医学文献検索：PubMedとGoogle Scholarの比較

背景：医学文献検索は、臨床医に重要な情報を提供します。ただし、関連する高品質の文献を特定するための最良の戦略は不明です。 目的：PubMedとGoogle Scholarを使用して4つの臨床的質問で検索結果を比較し、記事の関連性と品質に関してこれらの結果を分析しました。 方法：各検索の最初の20の引用の要約は、3つの関連カテゴリに分類されました。重み付きカッパ統計を使用して、レビュー担当者契約とノンパラメトリックランクテストを分析し、各記事の引用数と対応するジャーナルの影響要因を比較しました。 結果：レビュアーは、PubMedの記事の67.6％とGoogle Scholarの記事の80％を少なくとも関連性（P = 0.116）としてランク付けしました（すべてのKappa P値<0.01）。Google Scholarの記事は、引用の中央値が高く（34対1.5、P <0.0001）、より高い衝撃因子ジャーナル（5.17対3.55、P = 0.036）から来ました。 結論：PubMedの検索とGoogle Scholar検索は、しばしば異なる記事を識別します。この調査では、Google Scholarの記事は関連性があると分類され、引用数が多い可能性が高く、より高いインパクトファクタージャーナルに掲載されました。検索のためにGoogle Scholarを使用して頻繁に引用された記事の識別は、おそらく最初の文献検索に価値があるでしょう。

BACKGROUND: Medical literature searches provide critical information for clinicians. However, the best strategy for identifying relevant high-quality literature is unknown. OBJECTIVES: We compared search results using PubMed and Google Scholar on four clinical questions and analysed these results with respect to article relevance and quality. METHODS: Abstracts from the first 20 citations for each search were classified into three relevance categories. We used the weighted kappa statistic to analyse reviewer agreement and nonparametric rank tests to compare the number of citations for each article and the corresponding journals' impact factors. RESULTS: Reviewers ranked 67.6% of PubMed articles and 80% of Google Scholar articles as at least possibly relevant (P = 0.116) with high agreement (all kappa P-values < 0.01). Google Scholar articles had a higher median number of citations (34 vs. 1.5, P < 0.0001) and came from higher impact factor journals (5.17 vs. 3.55, P = 0.036). CONCLUSIONS: PubMed searches and Google Scholar searches often identify different articles. In this study, Google Scholar articles were more likely to be classified as relevant, had higher numbers of citations and were published in higher impact factor journals. The identification of frequently cited articles using Google Scholar for searches probably has value for initial literature searches.