Science Overdrive

Знание бывает двух видов. Мы сами знаем предмет или же знаем, где найти о нем сведения В современном мире, опутанном глобальной информационной паутиной, знания доступны практически в любой момент и в любой точке земного шара. Самое главное — знать, где и как искать, чтобы не тратить часы своего времени, которого и так не хватает, на бесплодный просмотр интернет-страниц. “Сап, Медач! — пишете вы. — Ничего не могу найти, есть у кого-нибудь статьи или книжки на N тему?” Конечно есть. Но сегодня “Медач” не будет ничего искать — мы просто расскажем вам, как это делается. И большая часть студентов направляется в стандартный Google, где, даже осуществляя поиск на английском языке (не говоря уже о русском), сложно найти что-то, кроме странных околонаучных сайтов для домохозяек. Мы советуем вам искать информацию на английском языке. Не секрет, что он давно стал международным языком науки, и на нем пишутся и публикуются все новейшие исследования и тезисы. Если у вас проблемы со знанием языка, есть смысл пользоваться переводчиком; хорош словарь ABBYY Lingvo: www.lingvo-online.ru/ru Некоторую медицинскую терминологию Вы можете перевести с помощью электронного словаря Мультитран : http://old.www.multitran.ru/ Итак, есть несколько основных площадок для поиска. Мы рекомендуем Академию Google: scholar.google.ru/ Сама она говорит о себе так: Поисковая платформа Google Академия представляет собой часть поисковой системы Google. Реализуя на практике слоган «Стоя на плечах гигантов», Google Scholar позволяет находить научные работы из рецензируемых источников, в т.ч. электронных, на всех оперируемых системой языках И на самом деле, она позволяет найти до 98% англоязычной информации из всей существующей и является, по нашему мнению, платформой выбора для поиска. Кроме того, есть любимая многими англоязычная база медицинских и биологических публикаций PubMed: www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed Она создана Национальным центром биотехнологической информации (NCBI), является бесплатной версией базы данных MEDLINE и дает возможность поиска в более чем 3800 изданиях. PubPDF: pubpdf.com Данный ресурс помогает отыскать первоисточник, где находится полный текст статьи в формате PDF (большая часть статей извлекается из PubMed), и порой выдает по запросу даже больше статей, чем Академия Google. Поиск можно осуществлять по ключевым словам/терминам, по автору или названию журнала, в расширенном поиске - по местоположению. Еще там есть очень удобный поиск по категориям (советуем попробовать ради интереса!) и топ самых запрашиваемых авторов. Кстати, вы можете написать ребятам из PubPDF вот сюда: info@pubpdf.com, если хотите задать вопрос или поделиться мыслями по поводу того, как улучшить сервис. Прочитать больше можно тут: pubpdf.com/about Можно использовать Springer: www.springer.com/gp/ , но область поиска в нем уже, чем в Академии Google; из плюсов — он политематический. Вы можете искать в Scopus (библиографическая и реферативная база данных): www.scopus.com/ Scopus был создан издательской корпорацией Elsevier, и, по большей части, лучше применять его для отслеживания цитируемости статей, т.к. индексирует он порядка 18 тыс. названий научных изданий. Интересной является Кокрейновская библиотека: www.cochranelibrary.com/ Она содержит в себе высокого качества систематические обзоры и мета-анализы, являющиеся результатами исследований Кокрейновского сотрудничества: объединения более 30 тыс. ученых-добровольцев из 130 стран мира. Более подробно о ней можно почитать по ссылке выше. Крайне важно выяснить, что именно нужно найти, и не менее важно уметь правильно составлять свой запрос. Для этого необходимо определиться с ключевыми словами, которые будут присутствовать в искомой статье. К примеру, Burkitt’s lymphoma, или же более определенно: pathogenesis of Burkitt’s lymphoma. Эффективнее всего в данном случае будет написать фразу “Burkitt’s lymphoma pathogenesis” , заключив ее в кавычки: гугл будет искать именно эту фразу с конкретной последовательностью слов. Итак, Google Scholar выдал на запрос “Burkitt’s lymphoma” 47 тыс. исследований. Чтобы отсеять лишнее, воспользуемся знаком - (минус). Это будет выглядеть так: “Burkitt’s lymphoma” -treatment. Таким образом мы исключим статьи, в которых описано лечение данного заболевания. Если нам нужен определенный тип файлов, можно воспользоваться оператором filetype. К примеру, filetype: pdf (txt, html, etc.). Тогда запрос будет выглядеть следующим образом: “ Burkitt’s lymphoma pathogenesis “ filetype: pdf В общем и целом, это основные операторы, которыми вы будете пользоваться в повседневной жизни. Есть несколько более изощренных методов поиска, которые можно применить, проверяя представительность статьи или же просто так. Если нужно найти статью с определенным названием, воспользуйтесь оператором intitle. Например, потеряв на просторах “Медача” оригинал «Ключевых признаков рака», сделайте так: intitle: ”The Hallmarks of cancer” *Можно и без кавычек, но тогда точность поиска снизится. Оператор intext поможет найти ключевые слова в тексте статьи, к примеру, intext: “Evading Apoptosis” Оператор or поможет вам, если два слова означают практически одно и то же, например: “Burkitt’s lymphoma” therapy or treatment Если вы не используете кавычки для всей фразы, может помочь оператор +. Например, по запросу Burkitt’s +lymphoma в результате будут найдены статьи, содержащие обязательно либо lymphoma, либо ее синоним, при этом Burkitt’s может отсутствовать. Если не нужны синонимы, то заключите слово в кавычки: Burkitt’s +”lymphoma” Существует и такая опция, как поиск по домену или сайту (site: ). Выглядеть это будет так: site: nature.com или site: .edu (если искать по домену). Вы даже можете искать в PubMed, не заходя туда. site также позволит отыскать местечки, откуда можно стащить статью. Сайты, похожие на nature.com, можно найти с помощью related. Запрос будет следующим: related: nature.com Получить о сайте информацию можно, введя info: nature.com Узнать значение слова поможет оператор define. Если вы не знаете, что такое лимфома, делайте так: define: лимфома. Можно даже по-русски. Если с операторами отношения совсем не складываются, можно пользоваться расширенным поиском: https://www.google.com.ua/advanced_search Если вы хотите найти какую-то конкретную книгу, вам помогут стандартный Google и все те же операторы. Особо полезно будет пользоваться поиском по заголовку (intitle: “Robbins Cotran Pathologic Basis of Disease 9th Edition”), а если вам известна конкретная фраза из книги, тоже отлично: заключаем ее в скобки и осуществляем поиск. Еще в отношении поиска книг, как ни странно, хорош раздел “Документы” ВКонтакте (доступен в полной версии сайта). Там только поиск по названиям. Еще можно попытать счастья в ЛибГене, о ней чуть ниже. Все операторы можно сочетать меж собой. Помните: от правильной пунктуации и точно составленного запроса будет зависеть успех поиска! (хотя добрый гугл может исправить ваши орфографические ошибки) И не можете оплатить подписку на все топовые журналы (кстати, топ-5 научных журналов от админки “Медача”: vk.com/wall-60511457_99173 ), на помощь придет Sci-Hub. Как им пользоваться, описано тут: vk.com/wall-60511457_109614 Сейчас Sci-Hub прыгает с домена на домен в связи с блокировкой, поэтому будьте внимательны (все новости публикуюся в группе Сай-Хаба ВКонтакте). Кроме того, существует ЛибГен: http://old.gen.lib.rus.ec/ (Library Genesis — крупнейшая научная библиотека, предоставляющая свободный доступ к обычно платной литературе). Искать в ней лучше по авторам, хотя это непринципиально, можно и по названиям книг. Итак, статьи отысканы, и теперь наступило время задавать закономерные вопросы: а можно ли вообще использовать найденное, несет ли оно ценность, правда ли там написана? Вооружитесь всем имеющимся у вас скепсисом: оценить качество статьи, ее подлинность и представительность вам помогут наши рекомендации. Иерархия научной литературы (достаточно условная) представляет собой следующее: тезис → статья → обзорная статья → систематический обзор → мета-анализ → монография. Мета-анализ в ряде случаев лучше, чем статья, но не стоит ни от чего отказываться, ведь и мета-анализ можно подвергнуть сомнению.

1. Самое простое, что можно увидеть сразу же в выданных результатах по вашему запросу в Академии Google, — это индекс цитирования. Чем он выше, тем лучше, но тут следует проявить осторожность: на статью могут ссылаться не авторитетные издания/ученые, а всякие мутные организации. Обратите внимание на год издания статьи: исследования XIX века вам ни к чему, если только вы не пишете реферат по истории медицины.
2. Смотрите на название научного журнала (естественно, он должен быть рецензируемым), где была опубликована статья. Если журнал вам неизвестен, поможет оператор info:. Большую роль будет играть импакт-фактор — численный показатель важности научного журнала. Основанный на трехлетнем периоде, он являет собой отношение числа цитирований статей, опубликованных в журнале за период, к общему числу статей. Чем он больше, тем лучше.
3. Проверьте, где еще опубликована выбранная статья (это важно! Одно-единственное упоминание статьи вряд ли хорошо говорит о ней), в каких стране и городе, университете выполнено исследование. Возможно, стоит выяснить, кто те люди, чьи имена значатся в списках авторов: совпадает ли сфера их компетенции с областью исследования, значится ли вообще статья в списке их работ и так далее.
4. Что касается самого исследования, оно желательно должно быть двойным (или даже тройным) слепым плацебо-контролируемым рандомизированным (по правде говоря, нет ничего лучше трех таких международных (выполненных в разных странах) исследований, объединенных в мета-анализ). Но дело в том, что некоторые исследования были проведены тогда, когда наука не была развита должным образом, к тому же, исследования такого типа достаточно дорогие. Кроме того, данные критерии применимы не ко всем областям медицины. Если у вас есть возможность, всегда выбирайте двойные слепые, но если таковые отсутствуют, можно использовать то, что есть. В ряде случаев, если речь идет об исследовании какого-нибудь нового метода, оно наверняка проведено на животных (зачастую это указано в названии статьи), и это стоит учитывать.
5. Огромное значение имеет выборка. Если исследование проведено на людях, выборка должна быть достаточно большой (это не 30 или 50 человек, хотя для включения исследования в мета-анализ минимальная выборка должна составлять 10 человек), если на животных — в каждой исследуемой группе, включая контрольную, должно быть как минимум трое животных. Должны быть соблюдены критерии отбора, он должен быть случайным.
6. Наличие контрольной группы обязательно, и разница между контрольной и опытной группами должна быть статистически значимой.
7. Следует доверять только тем статистическим данным, где р <0,05. Но и в этом случае доверяй, но проверяй, потому что такое значение может получиться случайно или быть сфальсифицировано (почему бы и нет?).
8. Статья должна быть стройной, логичной. После каждого тезиса-утверждения, особенно в разделе “обсуждение результатов” (за исключением результатов работы) желательна ссылка на источник.

Если статья вызывает сомнения, ищите похожие на нее статьи, ищите мета-анализы по теме и помните: статья не должна быть моложе мета-анализа (пользуйтесь Pubmed, Scopus и Кокрейновской библиотекой; предпочтительнее последние две базы). Ну что же, вот и все секреты. Надеемся, что эта статья поможет вам в поиске нужной литературы. Удачи! Авторы: Юля Белова, Олексій Стукальский