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【心得】我与医学生物文献“检索式”的对话；附：两个绝招，一步到位写出最佳检索式

学术   2024-11-10 06:30   美国  
Bringing medical advances from the lab to the clinic.

关键词：文献检索；趋势研究；


▼ 文献计量分析，在人工智能快速发展下的大数据分析领域迸发出创新性。
资深学者可以由此梳理出自己领域的研究热点和趋势、新入门者可以系统把握研究领域的关键文献、重要学者及研究机构。
受制约SCI论文的医生或研究生可以由此解除SCI论文的枷锁。
（参加文献计量分析培训或需要提供分析服务，扫码👆）

已经持续了一年多的培训，Healsan培训组陆续帮助了医生/护士自发、PI派送、医院科研处安排等来源的学员。
大部分学员都能够独立完成分析；少数不能独立完成分析的，也会得到培训团队的一对一指导。第一目标非常简单：发表一篇SCI论文。

我们也陆续收到了一些学员发给我们的学习心得体会，所以刊登出来，以供其他同仁们借鉴。
很多学员是完全的学术小白，但他们都能完成分析；您还担心什么呢？
文末，我们给出Dr. Xie分享的一步到位秘笈。

我与医学生物文献“检索式”的对话

 

作为一名刚开始接触文献计量学的小白，我深刻体会到掌握检索式对学术研究的重要性。
检索式错了，后面做得再好、也是错误基础上的错误结论。

通过两周的学习和实践，我从最初的迷茫到逐渐掌握了技巧，这不仅让我对文献计量学的价值有了更深的理解，也让我在撰写论文时更加自信和高效。
以下是我的学习心得，希望能为同样在学习文献计量学的伙伴们提供一些启发。

一、学习的起点：为什么要学习文献检索？  

文献计量学是一个帮助研究者分析和总结文献数据的强大工具，而检索式则是进入文献世界的钥匙。
无论是写论文、进行研究综述，还是探索学科前沿，一个精准的检索式都能大大提升查找资料的效率和质量。
然而，刚开始学习时，我面临的第一个问题就是：如何构建一个合适的检索式。
简单的关键词往往无法满足需求，而复杂的检索式又让我无从下手。因此，我开始系统地学习关键词提取、逻辑运算符使用等技巧，并通过实践逐步掌握了如何高效地与数据库“对话”。

二、困难与突破：从迷茫到入门  

1. 碰到的问题  

在最初的学习过程中，我遇到了一些常见的困难：    
·关键词不够精准：例如，当我用"Cholangiocarcinoma AND Targeted Therapy"进行检索时，返回的结果数量巨大，但大多数文献与我的研究主题关系不大。
·逻辑运算符使用不足：没有加入相关的同义词或限定条件，导致错过了许多有价值的文献。
·检索结果不符合需求：很多文献看似相关，但打开后发现内容跑偏。

2. 学到的技巧  

面对这些问题，我反复研读“Healsan文献计量分析培训组”发给我的材料，并不断调整和尝试。下面是总结的一些关键技巧：
·扩展关键词：明确研究主题的核心词汇，并加入常见的同义词或变体。例如，对于“胆管癌”，可以加入“Cholangiocarcinoma”和“Bile Duct Cancer”。
·灵活使用布尔逻辑运算符：
o AND：连接核心关键词，限定必须同时出现。
o OR：加入同义词或近义表达，扩大检索范围。
o NOT：排除不相关内容，但使用时需谨慎。
·字段限定：通过限定关键词在标题（Title）或摘要
      （Abstract）中出现，可以提高结果的相关性。
·时间限制：筛选最新研究，例如限定为2015年之后的文献。

三、进一步优化：精准与高效  

在初步掌握检索式后，我开始尝试更复杂的检索策略，以满足更具体的研究需求。也就是多个关键词的组合。
例如，当需要找胆管癌靶向治疗的研究热点时，我加入了特定的靶点关键词（如FGFR2、IDH1）
通过这样的优化，我成功找到了一批与胆管癌靶向治疗密切相关的文献。这不仅提高了检索的效率，也让我更加理解了检索式设计的重要性。

四、学习文献计量学的好处  

随着检索式使用越来越熟练，我也进入到了下一步：文献计量分析，并由此开启了一个全新的视界：文献检索和文献计量分析不仅能帮助我找到想要的文献，还能带来以下重要的好处：    
提高论文写作效率：精准的检索式让我能够快速锁定高质量文献，为我的研究提供坚实的理论基础。     

 

发现研究热点：文献计量学分析工具（如CiteSpace、VOSviewer）结合检索结果，可以帮我发现学术领域的高频关键词、热门研究方向以及未来发展趋势。    

 

找到研究空白：通过分析文献分布，我能够清楚地了解哪些问题已经被广泛研究，哪些问题尚未得到充分关注，从而更好地定位自己的研究方向。  

 

节省时间与精力：学会构建精准检索式后，我避免了无效搜索和海量无用信息的干扰。

五、总结：学习文献计量学的心得  

·从简单开始，逐步优化：初学者可以从简单的关键词和逻辑运算符开始，逐渐加入同义词、字段限定和高级条件。
·多平台实践：在不同的数据库（如PubMed、Web of Science、CNKI）中实践，熟悉各个平台的特点。    
·结合分析工具：检索完成后，利用文献计量工具生成关键词共现图、时间趋势图等，为研究提供更多支持。
·反复调整与总结经验：检索式并非一蹴而就，通过不断试错和优化，才能真正掌握这一技能。

六、写给大家的一句话  

文献计量学和检索式是学术研究中不可或缺的工具。掌握它们，不仅能让你轻松找到文献，还能为你的论文增添深度与广度。
如果你正在学习，请记住，坚持练习，每一次调整都是进步的一小步。祝我们都能成为学术路上的“检索大师”！
 
编者按：

非常感谢Angela的分享。

借着这篇文章，我们也分享几个高质量检索的小秘密：

第一个技巧：一步到位法
1，找到相同关键词的高质量meta分析文章
第二步，找到你要做分析的类似题目；借用meta分析原文中使用的检索式
当然，这个小技巧只是适用于验证你的检索式是否完整时使用；为了提高自己的检索水平，你还是要先自己写检索式，然后再找到其他人写的检索式验证自己的检索式完整而准确的。
因为，我们读到过很多meta分析或者文献计量分析论文，其检索式是错误的。

第二个技巧：遇事不决、找GPT
比如，我输入“我想在Pubmed检索平台的论文题目中检索胰腺癌，请给我写出完整的检索式。”
GPT的答复如下：

显然，GPT给出的检索式不是完美的；但至少我们可以由此弥补我们自己的检索词的不足。

所以我写出的检索式会如下：
  • 第一步，直接用GPT给的检索式；
  • 第二步，自己分解开独立写检索式。
  • 第三步，找到meta分析原文看别人的检索式。

也期待您发来您的学习心得。

更多免费的文献计量分析资讯，点击▽
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编辑：Henry，微信号：healsan；助理：ChatGPT
美国Healsan Consulting(恒祥咨询)，专长于Healsan医学大数据分析（Healsan™）、及基于大数据的Hanson临床科研培训（HansonCR™）和医学编辑服务（MedEditing™）。主要为医生科学家、生物制药公司和医院科研处等提供分析和报告，成为诸多机构的“临床科研外挂”。
网址：https://healsan.com/
更多精彩，点击左下角“阅读原文”。


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Hanson临床科研
美国的七位生物医学科学家主持。通过专家讲座，交流医学课题选题思路及SCI论文撰写规范；通过经典论文解读，分享临床科研技巧和突破性进展；通过大数据分析，解析生物医学发展趋势及行业动态。只提供以数据为基础的客观报告，及专业、独立的思考。
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