Comparando análise bibliométrica usando bancos de dados pubmed, scopus e web of science
October 24th, 2019
Bancos de dados de literatura são comumente usados para avaliar publicações em um determinado assunto, disciplina, país ou região do mundo, uma prática conhecida como análise bibliométrica. O protocolo atual detalha como usar os bancos de dados PubMed, Scopus e Web of Science para fazer análise bibliométrica.
Esse método pode ajudar a responder a perguntas-chave no campo de análise bibliométrica sobre os bancos de dados de pesquisa disponíveis e como escolher o mais adequado. A principal vantagem deste protocolo é que ele fornece uma abordagem passo a passo para o uso de diferentes bancos de dados para que qualquer pesquisador possa realizar uma análise bibliométrica com sucesso. Para analisar a produção de pesquisa jordaniana durante um período de cinco anos entre 1º de janeiro de 2013 e 31 de dezembro de 2017, usando pubmed, abra o formulário de Pesquisa Avançada e entre na Jordânia como termo de pesquisa, especificando a afiliação como campo de busca.
Para excluir todos os documentos de autoria de um pesquisador chamado Jordan de um país afiliado que não é a Jordânia, digite Jordan em outro campo e selecione o tipo de campo Autor. Selecione o operador NOT como conector entre os dois campos e clique em Pesquisar. Especifique as datas de publicação entre 1º de janeiro de 2013 e 31 de dezembro de 2017, na janela de resultados, e selecione Artigo e Revisão do Artigo e Revisão do Artigo.
Para analisar a produção de pesquisa jordaniana durante um período de cinco anos entre 1º de janeiro de 2013 e 31 de dezembro de 2017, usando o Scopus, abra o site da Scopus e insira as informações de login apropriadas da Elsevier. Em seguida, digite Jordan como o termo de pesquisa, e especifique o país de afiliação como o campo de busca. Limitar a duração da pesquisa de 2013 a 2017.
Note-se que a partir de 2013 significa de 1º de janeiro de 2013 e de 2017 significa até 31 de dezembro de 2017. Em seguida, limite o tipo de documento ao artigo ou revisão e clique em Pesquisar. Para analisar a produção de pesquisa jordaniana durante um período de cinco anos entre 1º de janeiro de 2013 e 31 de dezembro de 2017, usando a Web of Science, abra o site da Web of Science e faça login com as informações apropriadas da conta da Web of Science.
Digite Jordan no campo de busca e especifique Endereço. Identifique a duração da pesquisa entre 2013 e 2017 e clique em Pesquisar. Restringir a pesquisa usando os filtros De artigo e revisão e selecionar para analisar os resultados salvos no histórico de pesquisa agora ou mais tarde.
Em seguida, indique se os resultados devem ser exibidos em uma tabela, um mapa de árvore visual ou barras. Aqui, as tendências anois da publicação jordaniana durante o intervalo de cinco anos de 2013 a 2017 de acordo com a pesquisa do Scopus e a pesquisa da Web of Science são mostradas. De acordo com o país de colaboração na pesquisa do Scopus, os Estados Unidos da América são o país mais comum com o qual pesquisadores jordanianos colaboram, seguido pela Arábia Saudita e Reino Unido.
De acordo com a pesquisa da Web of Science, os Estados Unidos são o país mais comum com o qual os jordanianos colaboram, seguido pela França e Áustria. Das 10 disciplinas mais comuns dentro das quais os jordanianos publicaram, a medicina é a mais comum, seguida pela engenharia e pelas ciências sociais de acordo com a pesquisa do Scopus. De acordo com a pesquisa da Web of Science, das 10 disciplinas mais comuns dentro das quais os jordanianos publicaram, engenharia, matemática e ciências da computação são as três primeiras.
Ao tentar este protocolo, é importante lembrar de selecionar o banco de dados apropriado antes de iniciar sua análise. Por exemplo, pubMed é dedicado apenas a ciências biomédicas. Seguindo este protocolo e após o download dos resultados em formato CSV, métodos adicionais de análise como um mapeamento bibliométrico podem ser realizados para representação espacial dos resultados.
Após seu desenvolvimento, este protocolo abriu caminho para pesquisadores de todas as áreas explorarem as tendências de pesquisa em suas disciplinas de forma fácil e eficiente.
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Visão Geral
Este protocolo descreve o processo de condução de análise bibliométrica usando principais bases de dados literários, como PubMed, Scopus e Web of Science. Ele fornece uma abordagem estruturada para pesquisadores avaliarem publicações em campos ou regiões específicas.
Componentes Principais do Estudo
Área da Ciência
- Análise bibliométrica
- Avaliação da pesquisa
- Utilização de bases de dados
Fundo
- A análise bibliométrica é essencial para avaliar a produção de pesquisa.
- Bases de dados de literatura servem como ferramentas-chave para esta análise.
- Entender como usar efetivamente essas bases de dados é crucial para pesquisadores.
- Este protocolo se concentra em passos práticos para a condução de estudos bibliométricos.
Propósito do Estudo
- Orientar pesquisadores na realização de análise bibliométrica.
- Comparar diferentes bases de dados de literatura para avaliação de pesquisa.
- Fornecer uma metodologia clara para análise da produção de pesquisa.
Métodos Utilizados
- Utilização de PubMed, Scopus e Web of Science para recuperação de dados.
- Instruções passo a passo para definir parâmetros de busca.
- Exemplo de análise da produção de pesquisa da Jordânia.
- Critério de exclusão para refinamento de resultados da busca.
Principais Resultados
- Identificação bem-sucedida de publicações relevantes.
- Demonstração de estratégias de busca eficazes.
- Insights sobre o panorama de pesquisa da Jordânia durante o período especificado.
- Orientação sobre o uso de recursos de busca avançada em bases de dados.
Conclusões
- O protocolo permite que os pesquisadores realizem análises bibliométricas de forma eficaz.
- Destaca a importância de escolher a base de dados certa.
- Pesquisadores podem replicar a metodologia para várias regiões ou assuntos.
Perguntas Frequentes
Executive Industry Relevance
Bibliometric analysis enables biopharma R&D teams to assess research output, identify emerging trends, and evaluate competitive landscapes across therapeutic areas. By comparing database coverage and search capabilities, organizations can optimize literature surveillance for target validation and mechanistic de-risking. This protocol supports data-driven decision-making in early discovery and portfolio prioritization.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Interrogate therapeutic hypotheses by mapping publication trends in disease mechanisms and pathway involvement.
- Operational Value: Identify high-impact journals and key opinion leaders to inform target selection and validation strategies.
- Predictive Value: Assess research activity levels to gauge target maturity and de-risk biological assumptions.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Leverage database-specific tools like MeSH in PubMed for precise keyword optimization in assay-related literature searches.
- Operational Value: Use Scopus and Web of Science analytics to generate reproducible search workflows for compound screening support.
- Reproducibility: Apply standardized search protocols across teams to ensure consistent literature inputs for assay development.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Track yearly publication trends to align discovery findings with evolving clinical and translational research focus areas.
- Biomarker Alignment: Identify collaboration networks and disciplinary spread to assess biomarker relevance across disease models.
- Risk-Adjusted Advancement: Use open access and publication volume trends to inform preclinical investment decisions.
Pipeline & Workflow Integration
This method integrates into the discovery continuum by informing early biology through literature landscape analysis, supporting screening readiness via standardized search protocols, and enabling translational continuity through trend monitoring.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by revealing publication density and evolution in specific biological pathways.
- Screening: Enhances assay readiness by providing reproducible, database-specific search strategies for compound-related literature.
- Analytics: Delivers quantitative outputs such as publication counts, collaboration networks, and open access metrics for comparative analysis.
- Translational Research: Connects discovery to preclinical work by tracking shifts in research focus and interdisciplinary engagement over time.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable literature surveillance capability applicable across projects, targets, and therapeutic areas.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target selection by reducing uncertainty through comprehensive literature mapping.
- Operational Value: Ensures standardization and scalability of literature searches across global R&D sites using database-specific protocols.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by providing quantitative insights into research trends and competitive activity.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization by identifying emerging science and declining interest areas.
Implementation Considerations
- Requires expertise in database navigation and search syntax for PubMed, Scopus, and Web of Science.
- Depends on institutional access to subscription-based platforms and familiarity with advanced search features.
- Necessitates cross-team agreement on search terms, filters, and exclusion criteria for reproducible results.
- Involves adaptation of search fields (e.g., Affiliation vs. Address) based on database-specific metadata structures.
- Limited by database coverage biases, requiring complementary use of multiple platforms for comprehensive analysis.
