Age-Specific Search Strategies for Medline
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many clinicians and researchers are interested in patients of a specific age (childhood, geriatrics, and so on). Searching for age-specific publications in large bibliographic databases such as Medline is problematic because of inconsistencies in indexing, overlapping age categories, and the spread of the relevant literature over many journals. To our knowledge, no empirically tested age-specific search strategies exist for Medline. OBJECTIVE: We sought to determine the retrieval characteristics of age-specific terms in Medline for identifying studies relevant for five clinical specialties: adult medicine, geriatric medicine, pediatric medicine, neonatal medicine, and obstetrics. METHODS: We compared age-specific search terms and phrases for the retrieval of citations in Medline with a manual hand search of the literature for 161 core health care journals. Six experienced research assistants who were trained and intensively calibrated read all issues of 161 journals for the publishing year 2000. In addition to classifying all articles for purpose and quality, study participants' ages were also recorded. Outcome measures were sensitivity, specificity, precision, and accuracy of single and combination search terms. RESULTS: When maximizing sensitivity, the best sensitivity and specificity achieved with combination terms were 98% and 81.2%, respectively, for pediatric medicine, 96.4% and 55.9% for geriatric medicine, 95.3% and 83.6% for neonatal medicine, 94.9% and 64.5% for adult medicine, and 82% and 97.1% for obstetrics. When specificity was maximized, all disciplines had an expected decrease in sensitivity and an increase in precision. Highest values for optimizing best sensitivity and specificity were achieved in neonatal medicine, 92.5% and 92.6%, respectively. CONCLUSION: Selected single terms and combinations of MeSH terms and textwords can reliably retrieve age-specific studies cited in Medline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,048 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».