gms | German Medical Science

Internetsuchmaschinen wie SUMSearch (SUMS) und Google Scholar (GS) durchsuchen gleichzeitig verschiedene Datenbanken und Archive und sollen die Suche nach der Nadel im Heuhaufen effizienter gestalten. Wir untersuchten, mit welchen Strategien sich optimale Ergebnisse für die Recherche nach medizinischen Leitlinien erzielen lassen und wie effizient die Suchmaschinen arbeiten.

Für beide Suchmaschinen wurde eine Strategie entwickelt, für die je ein krankheitsspezifischer Begriff einem Leitlinien-Suchbegriff mit hoher Trefferzahl zugeordnet wurde. Die Recherche erfolgte für neun Erkrankungen. Als Referenz für die erzielbaren Treffer dienten Ergebnisse einer umfassenden Expertenrecherche, die über Medline, Embase und verschiedene Leitliniendatenbanken erfolgte. Die Effizienz der neuen Suchstrategien wurde mit aus diagnostischen Tests bekannten Kennziffern – Sensitivität, Spezifität und der Number Needed to Read (NNR) – berechnet.

Nach Einsetzen der Strategien erhielten wir für alle Themen insgesamt 2830 Rohtreffer (1843 SUMS, 987 GS). Die Rohtreffer wurden analog der Kriterien der Referenzrecherche gefiltert.

In beiden Suchmaschinen konnte mit dem Begriff „guideline“ die höchste Anzahl von Leitlinien identifiziert werden (Sensitivität SUMS 81,5%; GS 31,9%). Der Suchbegriff „practice guideline“ hatte die höchste Spezifität (SUMS 89,5%; GS 95,7%) und gleichzeitig die geringste NNR (SUMS 7,0; GS 9,3).

SUMSearch ermöglicht mit einer einfachen Strategie einen Überblick über existierende Leitlinien. Im Vergleich der Suchmaschinen identifizierte SUMSearch relevante Leitlinien deutlich vollständiger und mit geringerem Zeitaufwand für das Screening der Treffer als Google Scholar.

Google Scholar eignet sich heute bei der relativ geringen Trefferquote, die mit einem höheren Aufwand erzielt wird, kaum für die Leitlinienrecherche.