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„Tailored“ Suchen (TaiSu): Erweiterung der PubMed-Suche um eine Termdistanz-basierte Komponente mittels regulärer Ausdrücke
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Published: | February 12, 2008 |
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Hintergrund
Bis dato werden zwar Kombinationen (boolsche Verknüpfungen) von Suchtermen in gängigen Gesundheits-bezogenen Datenbanken (PubMed, Cochrane Library) berücksichtigt, deren Distanz zueinander aber nicht. Die Spezifität einer Suche lässt sich durch Beschränkung auf eine bestimmte Termdistanz (proximity search) teilweise erheblich steigern.
Methoden
Der vorliegende Beitrag stellt eine effizienteren Suchstrategie für PubMed vor. Leider ist proximity search bisher nur in kostenpflichtigen Suchoberflächen (wie Ovid) verfügbar. Das „Tailored Suchen“ (TaiSu) ist ein Open-Source-Projekt mit web-basiertem Zugang. TaiSu besteht aus einem generischen Suchverfahren, das hybriden Charakter aufweist. Es übernimmt die Suchergebnisse einer PubMed-Suche und wendet dann auf diese eine proximity search mittels eines zweiten Satzes von Suchtermen an. Möglichkeiten und Grenzen des Verfahrens werden am Beispiel einer Suche in der Arzneimittelklasse atypischer Neuroleptika erläutert. Absolute und relative Reduktion der Suchtreffer vor und nach dem Filtern mit TaiSu werden berechnet.
Ergebnisse
Die Suchergebnisse (die ersten 500 Treffer) der PubMed-Suche werden anhand TaiSu durch eine proximity search gefiltert. Diese wird anhand Regex (regulärer Ausdrücke) durchgeführt. Technisch erfolgt dies mittels der Skriptsprache PHP und wird über eine einfache Internetoberfläche bedient.
Schlussfolgerung/Implikation
Obwohl Regex spätestens seit den 1950er-Jahren im Einsatz sind, findet ihre Suchanwendung in „EbM-Kreisen“ nur begrenzt statt. Im Entwicklungsplan des TaiSu stehen zunächst weitere Verbesserungen, wie die Überwindung des 500-Treffer-Limits und Erweiterungen, wie Relevanzsortierung.