Comparando análise bibliométrica usando bancos de dados pubmed, scopus e web of science
24 de outubro de 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 realização de análise bibliométrica utilizando grandes bases de dados bibliográficas, como PubMed, Scopus e Web of Science. Ele oferece uma abordagem estruturada para que pesquisadores avaliem publicações em áreas ou regiões específicas.
Componentes Principais do Estudo
Área da Ciência
- Análise bibliométrica
- Avaliação de pesquisa
- Utilização de base de dados
Antecedentes
- A análise bibliométrica é essencial para avaliar a produção científica.
- As bases de dados da literatura são ferramentas fundamentais para essa análise.
- Compreender como utilizar eficazmente essas bases de dados é crucial para os pesquisadores.
- Este protocolo enfoca etapas práticas para conduzir estudos bibliométricos.
Objetivo do Estudo
- Orientar pesquisadores na realização de análise bibliométrica.
- Comparar diferentes bases de dados da literatura para avaliação de pesquisas.
- Fornecer uma metodologia clara para analisar a produção científica.
Métodos Utilizados
- Utilização do PubMed, Scopus e Web of Science para recuperação de dados.
- Instruções passo a passo para definir parâmetros de busca.
- Exemplo de análise da produção científica da Jordânia.
- Critérios de exclusão para refinar os resultados da busca.
Resultados Principais
- Identificação bem-sucedida de publicações relevantes.
- Demonstração de estratégias de busca eficazes.
- Informações sobre a paisagem de pesquisa na Jordânia durante o período especificado.
- Orientações sobre o uso de recursos avançados de busca 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 adequada.
- Os pesquisadores podem replicar a metodologia para diversas regiões ou áreas de estudo.
Perguntas Frequentes
Relevância Executiva para a Indústria
A análise bibliométrica permite que as equipes de P&D de biofármacos avaliem a produção científica, identifiquem tendências emergentes e avaliem cenários competitivos em diferentes áreas terapêuticas. Ao comparar a cobertura de bases de dados e as funcionalidades de busca, as organizações podem otimizar o monitoramento da literatura para validação de alvos e redução de riscos mecanicistas. Este protocolo apoia a tomada de decisões baseada em dados na descoberta precoce e na priorização de portfólios.
Aplicações Estratégicas na P&D de Biotecnologia e Farmacêuticos
Descoberta Inicial e Validação de Alvo
- Valor Científico: Investigar hipóteses terapêuticas por meio da análise das tendências de publicação em mecanismos de doenças e envolvimento de vias.
- Valor Operacional: Identificar revistas de alto impacto e líderes de opinião para orientar estratégias de seleção e validação de alvos.
- Valor Preditivo: Avaliar os níveis de atividade de pesquisa para estimar a maturidade do alvo e reduzir os riscos associados às premissas biológicas.
Desenvolvimento de Ensaios e Triagem
- Valor Científico: Utilizar ferramentas específicas de bases de dados, como o MeSH no PubMed, para otimização precisa de palavras-chave em buscas literárias relacionadas a ensaios.
- Valor Operacional: Usar as análises do Scopus e do Web of Science para gerar fluxos de pesquisa reproduzíveis que apoiem a triagem de compostos.
- Reprodutibilidade: Aplicar protocolos padronizados de busca entre equipes para garantir entradas literárias consistentes no desenvolvimento de ensaios.
Pesquisa Translacional e Pré-clínica
- Continuidade Translacional: Acompanhar as tendências anuais de publicação para alinhar descobertas científicas com áreas emergentes de pesquisa clínica e translacional.
- Alinhamento de Biomarcadores: Identificar redes de colaboração e a distribuição disciplinar para avaliar a relevância de biomarcadores em diferentes modelos de doenças.
- Avanço Ajustado ao Risco: Utilizar tendências de acesso aberto e volume de publicações para orientar decisões de investimento em pesquisas pré-clínicas.
Integração de Pipeline e Fluxo de Trabalho
Este método se integra ao continuum de descoberta ao informar a biologia inicial por meio da análise da paisagem da literatura, apoiar a prontidão para triagem por meio de protocolos padronizados de busca e permitir a continuidade translacional por meio do monitoramento de tendências.
- Biologia Descoberta: Apoia a verificação de hipóteses ao revelar a densidade e evolução de publicações em vias biológicas específicas.
- Triagem: Aprimora a preparação de ensaios ao fornecer estratégias de busca reprodutíveis e específicas para cada base de dados, relacionadas à literatura sobre compostos.
- Análise: Fornece resultados quantitativos, como contagens de publicações, redes de colaboração e métricas de acesso aberto, para análise comparativa.
- Pesquisa Translacional: Conecta a descoberta científica ao trabalho pré-clínico ao acompanhar mudanças no foco da pesquisa e no engajamento interdisciplinar ao longo do tempo.
- Reutilização Corporativa: Estabelece uma capacidade reutilizável de vigilância da literatura, aplicável em diferentes projetos, alvos e áreas terapêuticas.
Impacto Operacional e Empresarial
- Valor Científico: Aumenta a confiança preditiva na seleção de alvos ao reduzir a incerteza por meio de mapeamento abrangente da literatura.
- Valor Operacional: Garante padronização e escalabilidade das buscas na literatura em diferentes centros globais de P&D utilizando protocolos específicos de banco de dados.
- Valor Estratégico: Melhora decisões de prosseguir ou não prosseguir ao fornecer informações quantitativas sobre tendências de pesquisa e atividades competitivas.
- Impacto no Portfólio: Permite priorização ajustada ao risco ao identificar áreas de ciência emergente e de interesse em declínio.
Considerações sobre a Implementação
- Requer experiência em navegação de bases de dados e sintaxe de busca para o PubMed, Scopus e Web of Science.
- Depende do acesso institucional a plataformas com assinatura e familiaridade com recursos avançados de busca.
- Necessita de consenso entre as equipes sobre termos de busca, filtros e critérios de exclusão para resultados reprodutíveis.
- Envolve adaptação dos campos de busca (por exemplo, Afiliação versus Endereço) com base nas estruturas específicas de metadados de cada base de dados.
- Limitado por vieses na cobertura das bases de dados, exigindo o uso complementar de múltiplas plataformas para uma análise abrangente.
