Suchen auf PubMed

Mit 27 Millionen Einträgen ist PubMed die größte, frei zugängliche Literaturdatenbank für die Biomedizin. Sie wird von den US-Nationalen Gesundheitsinstituten finanziert, ist deshalb natürlich englischsprachig, erfasst 5633 Zeitschriften (Stand 2016) und wächst jährlich um ca. 500.000 Einträge. Es folgt eine kleine Anleitung mit Beispielen, wie man aus dieser Flut von Informationen neue Fachpublikationen anhand von Titel, Autor, Stichwort oder Fachgebiet, findet. Natürlich gibt es dafür bereits eine ausführliche Hilfe-Funktion bei PubMed, und sogar Tutorials auf YouTube. Aber vielleicht führt Euch meine Variante ja noch etwas schneller zum Ziel…

Wir beginnen auf der Startseite https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed, wo man natürlich in das Suchfeld seine Begriffe einfach hineinschreiben und auf das Beste hoffen kann.

Das funktioniert schon mal ganz gut, wenn man den exakten Titel der Publikation kennt, oder wenn der Autor einen sehr ausgefallenen Namen hat. Einer meiner Texte für Nature Medicine z.B. hatte den Titel „New Rules for Lazy Professors“ und in der ganzen Datenbank gibt es nur einen einzigen Eintrag mit exakt diesem Titel:

Über den „Full text link“ kann dieser Text nun aufgerufen werden. Fertig.

Schon für die Suche nach Autoren empfiehlt sich die fortgeschrittene Suche. Dazu unter dem Eingabefeld „Advanced“ klicken, auf der folgenden Seite das Feld „Author“ auswählen und erst den Nachnamen eingeben, dann die Initialen. Das sähe bei mir folgendermaßen aus:

Durch die Kombination mit AND kann man weitere Autoren nach dem gleichen Muster eingeben, oder – je nachdem, welches Feld man wählt – auch ein Wort, das z.B. im Titel der Arbeit vorkommt. Bleiben wir bei obigem Beispiel, so finden wir 55 Artikel, sortiert nach dem Erscheinungsdatum. Von denen sind aber nur zehn von mir – ein Problem, das jeder haben dürfte, der nicht gerade einen höchst exklusiven Namen sucht. In solchen Fällen kann es helfen, den Zeitraum für das Suchergebnis einzuschränken. Und das geht so:

Häufiger als nach Autoren und einem mehr oder weniger bekannten Titel werden die meisten wohl nach einem bestimmten Thema oder Stichwort suchen. Hier kommen die sogenannten MeSH-Terms ins Spiel. Das sind Schlagwörter, die hierarchisch gegliedert sind, und von denen es ca. 25000 gibt. Mehrere Seiten helfen, die besten MeSH-Terms für eine Suche zu finden. Ich empfehle den MeSH-Browser des NIH in der Bäumchenansicht, oder für Fortgeschrittene diese Suchmaske, die zu einem bestimmten Begriff die Kategorie und die Hierarchie aufzeigt.

Zugegeben, dies sieht ziemlich kompliziert aus. Deshalb an dieser Stelle lieber ein Beispiel: Für einen Kunden soll ich über neue klinische Studien zu Lungenkrankheiten berichten, Krebserkrankungen werden aber bereits von einem anderen Kollegen abgedeckt. Dazu nutze ich den Suchbegriff (Respiratory Tract Diseases NOT Neoplasms AND Clinical Trial[ptyp]).

Wie komme ich darauf? Nun, den ersten Teil der Formel habe ich aus dem MeSH-Browser gezogen, und zwar unter „Diseases“ -> „Respiratory Tract Diseases“. Die Krebserkrankungen, zu denen ich keine Publikationen sehen will, stehen unter „Neoplasms“ und dieser zweite Teil der Formel bekommt deshalb ein NOT vorangestellt.

Mit dieser Formel erhalte ich in der PubMed-Suchmaske fast 900.000 Treffer, kann jedoch auf der linken Seite jede Menge Filter aktivieren – unter anderem nach Zeitraum, Verfügbarkeit des Textes (freier Volltext, Volltext oder nur Abstract) und Publikationstyp. Bei Letzterem klicke ich auf „Clinical trials“ – und habe endlich, was ich will.

Als Sahnehäubchen obendrauf bietet PubMed auch noch die Benachrichtigung per E-Mail an, wann immer neue Artikel mit den angegebenen Suchkriterien erscheinen. Man erreicht diesen tollen Service durch anklicken von „Create alert“ unter dem Suchfenster. Die Auswahlmöglichenkeiten hier sind eigentlich selbsterklärend und der Dienst setzt eine Anmeldung beim NCBI voraus, die jedoch kostenlos ist und innerhalb von Minuten bestätigt wird.