2.数据库文献类别更 3.设主题词检索 2.设同义词检索
多，如专利标准法规
3.全文链接数据库
等
（CSCD, SinoMed）
3.结果的可视化演示
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文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
外文生物医学文献数据库
文摘数据库 • PubMed（国际上公认的最具权威、免 费的生物医学文献检索系统）
数据加工规范： 主题标引、分类标引
学科范围广
检索途径多(30多个检索入口):
基础医学、临床医学、预防医学、护 主题词检索、分类检索、第一著者检
理学等
索、文献类型、资助项目和参考文献
等
检索功能完备： 限定检索、定题检索、截词检索、通 配符检索
全文链接获取/直接索取
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目录文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
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（一）相关概念 文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
关键词 (keywords)是从文献的题名、摘要和正文中抽出的具
有实际意义的非规范化自然语言。
主题词(subject headings)又称叙词，是以规范化的词汇来
项目
优点
局限性
改进方法
关键词
1.简单易用 2.易于计算机编制和检 索 3.高时效性 4.概念失真率低 5.不受词表限制，标 引速度快。
1.有大量同义词、近 义词 2.不显示词之间的等 级关系和相关关系 3.进行的是词形匹配 , 影响检准率
1.用其他的检索体 系辅助检索 2.对关键词提取做 出限定
主题词
三大全文数据库
项目
万方
中国知网
收录 1998年至今，部分期 1994年至今 年限 刊回溯到1980年
维普
1989年至今，部分 期刊回溯到创刊年
收录 特色
1.拥有中华医学会、 1.含有2000年至今 1.运用《中国图书
中国医师协会近200 重要报纸刊载文献 馆分类法》的分类
种独家期刊全文资源 2.含外文文献更多 体系
表达文献内容的主题，主题词语言也叫做人工受控语言。即经 过了人工规范化处理,使得同一主题概念的文献相对集中在一个 主题词下。
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（一）相关概念（续） 文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
《医学主题词表》（ Medical Subject Headings,MeSH）
的概念进行限定或复分，使主题词具有更高的专指性。
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主题词 副主题词
主要主题词限定 限制下位主题词
入口词
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（二）关键词与主题词对比 文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
中文生物医学文献数据库 外文生物医学文献数据库
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常用中文生物医学文献数据库
文摘数据库 • 中国生物医学文献服务系统（SinoMed） • 中医药数据库检索系统
全文数据库
• 万方数据库知识服务平台（WanFang） • 中国期刊全文数据库（CNKI） • 维普医药信息资源系统（VIP）
üMeSH是美国国立医学图书馆编制的权威性主题词表。 ü美国国立医学图书馆以它作为生物医学标引的依据，编制《医 学索引》及建立计算机文献联机检索系统MEDLINE数据库。
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（一）相关概念（续） 文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
副主题词（Subheadings) ü又称限定词（Qualifiers),与主题词进行组配，对某一主题词
引文数据库 • 中国生物医学期刊引文数据库（CMCI/CMCC） • 中国科学引文数据库
其他
• 国家科技图书文献中心网络服务系统（NSTL）
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文摘数据库：SinoMed
系统数据
系统特色
年代跨度大：1978年以来
兼容性好
数据总量：580余万篇
全文数据库 • OVID、Elsevier、Springer
引文数据库 • Web of Science 、Scopus
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文摘数据库PubMed
/pubmed
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一个研究人员的全部工作时间中
1
思考计划7.7％
1
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一个研究人员的全部工作时间中
查阅文献50.9％ 50.9%
2
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一个研究人员的全部工作时间中
科学实验 32.1%
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一个研究人员的全部工作时间中
编写报告 9.3%
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因此，要从浩如烟海的文献洪流中 快、全、准地查到与课题有关资料， 就应该了解文献检索的知识和方法， 掌握检索基本功。
1.容易排列概念，并清 晰显示概念间关系 2.查准率高； 3.查全率高。
1.对检索者要求高 2.词汇管理难度大，
对标引者要求高
3.更新滞后 4.限制用户自由表达 5.易失真。
1.对概念词素进行 增改、更新、剔旧 等
Байду номын сангаас
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医学文献数据库
目录
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PubMed检索简介
Pubmed是美国国立医学图书馆所属的国家生物技术信息中 心(National Center for Biotechnology Information，NCBI)推 出的基于网络的生物医学文献数据库。 ·收录年代：1948年至今（部分数据回溯到18XX） ·收录范围：生物医学领域 ·收录文献量： 22,000,000*条 ·主要信息数据源：MEDLINE 和PREMEDLINE