Literatür Taraması - Bilinmeyenle Yüzleşmenin Basit Kuralları
Bu makale, tıbbi ve bilimsel araştırmalar için etkili bir literatür taramasının nasıl yapılacağını açıklayan kapsamlı bir rehber sunmaktadır. Çalışma, özellikle kanıta dayalı tıp (EBM) uygulamalarında doğru bilgiye ulaşmanın önemini vurgulamakta ve web tabanlı veri tabanlarında sistematik arama yapmanın temel adımlarını detaylandırmaktadır.
1. Giriş
Kanıta dayalı tıbbın temellerini atan David Sackett ve ekibine göre, en iyi araştırma kanıtlarının klinik uzmanlık ve hasta değerleriyle bütünleşmesi gerekmektedir. Bu bağlamda, literatür taraması tıbbi kararların ve araştırmaların temelini oluşturmaktadır. Ancak, birçok araştırmacı literatür taramasını nasıl yapacağını bilmediği için zaman kaybı ve yanlış bilgilere ulaşma gibi sorunlarla karşılaşmaktadır.
Makale, bu süreci sistematik ve adım adım açıklayarak literatür taramasını daha verimli hale getirmeyi amaçlamaktadır.
2. Literatür Taramasının Aşamaları
Adım 1: Doğru Soruyu Sormak
Bir araştırma veya klinik soru belirlenmeden önce, sorunun net bir şekilde ifade edilmesi gerekmektedir. Bu süreçte PICO(T) formatı önerilmektedir:
- P (Population): Hedeflenen hasta grubu
- I (Intervention): Uygulanacak müdahale veya tedavi
- C (Control): Karşılaştırma grubu
- O (Outcome): Beklenen sonuç
- T (Time): Verilerin toplanma süresi
Örneğin, “Antibiyotikler boğaz ağrısının yönetiminde etkili midir?” sorusu bu formata göre düzenlenebilir.
Adım 2: Uygun Veri Tabanlarını Belirlemek
Veri tabanları, bilimsel kaynaklara ulaşmak için kullanılan ana araçlardır. Bunlar, arama motorları ve özel akademik veri tabanları olarak ikiye ayrılır. En sık kullanılan veri tabanları şunlardır:
- PubMed & MEDLINE: Biyomedikal literatüre erişim sağlar.
- EMBASE: Farmakolojik ve biyomedikal çalışmalara odaklanır.
- Cochrane Library: Sistematik incelemeler içerir.
- SCOPUS & Web of Science: Çeşitli bilimsel disiplinlerde akademik yayınları kapsar.
- CINAHL: Hemşirelik ve sağlık bilimleri ile ilgili yayınları içerir.
Adım 3: Farklı Veri Tabanları İçin Arama Stratejisi Geliştirmek
Her veri tabanının farklı özellikleri ve arama teknikleri bulunmaktadır:
-
PubMed:
- MeSH (Medical Subject Headings): Aramaları daha etkili hale getiren bir terimler sözlüğüdür.
- Boolean Operatörleri: AND, OR, NOT gibi operatörlerle aramalar daraltılabilir veya genişletilebilir.
- Truncation (*) & Wildcards (?): Farklı kelime varyasyonlarını dahil etmek için kullanılır.
-
EMBASE:
- Emtree: PubMed’deki MeSH sistemine benzer şekilde, terimleri standartlaştırır.
- Explode & No Explode: Anahtar kelimenin alt başlıklarını da içerecek veya hariç tutacak şekilde aramayı düzenler.
- Yakınlık Aramaları (NEAR/n & NEXT/n): Kelimelerin birbirine olan mesafesini belirler.
-
Web of Science:
- Çok Disiplinli Aramalar: Sosyal bilimler, fen bilimleri ve sağlık bilimlerini kapsar.
- Proximity Search (NEAR/x): Kelimelerin birbirine yakın olduğu durumları tarar.
Adım 4: Araştırmanın Kaydedilmesi
Literatür taraması uzun bir süreç olduğundan, arama sonuçlarının kaydedilmesi önerilmektedir. Bu amaçla kullanılabilecek araçlar şunlardır:
- MyNCBI (PubMed) ve diğer veri tabanlarının kayıt özellikleri
- Mendeley, Zotero, EndNote gibi atıf yönetim yazılımları
Bu yazılımlar, araştırma sürecini organize etmeye ve bibliyografi oluşturmaya yardımcı olur.
3. Sonuç
Makale, etkili bir literatür taraması yapabilmek için sistematik bir yaklaşım sunmaktadır. Doğru soruyu sormak, uygun veri tabanlarını seçmek, gelişmiş arama tekniklerini kullanmak ve sonuçları kaydetmek, başarılı bir literatür taraması için kritik adımlardır.
Bu kılavuz, özellikle yeni başlayanlar için temel bir yol haritası sunmakta olup, pratik uygulamalarla daha da geliştirilebilir.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder