Advanced Search là một công cụ tìm kiếm tương đối tinh vi hơn, bằng cách dùng các "field" (tôi tạm dịch là "yếu tố") của một bài báo để tìm. Mỗi một bài báo được lưu trữ trong PubMed gồm có nhiều yếu tố để nhận dạng bài báo. Những yếu tố quan trọng nhất là tên bài báo (title, viết tắt là "TI"), tên tác giả (AU), tên tập san (TA), và chi tiết về năm xuất bản, số trang (Hình 3).

Hình 3: Một số yếu tố nhận dạng của một bài báo trong PubMed

Một số yếu tố khác (và viết tắt chuẩn) có thể xem trong bảng sau đây: B.1

Chúng ta có thể sử dụng những field (yếu tố nhận dạng) trên đây để gõ vào hộp tìm kiếm những bài báo cụ thể cho một tác giả cụ thể. Chẳng hạn như có thể tìm những bài báo khoa học của tác giả "Hien TT" trong năm 2010, chúng ta chỉ đơn giản gõ "Hien TT [au] AND 2010 [dp]". Chú ý những viết tắt của field được viết trong ngoặc vuông (Hình 4).

Hình 4: Một ví dụ tìm bài báo qua sử dụng yếu tố nhận dạng

Vì một số tác giả có thể trùng tên, như Trần Tịnh Hiền hay Trịnh Thị Hoa hay Trương Trân Hùng, v.v... nên những bài báo liệt kê có thể không chỉ của một tác giả. Tuy nhiên, chúng ta có thể sử dụng các yếu tố nhận dạng để khu trú cụ thể cho từng tác giả. Tuy nhiên, ở đây, tôi không chú trọng vào cách tìm này, mà chỉ tập trung đến cách tìm có liên quan đến thực hành y học thực chứng. Trong ví dụ tìm kiếm trên, chúng ta sử dụng giới từ "AND" để tìm những bài báo của tác giả "Hien TT" công bố trong năm 2010. Các thuật toán tìm dữ liệu dựa vào ngôn ngữ logic, mà trong PubMed chúng ta hay sử dụng là AND và OR (viết hoa).

Hình 5: Biểu đồ Venn

Để hiểu hai giới từ này, chúng ta có thể xem qua Hình 5 dưới đây. Trong hình này, nếu chúng ta gõ "Hypertension" trong hộp tìm kiếm, sẽ có 244.255 bài báo; nếu gõ "Propanolol", sẽ có 37.600 bài. Nhưng nếu chúng ta gõ"Hypertension AND Propanolol", thì chỉ có 4155 bài, tức chỉ có 4155 bài với từ "Hypertension" và "Propanolol". Nhưng nếu chúng ta gõ "Hypertension OR Propanolol" (tức Hypertension" hoặc "Propanolol) thì kết quả sẽ là 277.670 bài (lấy 244.255 cộng với 37.600 và trừ cho 4155). Sau khi đã biết qua vài giao diện chính và cách tổ chức dữ liệu của PubMed, bây giờ chúng ta có thể thực hành tìm kiếm dữ liệu. Trong thực thế, những người tìm dữ liệu và y văn trong PubMed có thể chia thành 2 nhóm chính: nhóm bác sĩ lâm sàng rất bận, có ít thì giờ để tìm hiểu chi tiết về những vấn đề liên quan đến khoa học, vì mục tiêu chính của họ là tìm y văn liên quan đến việc điều trị có thể cho từng bệnh nhân cụ thể; nhóm thứ hai gồm những bác sĩ và nhà nghiên cứu tìm y văn để phục vụ cho việc nghiên cứu, và do đó, có thể họ cần thông tin chi tiết hơn là bác sĩ điều trị. Vì thế, trong phần sau đây, tôi sẽ trình bày cách tìm y văn cho hai nhóm vừa đề cập. 2.Tìm kiếm nhanh (cho người có ít thì giờ) 2.1 Tìm kiếm nhanh qua Clinical Queries Gần đây, PubMed giới thiệu một công cụ tìm dữ liệu có tên là Clinical Queries là tập hợp một số danh mục với những chủ đề cụ thể, nhằm giúp cho các bác sĩ bận rộn tìm những thông tin y khoa một cách nhanh chóng trong một thời gian ngắn. Ngoài ra, Clinical Queries còn có những đường dẫn (link) và khu trú một nhóm dữ liệu được mục lục hóa trong PubMed. Truy cập vào PubMed và chọn tệp Clinical Queries, chúng ta sẽ có một trang web mới với giao diện như Hình 6.

Hình 6: Giao diện của Clinical Queries cho tìm kiếm nhanh

Trong Clinical Queries chúng ta có thể tìm những dữ liệu theo 3 thể loại: các bài báo về y học lâm sàng (clinical study), tổng quan (systematic review), hoặc di truyền (medical genetics). Mỗi mục có một hộp tìm kiếm riêng. Chúng ta thử áp dụng Clinical Queries để tìm y văn cho một vài trường hợp tiêu biểu như sau: Trường hợp 1: thông tin về di truyền. Một phụ nữ 24 tuổi muốn thảo luận với bác sĩ về những quan tâm của chị liên quan đến việc mang thai. Vị phụ nữ này mới có gia đình khoảng 6 tháng trước, và hai vợ chồng muốn có con. Một người chị của vị phụ nữ này mắc bệnh u xơ thần kinh (neurofibromatosis), và chị quan tâm rằng con của chọ có nguy cơ mắc bệnh của người chị. Câu hỏi lâm sàng là, "Ở những phụ nữ với tiền căn gia đình u xơ thần kinh, xét nghiệm di truyền nào cần làm để khuyến cáo bệnh nhân?" Một cách để trả lời câu hỏi này là truy nhập PubMed và gõ những thuật ngữ liên quan vào hộp tìm kiếm (query box). Tuy nhiên, PubMed có một công cụ mới có tên là Medical Genetics Searches được phát triển cùng với nhóm nghiên cứu di truyền "Gene Reviews: Genetic Disease Online Reviews" để tìm những thông tin về di truyền học. Truy nhập PubMed: www.pubmed.com và chọn tệp Clinical Queries dưới phần PubMed Services như trong hình dưới đây: H7a.

· Di chuyển xuống mục Medical Genetics Searches và gõ "neurofibromatosis AND family history" trong hộp tìm kiếm.

· Chọn Genetic Counseling và nhấn nút Go. Bây giờ, PubMed sẽ liệt kê một danh sách gồm 12 bài báo có liên quan đến việc khuyến cáo (counseling) bệnh nhân với bệnh di truyền u xơ thần kinh.

Hình 8: Kết quả tìm kiếm về di truyền (trường hợp 1)

Trường hợp 2: thuốc điều trị bệnh loãng xương. Giả dụ bạn là giảng viên sắp giảng dạy về điều trị bệnh loãng xương (osteoporosis) cho một nhóm sinh viên y khoa. Bạn muốn cập nhật hóa thông tin với những công trình nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (randomized controlled trials - RCT) mới nhất. Có thể sử dụng Clinical Queries để tìm các công trình RCT liên quan: · Truy nhập www.pubmed. com và chọn Clinical Queries dưới PubMed Services. · Di chuyển chuột xuống mục Clinical Study Category và gõ "osteoporosis AND drugs" trong hộp tìm kiếm. · Chọn mục Therapy dưới phần Category Chọn narrow, specific search dưới phần Scope, và nhấn nút Go.

Hình 9: Tìm tài liệu về thuốc điều trị bệnh hen

Kết quả có 336 bài báo!

Hình 10: Kết quả tìm tài liệu về thuốc điều trị bệnh loãng xương

Chúng ta cần phải giới hạn những bài cần thiết bằng cách dùng Limits: Ở tệp Limits và dưới mục Type of Article chọn Randomized Controlled Trials. Ở tệp Dates chọn trong vòng 5 năm. Ngoài ra, chọn Humans dưới phần Species và English dưới phần Language. Nhấn Search ở phía dưới trang (Hình 11).

Hình 11: Giới hạn tài liệu về thuốc điều trị bệnh loãng xương

Kết quả sẽ cho thấy chỉ có 101 bài theo tiêu chuẩn trên (tức những bài tổng quan nghiên cứu trên người, viết bằng tiếng Anh, và công bố trong vòng 5 năm qua). 2.2 Tìm kiếm nhanh bằng hộp tìm kiếm chính và limits Trường hợp 3: y học cổ truyền. Một phụ nữ 48 tuổi đến gặp bác sĩ vì triệu chứng nóng bừng (hot flash). Khoảng 8 tháng trước chị có kinh nguyệt, nhưng trong thời gian 4 tuần qua, chị thường hay bị nóng bừng và đặc biệt là cảm thấy khó chịu lúc đêm. Chị không muốn dùng thuốc Tây, nhưng muốn dùng các thuốc cổ truyền. Chị cho biết chị có bạn từng dùng dược thảo có tên là "black cohosh" để giảm triệu chứng nóng bừng. Chị hỏi bác sĩ rằng có bằng chứng nào về hiệu quả của black cohosh. Để trả lời câu hỏi này, bác sĩ có thể tìm y văn trong PubMed. Thay vì sử dụng Clinical Queries, bác sĩ có thể sử dụng giao diện đầu tiên của PubMed và tệp Limits để tìm y văn liên quan đến câu hỏi: · Truy nhập PubMed www.pubmed.gov · Trong hộp tìm kiếm, gõ dòng chữ "black cohosh AND hot flash" và nhấn nút Search.

Hình 12: Black cohosh và hot flash, và kết quả có 22 bài

PubMed sẽ liệt kê một danh sách gồm 22 bài (tính đến ngày 15/4/2010). Chúng ta có thể giới hạn các bài bằng tiếng Anh và chỉ muốn đọc các công trình nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (Randomized Controlled Trial hay RCT): · Sau đó, chọn tab Limits dưới hộp tìm kiếm. Chọn English dưới phần Languages và Randomized Controlled Trial dưới phần Type of Article, và nhấn nút Search.

Hình 13: Giới hạn kết quả tìm

Bây giờ, chúng ta có một danh sách gồm 18 bài báo RCT nghiên cứu trên người về hiệu quả của "black cohosh" đến triệu chứng nóng bừng. 3. Tìm kiếm y văn với MeSH 3.1 Vài dòng về MeSH Trong phần trên, tôi đã mô tả một số thuật để tìm y văn trong tình huống không có nhiều thì giờ. Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu và thực hành một số thuật tìm y văn một cách có hệ thống hơn và chi tiết hơn, vốn rất có ích cho những bác sĩ nghiên cứu lâm sàng. Thuật ngữ y khoa rất... phong phú. Một khái niệm hay một bệnh có thể mô tả bằng nhiều thuật ngữ dành cho giới khoa học hay từ ngữ thường dành cho công chúng và bệnh nhân. Chẳng hạn như ung thư có thể là neoplasm (dành cho giới học thuật), mà cũng có thể cancer (từ ngữ thông dụng). Trong các thuật tìm kiếm vừa mô tả, chúng ta chỉ gõ một thuật ngữ hay thậm chí một từ thông thường như "breast cancer" (ung thư vú) thì Pubmed tự động "dịch" từ đó sang từ khóa như "breast neoplasms". Trong vài năm gần đây, PubMed cho ra đời một cơ sở dữ liệu mới rất có ích và rất phổ biến có tên là Medical Subject Heading hay viết tắt là MeSH (4). MeSH là một từ điển điện tử gồm có khoảng 19.000 ngữ vựng hay thuật ngữ (con số này tăng theo thời gian với bệnh và khái niệm mới), được sắp xếp theo giai tầng (hierarchical), từ những chủ đề khái quát chung đến những chủ đề chuyên biệt. Liệt kê sau đây là một số thuật ngữ MeSH có liên quan đến điều trị mà chúng ta sử dụng thường xuyên: B2.

Bảng 2: Một số thuật ngữ MeSH phổ biến

drug therapy

administration and dosage

diagnostic use

diet therapy

combination drug therapy

urinalysis

adverse effects

oral

drug monitoring

poisoning

topical

street drug detection

toxicity

transcutaneous

blood chemical analysis

prevention and control

rectal

hematologic tests

contraindications

buccal

blood cell count

street drugs

parenteral infusion

blood coagulation tests

substance abuse

vaginal

clinical chemistry tests

substance withdrawal

intranasal

guidelines

withdrawal symptom

sublingual

practice guidelines

cross reactions

dermal

continuing pharmacy education

drug allergy

inhalation

continuing medical education

food allergy

intravenous

drug interactions

intramuscular

food-drug interactions

subcutaneous

chemically induced

Mortality

3.2 Tìm y văn qua MeSH Chúng ta có thể sử dụng MeSH để tìm kiếm những y văn chính xác và cụ thể cho vấn đề chúng ta quan tâm. Vấn đề chúng ta quan tâm có thể mô tả bằng công thức PICO, trong đó: · P = Patient hay Problem: bệnh nhân hay vấn đề; · I = Intervention: can thiệp hay yếu tố nguy cơ (risk factor hoặc exposure) · C = Comparison: so sánh, tức có nhóm can thiệp và không can thiệp, hoặc yếu tố nguy cơ và không có yếu tố nguy cơ; và · O = Outcome: kết quả lâm sàng. Trường hợp 4: Digoxin và suy tim. Bệnh nhân nữ 70 tuổi, với bệnh suy tim (congestive heart failure) đến bác sĩ tư vấn. Bà đã ra vào bệnh viện để điều trị nhiều lần. Câu hỏi bệnh nhân đặt ra là nếu bà dùng digoxin liệu có hiệu quả giảm tần số tái nhập viện hay không? Việc đầu tiên là chúng ta cần phải diễn giải câu hỏi bằng thuật ngữ tiếng Anh. Để tìm y văn một cách hữu hiệu, câu hỏi lâm sàng trên cần phải phân tích và cấu trúc theo công thức PICO như sau: · Patient/problem: đối với câu hỏi trên, bệnh nhân ở đây là congestive heart failure; · Intervention có thể là digoxin; · Comparison có thể là "control" hay "no treatment" · Outcome là tái nhập viện (rehospitalization). Những thuật ngữ tiếng Anh này có thể gõ trực tiếp vào hộp tìm kiếm của PubMed để tìm những thông tin liên quan. Chúng ta sẽ sử dụng MeSH để tìm y văn liên quan đến câu hỏi. Tôi sẽ giải thích từng bước một vì qui trình tương đối chi tiết: · Bước 1: Truy cập Pubmed www.pubmed.gov, và chọn tệp MeSH

· Bước 2: Ở hộp tìm kiếm, gõ dòng chữ "congestive heart failure" và bấm Go. Kết quả sẽ như Hình 14 dưới đây. MeSH cung cấp một loạt thuật ngữ hay từ khóa dưới mục "congestive heart failure". Vì chúng ta muốn tìm hiểu về điều trị nên chúng ta chọn mục "therapy".

Hình 14: Kết quả tìm MeSH "congestive heart failure" Nhưng vì chúng ta còn muốn biết về digoxin, cho nên thuật ngữ này phải kết nối với digoxin. Để kết nối, chúng ta chọn hộp "Send to" và chọn "Search box with AND" như hình dưới đây: H.15.

· Bước 3: Ở hộp tìm kiếm MeSH, gõ dòng chữ "digoxin" và bấm Go, chúng ta sẽ có kết quả cho digoxin như sau. Chúng ta chọn box digoxin bằng cách tick vào ô vuông bên cạnh: H.16.

Hình 16: Kết quả tìm MeSH cho "digoxin"

Sau đó, chúng ta chọn hộp "Send to" và cũng chọn "Search box with AND" như trước, kết quả sẽ như H.17.

Hình 17: Kết quả tìm MeSH cho "digoxin"

Chú ý rằng bây giờ chúng ta có một hộp khác gồm những dòng chữ (("Heart Failure"[Mesh] OR "Heart Failure/therapy"[Mesh])) AND "Digoxin"[Mesh]. Đây chính là cách mà Pubmed diễn giải hai bước mà chúng ta mới làm. Nói cách khác, Pubmed "biết rằng" chúng ta muốn tìm y văn liên quan đến digoxin và congestive heart failure. Chú ý phía dưới dòng chữ trên là "Search PubMed". Chúng ta nhấn vào nút này, PubMed sẽ liệt kê những bài báo (1633) đáp ứng tiêu chuẩn trên (Hình 19).

Hình 19: Kết quả tìm Congestive Heart Failure và Digoxin

Nhưng chúng ta vẫn còn một keyword cần phải tìm hiểu nữa: đó là tái nhập viện. Chúng ta sẽ dùng PubMed thay vì MeSH để tìm "rehospitalization" (vì MeSH chưa có thuật ngữ này): H.20.

Kết quả cho thấy có 1732 bài báo liên quan đến rehospitalization trong Pubmed. Bây giờ đến bước thứ 4 là kết hợp cả 3 biến: congestive heart failure, digoxin, và rehospitalization. · Bước 4: Để kết hợp 3 biến trên, chúng ta dùng tệp Advanced Search. H.21a

Chọn Advance Search, chúng ta sẽ có một màn hình mới (Hình 21). Chú ý Advanced Search cung cấp cho chúng ta tiền sử (history) của quá trình chúng ta tìm kiếm trong 2 bước trước. Mỗi bước được viết tắt bằng kí số. Trong vì dụ này, bước tìm rehospitalization có kí số

40, và bước tìm Heart Failure và Digoxin với kí số

41.

Hình 21: Kết quả của Advanced Search

· Bước 5: Bây giờ chúng ta có thể kết hợp quá trình tìm kiếm bằng cách dùng các kí số. Trong hộp tìm kiếm PubMed (dòng đầu của màn hình), chúng ta gõ:

40 AND

41

và nhấn nút Search để kết hợp hai tiêu chuẩn tìm kiếm với nhau. Kết quả cho thấy có 5 bài báo liên quan đến ảnh hưởng của digoxin đến tái nhập viện ở bệnh nhân suy tim: H.22.