的英文检索词（图3.2.2）：

图3.2.2CNKI翻译助手获得“乳腺癌”的英文检索词

●最终确定检索词为：

1）中文检索词：

G蛋白偶联受体30、GPR30、乳腺癌、乳腺肿瘤、乳腺瘤、乳腺癌症

2）英文检索词：

Gprotein-coupledreceptor30、GPR30、breastcancer、breastneoplasm、breasttumor、cancerofbreast、breastcarcinoma、carcinomamammae、mastocarcinoma、mammarycancer

（三）检索式

1.基本检索：

1）中文检索式：

（G蛋白偶联受体30ORGPR30）AND（乳腺癌OR乳腺肿瘤OR乳腺瘤OR乳腺癌症）

2）英文检索式：

PubMed：

（gpr30OR"

Gprotein-coupledreceptor30"

）AND（"

breastneoplasms"

OR（"

breast"

AND"

neoplasms"

）OR"

cancer"

breastcancer"

）

2.高级检索

1）SinoMed：

在高级检索界面构建表达式：

（（"

GPR30"

[常用字段:

智能]）OR"

G蛋白偶联受体30"

智能]）AND"

乳腺癌"

智能]进行检索，得到详细检索表达式：

（"

[常用字段]OR"

[常用字段]）AND（"

乳腺肿瘤"

乳腺癌症"

乳腺瘤"

[主题词]）；

2）PubMed：

选择“Advanced”检索入口进入高级检索界面，构建表达式:

GPR30[Allfields]AND“breastcancer”[Allfields]进行检索。

接着构建表达式：

"

[Allfield]AND“breastcancer”[Allfields]进行检索。

最后将两次检索结果用“OR”并起来进行检索。

3）WebofScience：

首先在检索界面构建表达式：

GPR30[主题]AND“breastcancer”[主题]进行检索，接着用"

紧接着在高级检索界面检索历史处将两次检索用“AND”发送到检索框进行高级检索。

4）CNKI：

（GPR30[主题]或含Gprotein-coupledreceptor30[精确]）并含（乳腺癌[主题][模糊]）进行检索。

（四）检索途径及检索结果

SinoMed

1.基本检索

图3.4.1基本检索结果

直接在检索框内输入检索式子（G蛋白偶联受体30ORGPR30）AND（乳腺癌OR乳腺肿瘤OR乳腺瘤OR乳腺癌症）即可进行检索。

检索结果：

所得检索记录为9条，其中核心期刊6条，中华医学会期刊2条，循证文献0条。

有4篇题名不含“乳腺癌”但内容相关，1篇为英文文献。

全部与主题相关。

2.高级检索

图3.4.2高级检索

检索结果：

与基本检索结果相同。

3.主题词检索

3.4.3主题词检索结果

由于GPR30没有主题词，所以先在主题词检索界面查找“乳腺癌”主题词，然后发送到检索框进行主题词检索，接着在检索结果框中输入“GPR30ORG蛋白偶联受体30”进行二次检索。

所得检索记录为5条，其中核心期刊3条，中华医学会期刊1条，循证文献0条。

有2篇题名不含“乳腺癌”但内容相关，1篇为英文文献。

PubMed

直接在检索框内输入检索式子（GPR30OR"

）进行检索。

图3.4.4PubMed基本检索结果

所得检索记录为91条.其中有些文章只含“GPR30”不含“breastcancer”或者只含“cancer”，所得检索结果并非完全与主题相关

图3.4.5PubMed高级检索界面

在高级检索界面，构建表达式:

图3.4.6PubMed高级检索结果

所得检索记录为73条。

大部分与主题相关.将检索结果限定在Title/Abstract后，得到检索结果为72条，相关性较好。

3.4.6主题词检索结果

在MeSH主题词检索界面输入“breastcancer”检索，浏览选词，确定“breastcancer”的规范化主题词为“BreastNeoplasms”，点击显示该主题词的详细信息，点选“RestrictionSearchtoMajorTopicheadingsonly”,然后发送到检索框进行检索，最后在高级检索界面的检索历史中用布尔逻辑运算并上GPR30OR"

（限定在标题或摘要）进行检索。

所得检索记录为51条，检索结果相对更加准确。

WebofScience

1.高级检索

图3.4.7“breastcancer”及同义词检索

由于WebofScience不设主题词，因此在检索时要考虑同义词。

首先在检索界面输入“breastcancer”，检索范围设定为“主题”，然后在提问框中逐个输入“breastcancer”的同义词，并用OR连接起来进行检索，具体如图3.4.7

接着在检索界面输入“GPR30”OR"

，检索范围限定为主题进行检索。

然后在高级检索界面的检索史中将两次检索策略用“AND”并起来发送到检索框进行检索。

图3.4.8高级检索

所得检索记录为237条.其中有些文章只含“GPR30”不含“breastcancer”或者只含“cancer”，所得检索结果并非完全与主题相关.对检索进一步进行限制，把检索词限定在题目，最终得到的检索记录为31条，相关性高（图3.4.9）。

图3.4.9高级检索（检索词限定在标题）

2、作者检索

首先对所得的31条检索结果按作者排序进行分析，发现MAGGIOLINIM发表的文章有6篇，相对比较多（图3.4.10）。

因此以MAGGIOLINIM进行作者检索，限定为“仅限精确匹配”。

图3.4.10按作者排序分析结果

图3.4.11作者检索结果

所得检索记录为81条.其发表的文章大多集中在G蛋白偶联雌激素受体与肿瘤的关系这一研究领域。

CNKI

直接在检索框内输入检索式子（G蛋白偶联受体30ORGPR30）AND（乳腺癌OR乳腺肿瘤OR乳腺瘤OR乳腺癌症），限定在主题范围，进行检索（图3.4.12）。

所得检索记录为88条，但相关性不高。

检索结果中亦包括了英文文献。

图3.4.12基本检索结果

图3.4.13高级检索结果

CNKI：

（GPR30[主题]或含Gprotein-coupledreceptor30[精确]）并含（乳腺癌[主题][模糊]）进行检索（如图3.4.13）。

所得检索记录为15条。

13与主题相关，有两条内容并不是涉及GPR30与乳腺癌的关系。

（六）记录数：

基本检索

高级检索

主题词检索

9

5

91

72

51

-

31

88

15

（七）密切关系文献（1条）：

GPR30及其信号通路在乳腺癌中的研究进展

EstrogenreceptorGPR30/GPER1anditsroleinbreastcancer

RoleofGPR30inendometrialpathologyaftertamoxifenforbreastcancer

GPR30在原发及复发性乳腺癌中的表达和意义

四、相关信息分析与管理

1．对获取的信息如何进行有效的管理

1）前准备:

将四个库由高级检索所获得的结果依次导入文献管理软件NoteExpress中新建的同一子目录，得到125条记录。

首先对题录进行查找重复记录，结果显示有七条题录重复，包括一条英文，6条中文。

接着删除重复题录。

删除后剩下118条重复题录.

2）标记文献:

逐篇浏览题录信息,采用插旗子或者星标的方法为题录设置优先级,依次包括非常高、高、普通、低、非常低五个等级。

3）做笔记：

在组织→优先级目录下重点阅读“非常高、高、普通”的题录摘要信息，并做笔记

4）批量下载全文:

下载优先级为“非常高、高、普通”的全文。

英文题录选Elsecier、SpringerLink、Science、TheLancet等数据库下载，中文题录选CNKI、万方、维普等中文数据库下载。

5）题录统计：

选中文件夹→单击右键→文件夹统计信息→分别按年份、作者、期刊字段统计题录信息，查看该研究领域的研究动态、高产作者、核心期刊，一遍进一步进行检索结果如图（3.4.14）。

图4.1文件夹统计信息

6）文章撰写：

当所有工作准备完毕后，就可以撰写文章，当需要引用文献的时候，将光标置于需插入引文处，利用word里的NE插件，将所需引用文献直接导入文章中。

2．如何分析相关信息，满足调研的目标

1）WebofScience中可对检索结果进行分析和创建引文报告。

其中检索结果分析可选用多个字段进行分析，本研究课题采用“作者”字段进行分析以查看该研究领域的高产作者，结果如图3.4.10，然后进一步检索该作者出版的文章，丰富资料来源.引文报告结果如图3.4.14，从中可以看出哪些文章是比较热门的。

图4.2文件夹统计信息

2）利用GoPubMed对PubMed的检索结果进行分析，可按出版年份、出版国家、核心期刊、高产作者、主题词、高产作者间的合作等进行分析。

以便挖掘高产作者、核心期刊和热门主题词等，从而进一步进行检索，得到更多有用信息。

对出版年份、出版国家进行分析

按主题词的研究情况排序显示高产出作者间的合作关系

显示相关研究的时间变化

图4.3对PubMed检索结果进行分析

图4.4SinoMed结果统计

3）SinoMed可以在检索结果右栏直接进行统计分析，分别查看主题、

学科、期刊、作者、时间地区，以便我们深入了解这一研究领域的发展状况，

进一步细化研究课题。

4）CNKI可以在检索结果直接按被引次数进行排序，方便了解文章的热度。

图4.5CNKI按被引次序进行排序