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| 接触 | |
|---|---|
| 研究センター | 米国国立医学図書館(NLM) |
| 発売日 | 1996年1月 |
| アクセス | |
| Webサイト | pubmed.ncbi.nlm.nih.gov |
PubMedは、生命科学と生物医学に関する参考文献と抄録のMEDLINEデータベースを主に含む無料のデータベースです。国立衛生研究所の米国国立医学図書館（NLM）は、Entrez情報検索システムの一部としてデータベースを管理しています。[1]
1971年から1997年まで、MEDLINEデータベースへのオンラインアクセスは、主に大学図書館などの機関を通じて行われていました。 [ 2] 1996年1月に初めてリリースされたPubMedは、プライベートで無料の、自宅やオフィスベースのMEDLINE検索の時代の先駆けとなりました。[3] PubMedシステムは、1997年6月から一般に無料で提供されました。[2]
コンテンツ
MEDLINE に加えて、PubMed では以下のアクセスも提供しています。
- Index Medicusの印刷版からの古い参考文献（1951年以前まで遡る）
- Index Medicus や MEDLINE に索引付けされる前のいくつかの雑誌への参照、例えばScience、BMJ、Annals of Surgeryなど
- 医学主題標目表(MeSH) で索引付けされ、MEDLINE に追加される前の記事のレコードへの最新のエントリ
- 全文およびNLMレコードのサブセットが利用可能な書籍のコレクション[4]
- PMC引用
- NCBI ブックシェルフ
PubMedのレコードの多くには全文記事へのリンクが含まれており、その一部は無料で利用可能で、多くの場合PubMed Central [5]やヨーロッパPubMed Central [6]などのローカルミラーで利用できます。
MEDLINEに索引付けされ、PubMedを通じて入手可能なジャーナルに関する情報は、NLMカタログに掲載されています。[7]
2023年5月23日現在[アップデート]、PubMedには1966年まで遡り、一部は1865年まで、さらに一部は1809年まで遡る3500万件以上の引用と抄録が登録されている。同日現在[アップデート]、PubMedのレコードのうち2460万件が抄録とともにリストされており、2680万件のレコードには全文バージョンへのリンクがある（そのうち1090万件の論文は全文が無料で利用可能）。[8]過去10年間（2019年12月31日まで）で、毎年平均100万件近くの新規レコードが追加されている。
2016年にNLMは索引システムを変更し、出版社がPubMedに索引付けされた論文内のタイプミスや誤りを直接修正できるようになりました。[9]
PubMedには、略奪的ジャーナルに掲載された論文も含まれていると報告されている。データベースに収録するジャーナルの選択に関するMEDLINEとPubMedのポリシーは若干異なる。PubMed Centralのジャーナル索引付けの基準と手順に弱点があるため、略奪的ジャーナルの論文がPubMedに漏れてしまう可能性がある。[10]
特徴
ウェブサイトデザイン
2009年10月に新しいPubMedインターフェースが開始され、Googleのような素早い検索方式の使用が推奨されました。これは「テレグラム」検索とも呼ばれています。[11]デフォルトでは、結果は最新順で並び替えられますが、ベストマッチ、出版日、最初の著者、最後の著者、ジャーナル、またはタイトルに変更することもできます。[12]
PubMedのウェブサイトのデザインとドメインは2020年1月に更新され、2020年5月15日に更新された新機能とともにデフォルトになりました。[13]このサイトを頻繁に利用する多くの研究者から批判的な反応がありました。[14]
ハンドヘルド/モバイル向け PubMed
PubMed/MEDLINEは、NLMが作成した「PICO」オプション（臨床上の質問に焦点を当てたもの）などを使用して、ハンドヘルドデバイスからアクセスできます。 [15]モバイルフレンドリーで簡素化されたPubMedバージョンにアクセスできる「PubMed Mobile」オプションも利用できます。[16]
検索
標準検索
PubMed で簡単な検索を行うには、PubMed の検索ウィンドウに主題の主要な側面を入力します。
PubMed は、この最初の検索式を変換し、フィールド名、関連する MeSH (Medical Subject Headings) 用語、同義語、ブール演算子を自動的に追加し、結果の用語を適切に「ネスト」して、特にテキストワードと MeSH 用語を定期的に組み合わせる (OR 演算子を使用) ことで、検索式を大幅に強化します。[引用が必要]
PubMedチュートリアル[17]に示されている例は、この自動プロセスがどのように機能するかを示しています。
睡眠時遊行症の原因は、("病因"[サブ見出し] OR "病因"[全フィールド] OR "原因"[全フィールド] OR "因果関係"[MeSH 用語] OR "因果関係"[全フィールド]) AND ("夢遊病"[MeSH 用語] OR "夢遊病"[全フィールド] OR ("睡眠"[全フィールド] AND "歩行"[全フィールド]) OR "夢遊病"[全フィールド]) と翻訳されます。
同じく、
ソフト アタック アスピリン 予防は、("心筋梗塞"[MeSH 用語] OR ("心筋"[全フィールド] AND "梗塞"[全フィールド]) OR "心筋梗塞"[全フィールド] OR ("心臓"[全フィールド] AND "攻撃"[全フィールド]) OR "心臓発作"[全フィールド]) AND ("アスピリン"[MeSH 用語] OR "アスピリン"[全フィールド]) AND ("予防と管理"[小見出し] OR ("予防"[全フィールド] AND "管理"[全フィールド]) OR "予防と管理"[全フィールド] OR "予防"[全フィールド]) と翻訳されます。
包括的な検索
PubMedで最適な検索を行うには、その中核となる構成要素であるMEDLINE、特にMEDLINEの記事を索引付けするために使用されるMeSH（Medical Subject Headings）統制語彙を理解する必要があります。また、複雑な検索戦略、フィールド名（タグ）の使用、制限の適切な使用、その他の機能が必要になる場合もあります。レファレンス図書館員や検索専門家が検索サービスを提供しています。[18] [19]
PubMed の検索ウィンドウでの検索は、明確なトピックや、まだ MeSH 見出しが作成されていない新しい介入、および医薬品の市販ブランドや固有名詞の検索にのみ推奨されます。適切な見出しがない場合や、記述子が部分的な側面を表す場合にも便利です。シソーラス MeSH を使用した検索はより正確で、無関係な結果が少なくなります。さらに、綴り、単数/複数、または省略形の違いを考慮しなければならないフリーテキスト検索の欠点を回避できます。一方、データベースに最近組み込まれた、記述子がまだ割り当てられていない記事は見つかりません。したがって、徹底的な検索を保証するには、制御言語の見出しとフリーテキスト用語を組み合わせて使用する必要があります。[20]
ジャーナル記事パラメータ
ジャーナル記事がインデックス化されると、多数の記事パラメータが抽出され、構造化された情報として保存されます。このようなパラメータには、記事タイプ (MeSH 用語、例: 「臨床試験」)、二次識別子 (MeSH 用語)、言語、ジャーナルの国、または発行履歴 (電子発行日、印刷ジャーナルの発行日) などがあります。
出版タイプ: 臨床クエリ/システマティックレビュー
出版物タイプのパラメータを使用すると、さまざまな種類の臨床研究の報告書を含む出版物の種類による検索が可能になります。 [21]
セカンダリID
2005年7月以降、MEDLINEの記事索引作成プロセスでは、記事の要約から識別子を抽出し、それを二次識別子（SI）と呼ばれるフィールドに格納しています。二次識別子フィールドは、分子配列データ、遺伝子発現、化合物、臨床試験IDのさまざまなデータベースへのアクセス番号を格納するためのものです。臨床試験の場合、PubMedは2つの最大の試験登録機関であるClinicalTrials.gov（NCT識別子）と国際標準ランダム化比較試験番号登録（IRCTN識別子）の試験IDを抽出します。[22]
参照
特に関連性が高いと判断された参考文献にはマークを付け、「関連記事」を特定することができます。関連性がある場合は、複数の研究を選択し、「関連データを検索」オプションを使用して、それらすべてに関連する記事を（PubMed または他の NCBI Entrez データベースのいずれかで）生成することができます。その後、関連記事は「関連性」の順にリストされます。これらの関連記事のリストを作成するために、PubMed は、強力な単語重み付けアルゴリズムを使用して、各引用のタイトルと要約、および割り当てられた MeSH 見出しの単語を比較します。[23]「関連記事」機能は非常に正確であると判断され、論文の著者はフル検索の代わりに使用できることを提案しました。[24]
MeSHへのマッピング
PubMed は MeSH 用語とサブ見出しに自動的にリンクします。たとえば、「口臭」は「口臭」にリンクし (検索に含めます)、「心臓発作」は「心筋梗塞」に、「乳がん」は「乳がん腫瘍」にリンクします。適切な場合、これらの MeSH 用語は自動的に「拡張」され、より具体的な用語が含まれます。「看護」などの用語は、「看護 [MeSH]」または「看護 [サブ見出し]」に自動的にリンクされます。この機能は自動用語マッピングと呼ばれ、フリーテキスト検索ではデフォルトで有効になりますが、完全フレーズ検索 (つまり、検索クエリを二重引用符で囲む) では有効になりません。[25]この機能により、PubMed 検索の感度が高まり、医学用語の多様性を補うことで偽陰性 (見逃し) ヒットが回避されます。[25]
PubMedでは、引用符で囲んだ語句（例：kidney allograft）を記述した場合、アスタリスクで切り捨てた場合（例：kidney allograft*）、フィールドラベルで検索した場合（例：Cancer [ti]）には、用語の自動マッピングは適用されません。[20]
私のNCBI
PubMedのオプション機能「My NCBI」（無料登録）では、
- 検索を保存する
- 検索結果のフィルタリング
- 電子メールで送信される自動更新の設定
- PubMed 検索で取得した参考文献セットを保存する
- 表示形式の設定や検索語句の強調表示
その他にも幅広いオプションがあります。[26]「My NCBI」エリアには、Webアクセスが可能などのコンピュータからでもアクセスできます。「My NCBI」の以前のバージョンは「PubMed Cubby」と呼ばれていました。[27]
リンクアウト
LinkOutは、地元のジャーナル所蔵をリンクして全文公開するNLMの機能です。[28]このNLMの機能には[アップデート]、デンマークのオールボー大学からシアトルのZymoGeneticsまで、約3,200のサイト（主に学術機関）が参加しています（2010年3月現在）。 [29]これらの機関のユーザーは、PubMedの検索結果内に自分の機関のロゴが表示され（ジャーナルがその機関で所蔵されている場合）、全文にアクセスできます。Link outは、2019年夏に予定されている主要なプラットフォームアップデートでOutside Toolと統合される予定です。[30]
PubMed コモンズ
2016年、PubMedは論文の著者がPubMedにインデックスされた論文にコメントすることを許可しました。この機能は当初パイロットモードでテストされ（2013年以来）、2016年に恒久化されました。[31] 2018年2月、PubMed Commonsは「使用率が最小限にとどまっている」という事実により廃止されました。[32] [33]
質問MEDLINE
askMEDLINEは、NLMが開発したMEDLINE/PubMed用のフリーテキスト自然言語検索ツールで、ハンドヘルドにも適しています。[34]
PubMed 識別子
PMID （PubMed識別子またはPubMedユニーク識別子）[35]は、各PubMedレコードに割り当てられる、から始まるユニークな整数値です。PMIDは、無料でアクセスできるPubMed Centralで公開されているすべての作品の識別子であるPMCID（PubMed Central識別子）とは異なります。[36]1
出版物に PMID または PMCID が割り当てられても、読者はコンテンツの種類や品質について何も知ることはできません。PMID は、編集者への手紙、編集者の意見、論説コラム、編集者がジャーナルに掲載することを選択したその他の記事、および査読済み論文に割り当てられます。識別番号の存在は、論文が詐欺、無能、または不正行為のために撤回されていないことの証明にはなりません。元の論文の訂正に関する発表には、PMID が割り当てられる場合があります。
PubMed 検索ウィンドウに入力された各番号は、デフォルトで PMID として扱われます。したがって、PubMed 内のあらゆる参照は、PMID を使用して見つけることができます。
代替インターフェース
国立医学図書館は、Embase、Ovid、Dialog、EBSCO、Knowledge Finderなどの民間ベンダーや、その他多くの営利、非営利、学術的なプロバイダーにMEDLINE情報をリースしています。[37] 2008年10月現在[アップデート]、500を超えるライセンスが発行されており、そのうち200以上が米国外のプロバイダーに発行されています。MEDLINEデータを使用するライセンスは無料で利用できるため、国立医学図書館は事実上、PubMedに対する幅広い代替インターフェースとサードパーティの追加機能の無料テストの場を提供しています。PubMedは、このオプションを提供する、大規模で専門的にキュレーションされた数少ないデータベースの1つです。
Luは、インストールや登録を必要としない、現在無料で利用できるWebベースのPubMedのバージョン28をサンプルとして挙げ、4つのカテゴリーに分類しています。[38]
- 検索結果のランキング、例：eTBLAST、MedlineRanker、[39] MiSearch、[40]
- トピック、著者、ジャーナルなどによるクラスタリング結果。例：Anne O'Tate ; [41] ClusterMed; [42]
- セマンティクスと視覚化の強化、例：EBIMed、[43] MedEvi。[44]
- 改善された検索インターフェースと検索エクスペリエンス。例えば、askMEDLINE [45] [46] BabelMeSH; [47] PubCrawler。[48]
これらおよび他の代替手段のほとんどは、基本的に NLM/PubMed からライセンスを受けてリースされた PubMed/MEDLINE データに依存しているため、「PubMed 派生物」という用語が提案されています。[38]約 90 GB の元の PubMed データセットを保存する必要がなく、Eric Sayers 博士の「The E-utilities In-Depth: Parameters, Syntax and More」で説明されているように、eutils アプリケーションプログラム インターフェイスを使用して誰でも PubMed アプリケーションを作成できます。 [49] PMID 番号を入力として受け取るさまざまな引用形式ジェネレーターは、eutils アプリケーション プログラム インターフェイスを使用する Web アプリケーションの例です。サンプル Web ページには、Citation Generator – Mick Schroeder、Pubmed Citation Generator – Ultrasound of the Week、PMID2cite、および Cite this for me などがあります。
PubMedのデータマイニング
PubMed のデータをマイニングする別の方法としては、Matlab、Python、Rなどのプログラミング環境を使用します。これらの場合、PubMed のクエリはコード行として記述され、PubMed に渡され、応答はプログラミング環境で直接処理されます。コードを自動化して、病気、年、臓器などのさまざまなキーワードで体系的にクエリを実行できます。
PubMedは、生物医学データベースとしての伝統的な役割に加えて、生物医学言語モデルのトレーニングのための一般的なリソースとなっています。[50]この分野における最近の進歩には、スタンフォードCRFMがPubMedデータでトレーニングした27億パラメータモデルであるPubMedGPTや、PubMed Centralの図とキャプションのペアを視覚言語処理に利用するMicrosoftのBiomedCLIP-PubMedBERTなどのモデルの開発が含まれます。これらのモデルは、医学研究やヘルスケアアプリケーションにおけるAIの機能を強化する上でPubMedデータの大きな可能性を示しています。このような進歩は、生物医学分野における大規模データマイニングとAI開発の交差点が拡大していることを強調しています。
PubMedでアクセス可能なデータは、MEDOCなどの非公式ツールを使用してローカルにミラーリングすることができます。[51]
PubMedの何百万ものレコードは、Unpaywallのようなオープンアクセスに関するさまざまなオープンデータデータセットを補強します。Unpaywall Journalsのようなデータ分析ツールは、図書館が大規模な取引のキャンセルを支援するために使用されています。図書館は、PubMed Centralのようなオープンアーカイブを介してインスタントオープンアクセスですでに提供されている資料の購読を避けることができます。[52]
参照
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外部リンク
Wikidata には次のプロパティがあります:
PubMed 出版物 ID (P698) (使用法を参照)
- 公式サイト
- PubMed 検索タグとフィールド修飾子