一些院校里的图书馆应该都有Cinahl和Medline数据库，它们使用搜索引擎（比方像PubMed、Ovid、SilverPlatter和EBSCOhost）来访问。这些搜索引擎十分有用，它们能正好找到研究者感兴趣的主题，并且能限制检索以满足想要的研究证据。尽管这些搜索引擎的功能都相当相似，但在使用这些功能时，每个搜索引擎都有不同的程序步骤。
如今，信息能力已成为当代护士专业能力的一部分，美国护理学会对护理信息学专家的认证更证明了信息能力对护士个人及护理学发展的重要性。因此，从现在开始努力营造出一种有益于护士转变观念、开展循证护理及在实践中提高信息能力的环境和条件，鼓励护士将图书馆和馆员作为“重要资源”，使自己成为“资源的用户”。
（一）基本检索
作为专业实践，你必须具有在Cinahl和（或）Medline数据库进行基本搜索的技能。在基本检索中，用户在检索框内输入一个文字或词组进行检索，搜索引擎会在储存记录里寻找一个具体的字或词组。布尔逻辑运算符（AND、OR和NOT）可以用来结合搜索条件，因为布尔逻辑运算符充分考虑了替代性条件和变异的拼法，能消除那些产生的不必要的文字点击。
当使用基本文字搜索时，要记住很重要的一点：搜索引擎检索的是非常文字化的词语。比方说，你要检索关于在激烈运动时使用氧气情况的研究。只用“氧气”这个词检索会比使用限制词“氧疗”多出许多文献。“氧气”这个词会产生一大堆偏题的点击，像关于血氧饱和度、氧气运输、急性氧输送护理等。而另一方面，“氧疗”会遗漏那些在活动中运送氧气的条件，比如说“动态氧”“短期氧”和“氧气补充”。同样地，搜索“撅唇呼吸”，如果没有注意到词组的复数，就不会搜索出记录。
检索时除了要注意文字字面上的意思，还要注意：医疗数据库大多数搜索引擎都设计了一个帮助检索者找到相近词的完整检索，搜索引擎的这种功能叫做映射；它的工作原理是以增加索引词语，临床广泛使用的同义词和变异拼法来搜索。例如，研究者在搜索引擎输入“呼吸急促”这个词，相近的会搜索到索引词“呼吸困难”。然而，并非所有文字都有相似词。例如，输入“快速呼吸”就没有相近词。Ovid和PubMed搜索引擎在可能的情况下会自动搜索相近词，而EBSCOhost则需要用户自己打开相近词搜索功能。
同样地研究者会发现一些在临床上实践应用的方式或术语，而在其他临床医师或研究者中可能并没有广泛开展。例如，词组“终端拔管”在一个医疗中心里提及的意思是指病人在拔除气管插管和呼吸机后死亡。然而，单独或直接检索这个词检索到4条记录。阅读这些记录发现，它们使用了“撤离呼吸机”和“撤销生命支持”来描述前面介绍的患者死亡的条件。执行检索时，应用这些短语会增加相关文献的检索。
Cinahl和Medline的搜索引擎同样允许基础检索者去设置限制检索或过滤检索。这些限制各有不同，但通常都包括出版时间和出版类型或文章类型。比如，出版时间限制可以设置间隔为“最近10年内”。在基本检索中，出版类型的功能根据搜索引擎的不同而有所不同，但是总体上包括系统检索评价和几种类型的检索研究。出版类型的限制在仅仅限制搜索研究证据时是非常有用的。例如，研究者对检索提高慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者在运动中消耗氧气的耐受状态的文献很感兴趣，则选择系统研究评价。以下一系列步骤是关于倾向这个主题和证据的一个基本检索的例子（表11-1）。
表11-1 慢性阻塞性肺疾病患者在运动中消耗氧气耐受状态的文献
在步骤1、2和3中，简单检索没有任何限制。在步骤3中运用了布尔逻辑运算符“OR”，在步骤4中，将前3个搜索组合，这意味着检索记录必须包括“慢性阻塞性肺疾病”“氧气”“运动”或“活动”这些词组。在步骤5中，文献类型限制检索的回顾和Meta分析，还有“近十年来的发表”都被加入到已经完成好的第4步中。这使检索记录的数量减少到105篇，其中许多正是切题的SRRs和Meta分析。应用检索时应该整合这些词组：“慢性阻塞性肺疾病”和“氧气”。当你找到一篇切题的文章，可以使用PubMed中“Related Articles”（相关文献的链接）或EBSCOhost中的“Find More Like This”（寻找更多像这样的链接）来寻找其他切题的文献。
总而言之，研究者需要了解你所使用的搜索引擎的功能。同样，“如果你想综合检索研究，你就必须用不同的短语、不同短语之间的组合和不同例子间限制检索来进行一系列的搜索。”尽管基本检索的确是个有价值的起点并在某些用途上已经足矣，但它不应该被视为确定具体主题的研究文章的方法。
（二）高级检索
如果在全面检索中找不到想要的临床问题，你要查找EbCPGs、SRRs和研究文献，你只能用Cinahl和Medline数据库的其他功能和搜索引擎来达到目的。这些高级检索包括以下功能：①索引文章所使用的浏览数据库词汇的工具；②从临床术语到标题或主题词进行链接；③使你的搜索更具体或扩展的功能；④多种限制检索的选择；⑤几种保存搜索结果和选择结果的方法。
1.数据库词汇 Cinahl和Medline或PubMed中大多数功能能使研究者找到大量不偏题的结果，其原因在于在数据库里的所有文献都是索引了的，也就是说是已经标记好的，可以从一个索引词汇表或词库中选择一个短语来使用。在Cinahl中，这些词被称作Subject Headings（标题词语言）；在Medline或PubMed中被称为MeSH terms（标题词）。标题词是用来描述文献主题内容经过规范化处理并具有固定组配关系的先组式名词性术语（包括词组和短语）。以标题词为标志来存储和检索文献的信息标志系统称为标题词语言。它们又被形象地称为词汇树，因为这些词语是由一个巨大的层次广泛的分支组成，以更具体的词语涵盖了卫生保健的各个方面。表11-2展现出了Cinahl词汇树结构的一小部分。可以看到在一些词汇后面有“＋”符号，则表示在它下面还将有更多具体的项目可以展示。比如说，呼吸疾病、支气管疾病、喉部疾病和肺部疾病并不是呼吸系统疾病下仅有的词组，实际上还有其他8个项目。
表11-2 Cinahl词汇树结构的一小部分
Cinahl和Medline的词汇树状结构非常相似，但其实并不同一。在同时搜索两个数据库时使用同一个主题词时，差异非常明显。一些搜索引擎允许这样使用，但这样做是有问题的。如果你在其中一个数据库使用这个主题词，它与另一个数据库使用的主题词是不同的，就很可能会遗漏掉重要的记录。
2.副标题词 标题词的结构通常由主标题词和副标题词组配而成。副标题词与主标题词组配使用并对其主题概念进一步限定，使该主标题词具有更高的专指性的词。副标题词源自MeSH词表中的Subject Headings词表。在Cinahl和Medline两者中，经常会用一个主标题词搭配一个或多个副标题词，以限定标题词的某个方面。副标题词包括了评估、预防和控制、社会心理因素、护理、方法、症状、并发症及副作用，但并非任何的主标题词都能与以上任一副标题词配对。当检索一个主标题词时产生了大量记录，这些副标题词在进一步限制范围时就非常有用了。表11-3检索说明了如何应用副标题词来控制和减少检索记录的数量，并强调感兴趣的主题。
表11-3 应用副标题词搜索数据
这里有更多用索引词的方法来具体或扩展检索。而且，搜索引擎具有用户界面友好等各种方式来引导你找到合适的词汇或副标题词，因此进行索引并不是那么困难。总的来说，用数据库的词汇来检索有更大的机会搜索到全面而相关的感兴趣的主题记录，并且相比用文字搜索，在更大而广泛的方面检索时结果可能为零。在检索护理问题的文章时，Cinahl的主题词和副标题比Medline的主题词更好用些。
（三）整体检索策略
以下是整体搜索策略的建议，但实际操作时应该灵活运用。
1.检索一个或多个与主题相关的文本词。
2.查看使用的替代词检索出的内容以及思考问题的方法。
3.检索主标题词决定着数据库里某个词汇能表达的主题，记住写上可以配对的副标题词。
4.分别用一个或多个主标题词以及适用的副标题词来检索。
5.根据需要整合这些检索。
6.添加限制检索。
7.重复整合不同的限制检索。
重要的是，不能将检索限制在通过链接就可以找到的全部全文文献，或者是图书馆订阅的电子出版刊物——尽管许多搜索引擎提供那项功能。首先应该看那些所有已经出版了的文献。当选择好相关的文献后，可以用连接的方式和图书馆订阅的电子刊物来检索所选择的文章。也可能需要使用馆际互借来检索其余文献。只用全文检索获得的电子文本文献是不全面的，这不能代表哪些是可用的，并且还可能忽视了重要的文章。
（四）一个PubMed的例子
假设想要找一个临床实践指引或关于用缩唇呼吸来缓解慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者呼吸困难的效果的系统检索评价。检索PubMed主题数据库（链接在左侧），会发现“缩唇呼吸”并不是一个术语。所得建议中最接近的一个词是“呼吸运动”，这清楚地包括了许多其他的呼吸训练技术；如果可以使用它，你可能会获得少量的偏题检索。然而，“呼吸困难”是一个主标题词，在它之下有20多个副标题词。“预防与控制”这些副标题词与查找的问题十分接近，因为它限制了呼吸困难某方面的检索记录。表11-4的检索显示了如何从不同角度来展示问题。
表11-4 检索展示的问题
步骤1和步骤2都是简单的检索；文献检索在这两步检索时没有重叠。步骤3用了一个主标题词和一个副标题词，检索不仅包括了缩唇呼吸的文献，还包括了呼吸训练，呼吸康复和氧疗。步骤4涉及增加文献类型指南或回顾步骤4，因此产生了一个更小量的检索。步骤5用临床咨询方式中的寻找系统回顾检索功能来单独寻找系统检索评价。
综上所述，卫生保健数据库的电子检索能力是十分强大的，同时也十分棘手。研究者很容易就忘记了已经检索过的词组和它们之间的组配，这就限制了多样化的检索。同样也很容易忘记取消一个限制检索或返回后，再从另一个角度进行检索。历史检索在这当中是最棘手的。
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