mibe000226
10.3205/mibe000226
urn:nbn:de:0183-mibe0002267
Originalarbeit
Evaluierung der deutschen Datenbank Current Contents Medizin (CC MED) als potenzielle Datenquelle für das Cochrane COVID-19-Studienregister
Evaluating the potential of the German database Current Contents Medizin (CC MED) as a source for the Cochrane COVID-19 Study Register
Hildebrandt
Hildebrandt
Jaqueline
J
Institut für Allgemeinmedizin (ifam), Universitätsklinikum Düsseldorf, Postfach 10 10 07, 40001 Düsseldorf, DeutschlandCochrane Metabolic and Endocrine Disorders Group, Institut für Allgemeinmedizin (ifam), Medizinische Fakultät der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Deutschland
jaqueline.hildebrandt@uni-duesseldorf.de
author
Metzendorf
Metzendorf
Maria-Inti
MI
Cochrane Metabolic and Endocrine Disorders Group, Institut für Allgemeinmedizin (ifam), Medizinische Fakultät der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Deutschland
maria-inti.metzendorf@uni-duesseldorf.de
author
Jakob
Jakob
Tina
T
Cochrane Metabolic and Endocrine Disorders Group, Institut für Allgemeinmedizin (ifam), Medizinische Fakultät der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Deutschland
tina.jakob@uni-duesseldorf.de
author
German Medical Science GMS Publishing House
Düsseldorf
610
Cochrane COVID-19-Studienregister
CC MED
COVID-19
Studienregister
deutschsprachige Studien
20210714
germ
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Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung).
1860-9171
17
3
GMS Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie
GMS Med Inform Biom Epidemiol
12
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Hintergrund: Das Cochrane COVID-19-Studienregister (CCSR) wertet seit April 2020 regelmäßig internationale Literaturdatenbanken und Studienregister zur weltweiten COVID-19-Forschung an Menschen hinsichtlich Primärstudien aus. Um sicherzustellen, dass auch relevante deutschsprachige Publikationen berücksichtigt werden, die in internationalen Datenbanken nicht indexiert sind, haben wir die deutsche Datenbank Current Contents Medizin (CC MED), einen Service der Deutschen Zentralbibliothek für Medizin (ZB MED), hinsichtlich ihres potenziellen Nutzens als Quelle für das Studienregister evaluiert.Methodik: Mittels einer systematischen Suche identifizierten wir alle von Januar bis Oktober 2020 in CC MED vorhandenen Artikel zu <![CDATA[COVID-19</PlainText></TextGroup> und untersuchten eine 10% Stichprobe. Die Ein- und Ausschlusskriterien folgten den Vorgaben zur Inklusion wissenschaftlicher Publikationen in das CCSR.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Ergebnisse:</Mark1> Drei von 80 Artikeln waren für das CCSR inhaltlich relevant, darunter zwei, die im Deutschen Ärzteblatt erschienen und ausschließlich über CC MED identifiziert werden konnten. CC MED indexiert lediglich die bibliografischen Angaben der Artikel ohne Abstracts, weshalb zur Relevanzbeurteilung eine Volltextbeschaffung notwendig ist. Auf Basis unserer Stichprobe schätzen wir, dass auf ein gesamtes Jahr extrapoliert 343 Volltexte beschafft und beurteilt werden müssten, um etwa 34 potenziell relevante Artikel zu identifizieren.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Schlussfolgerung:</Mark1> Eine Suche in CC MED generiert eine geringe Anzahl relevanter, einzigartig identifizierbarer Artikel. Der Aufwand der Volltextbeschaffung und -bewertung erscheint daher im Vergleich zum potenziellen Nutzen für das CCSR und darauf aufbauenden Evidenzsynthesen unverhältnismäßig hoch. Daher halten wir die gezielte Durchsicht einzelner Zeitschriften zur Identifizierung deutschsprachiger COVID-19-Forschung für die Ergänzung des Studienregisters für zielführender als eine Recherche in der gesamten Datenbank CC MED.</Pgraph><Pgraph> </Pgraph></Abstract>
<Abstract language="en" linked="yes"><Pgraph><Mark1>Background:</Mark1> Since April 2020 the Cochrane COVID-19 Study Register (CCSR) searches international literature databases and study registers and indexes COVID-19 research in humans with a focus on primary studies. To ensure that relevant publications from German-speaking regions not indexed in international databases are included, we evaluated the German Current Contents Medizin (CC MED) database, a service of the German National Library of Medicine (ZB MED), as potential source for the study register.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Methods:</Mark1> Using a systematic search, we identified all articles on <TextGroup><PlainText>COVID-19</PlainText></TextGroup> available in CC MED from January to October 2020 and used a 10% sample for our evaluation. The inclusion and exclusion criteria followed the criteria for inclusion of publications in the CCSR.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Results:</Mark1> We found three of 80 articles eligible for the CCSR, including two that were published in the journal Deutsches Ärzteblatt and could only be identified via CC MED. Because CC MED only indexes bibliographic information without abstracts, full-text procurement is necessary to be able to assess relevancy. Based on our sample, we estimate that, extrapolated to an entire year, approximately 343 full texts would need to be sourced and assessed to identify approximately 34 potentially relevant articles.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Conclusion:</Mark1> A search in CC MED generates a small number of relevant, uniquely identifiable articles. In comparison, the effort of full-text procurement and assessment seems disproportionately high. Therefore, we consider a specific search of individual journals to be more valuable than a search of the entire CC MED database to identify German-language COVID-19 research for inclusion in the CCSR.</Pgraph></Abstract>
<TextBlock linked="yes" name="Einleitung">
<MainHeadline>Einleitung</MainHeadline><Pgraph>Das Cochrane COVID-19-Studienregister (CCSR) <TextLink reference="1"></TextLink> ist eine unter <Hyperlink href="https://covid-19.cochrane.org/">https://covid-19.cochrane.org/</Hyperlink> kostenfrei <TextGroup><PlainText>zugängliche</PlainText></TextGroup>, studienbasierte Datenbank, die weltweit durchgeführte Humanstudien zu SARS-CoV-2 und <TextGroup><PlainText>COVID-19</PlainText></TextGroup> sämtlicher epidemiologischer Studiendesigns umfasst. Das Studienregister wertet hierfür PubMed und ClinicalTrials.gov täglich, Embase, WHO ICTRP (World Health Organization International Clinical Trials Registry Platform) und Teile von medRxiv wöchentlich und das Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) monatlich nach klinischen Primärstudien aus. Darüber hinaus wird RetractionWatch regelmäßig durchsucht. Alle erfassten Referenzen werden von Informationsspezialist:innen nach verschiedenen Kriterien charakterisiert: Publikationstyp (z.B. Zeitschriftenartikel, Preprint), Verfügbarkeit von Ergebnissen und Studiencharakteristika (Studientyp, -ziel, -design und Interventionszuweisung) <TextLink reference="2"></TextLink>.</Pgraph><Pgraph>Das CCSR dient zur Effizienzsteigerung bei der Identifi<TextGroup><PlainText>zie</PlainText></TextGroup>rung der Studienlage zu COVID-19 und SARS-CoV-2 und wurde zunächst von Cochrane für die Erstellung von systematischen Reviews entwickelt und implementiert. Im Rahmen des vom Netzwerk Universitätsmedizin (NUM) geförderten Verbundprojekts zum „Aufbau eines <TextGroup><PlainText>COVID-19</PlainText></TextGroup>-Evidenz-Ökosystems zur Verbesserung von Wissensmanagement und -translation (CEOsys)“ wurde das Studienregister ebenfalls genutzt und ausgebaut. Übergeordnetes Ziel des CCSR ist die Vermeidung komplexer Literaturrecherchen und die aufwendige Sichtung der Forschung. Als eine der weltweit umfangreichsten und strukturiertesten COVID-19-Ressourcen unterstützt das Studienregister das Forschungsmonitoring und erleichtert Wissenschaftler:innen und Angehörigen der Gesundheitsberufe die effektive Identifizierung relevanter Studien <TextLink reference="3"></TextLink>. Durch diese kontinuierliche aktualisierte Informationsquelle konnten im Rahmen von CEOsys sogenannte „lebende Evidenzsynthesen“ und evidenzbasierte Handlungsempfehlungen für verschiedene Zielgruppen in Deutschland erstellt werden. Der Umfang, die Genauigkeit und die Aktualität des CCSR wurden evaluiert und publiziert <TextLink reference="4"></TextLink>.</Pgraph><Pgraph>Die Datenbank CC MED (Current Contents Medizin) <TextGroup><PlainText>wird seit</PlainText></TextGroup> dem Jahr 2000 von ZB MED – Informationszen<TextGroup><PlainText>t</PlainText></TextGroup>rum Lebenswissenschaften erstellt. Sie umfasst <TextGroup><PlainText>650 d</PlainText></TextGroup>eutschsprachige und in Deutschland publizierte Zeitschriften mit Bezug zu den Themenbereichen Medizin und Gesundheit. Die Datenbank ist über das Suchportal LIVIVO kostenfrei durchsuchbar <TextLink reference="5"></TextLink>, <TextLink reference="6"></TextLink>. Laut Aussage von ZB MED erfolgt die Auswahl der indexierten Zeitschriften mit dem Ziel, möglichst unterschiedliche Zeitschriften von Verbänden, Verlagen und Organisationen zu erfassen. Ein besonderes Interesse besteht an Exemplaren, die üblicherweise von den gängigen, größeren Datenbanken nicht indexiert werden. So schließt CC MED mit der inhaltlichen Erschließung deutschsprachiger Printmedien die Lücke zu den in LIVIVO ansonsten nachgewiesenen <TextGroup><PlainText>Artikeldaten</PlainText></TextGroup> (ZB MED, persönliche Kommunikation, 15.01.2021). </Pgraph><Pgraph>Damit Artikel in CC MED nachgewiesen werden können, müssen entweder auswertbare Inhaltsverzeichnisse vorhanden sein oder von den Zeitschriften zur Verfügung gestellte Metadaten vorliegen <TextLink reference="7"></TextLink>. Die in den Inhaltsverzeichnissen angegebenen Artikel werden anschließend in einem halbautomatisierten Prozess auf relevante Stichworte geprüft und, falls vorhanden, Angaben zu den Verfasser:innen sowie Seitenangaben aufgenommen. Da darüber hinaus keine weiteren Informationen vorliegen, können gegebenenfalls vorhandene Abstracts nicht indexiert werden. Viele der indexierten Zeitschriften enthalten jedoch keine Abstracts, da es sich neben wissenschaftlichen Inhalten vor allem um Kurzartikel handelt. Wurden Zeitschrifteninhalte bereits über andere Quellen (z.B. MEDLINE) aufgenommen, werden sie nicht zusätzlich in CC MED ausgewertet, um redundante Inhalte zu vermeiden (ZB MED, persönliche Kommunikation, 08.01.2021).</Pgraph><Pgraph>Im Rahmen der Weiterentwicklung des CCSR evaluierten wir Potenzial und Nutzen der deutschen Datenbank <TextGroup><PlainText>CC MED</PlainText></TextGroup> in Hinblick darauf, ob die bisherige Studien-Datenbasis des CCSR mit Hilfe dieser Ressource vervollständigt werden kann. </Pgraph></TextBlock>
<TextBlock linked="yes" name="Methoden">
<MainHeadline>Methoden</MainHeadline><Pgraph>Für unsere Suche nutzten wir LIVIVO (<Hyperlink href="https://www.livivo.de/">https://www.livivo.de/</Hyperlink>), ein von ZB MED angebotenes Meta-Suchportal. Darin suchten wir nach allen Publikationen, die im Jahr 2020 bis zum Tag der Suche (20.10.2020) zu COVID-19 in CC MED indexiert waren. Hierfür nutzen wir den Suchstring „corona* OR covid* OR sars*“ und filterten nach dem Datum der Veröffentlichung (01.01.2020 – 20.10.2020).</Pgraph><Pgraph>Zunächst erfolgte ein Import der Treffer in das Literaturverwaltungsprogramm EndNote. Darin wurde eine 10% Stichprobe gezogen, indem die Titel von A bis Z absteigend sortiert und jeder zehnte Titel ausgewählt wurde. Zwei Autorinnen (JH, MIM) bewerteten anschließend unabhängig voneinander alle Titel auf Relevanz. Kam es bei der Titelbewertung zu einem Konflikt, wurden diese Titel in einem zweiten gemeinsamen Durchgang unter Berücksichtigung der in Tabelle 1 <ImgLink imgNo="1" imgType="table"/> genannten Ein- und Ausschlusskriterien besprochen und einvernehmlich geklärt. Bei Uneindeutigkeit des Titels oder fortbestehender Uneinigkeit entschieden wir uns für eine Volltextbeschaffung. Da CC MED keine Abstracts enthält, beschafften wir im nächsten Schritt die Volltexte von allen auf Basis des Titels potenziell relevanten Artikeln (siehe Anhang 1 <AttachmentLink attachmentNo="1"/>). Zwei Autorinnen (JH, TJ) bewerteten diese im nächsten Schritt unabhängig voneinander anhand der in Tabelle 1 <ImgLink imgNo="1" imgType="table"/> genannten Kriterien. Im Falle fehlender Übereinstimmung erzielten wir einen Konsens durch die Bewertung der dritten Autorin (MIM). Hinsichtlich der Ein- und Ausschlusskriterien richteten wir uns nach den Vorgaben, die für das CCSR gelten (Tabelle 1 <ImgLink imgNo="1" imgType="table"/>).</Pgraph></TextBlock>
<TextBlock linked="yes" name="Ergebnisse">
<MainHeadline>Ergebnisse</MainHeadline><Pgraph>Bei unserer Suche in CC MED erhielten wir 809 Treffer (Abbildung 1 <ImgLink imgNo="1" imgType="figure"/>). Nach Ziehung der Stichprobe und unter Berücksichtigung der in Tabelle 1 <ImgLink imgNo="1" imgType="table"/> genannten Ein- und Ausschlusskriterien ergaben sich 30 potenziell relevante und 50 irrelevante Titel. </Pgraph><Pgraph>Von 30 potenziell relevanten Artikeln schlossen wir nach Bewertung der Volltexte weitere 27 Artikel aus (siehe Anhang 1 <AttachmentLink attachmentNo="1"/>). In den meisten Fällen handelte es sich um Perspektiven, Empfehlungen oder Artikel, die über Studien berichteten, aber keine Originalartikel waren. Somit identifizierten wir drei für das CCSR relevante Artikel: eine Umfrage und zwei Fallberichte.</Pgraph><Pgraph>Der erste Titel, eine Zusammenfassung eines Fallberichts, der die Maßnahmen zur Eindämmung eines Infektionsausbruchs in einer Frauenklinik beschreibt, erschien in MTA Dialog (Fachzeitschrift und Stellenmarkt für Technische Assistent:innen in der Medizin). Diese Studie war ebenfalls in einer in PubMed indexierten Zeitschrift beschrieben und zum Zeitpunkt unserer Suche bereits im CCSR indexiert. Der zweite Artikel war die Zusammenfassung der Ergebnisse einer Umfrage unter ärztlichen Mitgliedern der Vereinigung Marburger Bund, die im Deutschen Ärzteblatt erschien. Die Ergebnisse dieser Umfrage sind außer des via CC MED identifizierten Artikels ausschließlich über die Webseite des Marburger Bundes auffindbar. Der dritte Titel war ein weiterer Fallbericht. Hierbei handelt es sich um eine Originalpublikation, die ebenfalls im Deutschen Ärzteblatt erschien und den Fall eines Patienten bespricht. Außer in CC MED hätte diese Publikation nicht identifiziert werden können, da nur der internationale Teil des Deutschen Ärzteblatts in PubMed indexiert wird.</Pgraph><Pgraph>Extrapoliert man die Ergebnisse auf das gesamte Jahr, ergeben sich für 2020 etwa 34 ([(3 relevante Artikel/10,<TextGroup><PlainText>5 M</PlainText></TextGroup>onate)*12 Monate]*10%=34 potenziell relevante Artikel/12 Monate) potenziell relevante Artikel, die in <TextGroup><PlainText>CC MED</PlainText></TextGroup> enthalten sein könnten. Diese Schätzung berechneten wir wie folgt: drei von uns identifizierte relevante Artikel aus ca. 10,5 Monaten ergeben auf 12 Monate <TextGroup><PlainText>3,4 A</PlainText></TextGroup>rtikel, multipliziert mit 10, da wir mit einer 10% Stichprobe arbeiteten. </Pgraph></TextBlock>
<TextBlock linked="yes" name="Diskussion">
<MainHeadline>Diskussion</MainHeadline><Pgraph>Der Identifikationsaufwand für rund 30 potenziell relevante Artikel pro Jahr ist aus unserer Sicht erheblich. Da <TextGroup><PlainText>CC MED</PlainText></TextGroup> keine Abstracts indexiert, ist eine aufwendige Volltextbeschaffung notwendig, um die Relevanz eines Artikels abschließend beurteilen zu können. Demnach müssten etwa 343 Volltexte ([(30 geprüfte Volltexte/10,<TextGroup><PlainText>5 M</PlainText></TextGroup>onate)*12 Monate]*10%=343 zu prüfende Volltexte/12 Monate) beschafft werden. Zudem waren von den drei in unserer Untersuchung als relevant identifizierten Studien nur zwei ausschließlich über CC MED identifizierbar. </Pgraph><Pgraph>Die Auswahl unserer Stichprobe erfolgte nicht randomisiert, sondern auf einem pragmatischen zufallsähnlichen Auswahlverfahren. Unserer Einschätzung nach hat dies keinen verzerrenden Einfluss auf unsere Ergebnisse, sollte aber als möglicher limitierender Faktor genannt werden. </Pgraph><Pgraph>Als Limitation unserer Schätzung ist zudem anzuführen, dass in unserer Extrapolation nicht berücksichtigt wird, in welchem Umfang sich das Publikationsaufkommen im Verlauf des Jahres 2020 verändert hat und welche Schlüsse daraus über die Anzahl der relevanten Artikel zu ziehen sind. </Pgraph><Pgraph>Zu einer ähnlichen Bewertung der Relevanz der Datenbank CC MED kamen im Jahr 2010 Waffenschmidt et al. <TextLink reference="8"></TextLink>. In ihrer Nutzenbewertung von CC MED für die Erstellung von systematischen Übersichtsarbeiten folgerten sie, dass ein routinemäßiger Einschluss der Datenbank für die Suche nach geeigneter Evidenz keinen Mehrwert biete. Ein unverhältnismäßig hoher Aufwand für die Volltextbeschaffung stehe auch hier einem sehr geringen Nutzen gegenüber.</Pgraph></TextBlock>
<TextBlock linked="yes" name="Fazit">
<MainHeadline>Fazit</MainHeadline><Pgraph>Auf der Basis unserer Untersuchung ist unsere Empfehlung für das Cochrane COVID-19-Register, keine regelmäßigen Suchen in der Datenbank CC MED durchzuführen, sondern in Erwägung zu ziehen, den nicht bereits in PubMed ausgewerteten Teil der Zeitschrift Deutsches Ärzteblatt gezielt zu durchsuchen. </Pgraph><Pgraph>Die Nützlichkeit der Datenbank CC MED ist durch das Nichtvorhandensein von Abstracts eingeschränkt, da die Relevanz eines Artikels in den meisten Fällen nicht auf Basis des Titels eingeschätzt werden kann. Viele der in CC MED indexierten Artikel beinhalten aufgrund des Charakters der indexierten Zeitschriften (Verbands- und Organisationszeitschriften) jedoch keine Abstracts. Keiner der 30 von uns bewerteten Volltexte enthielt einen Abstract. Zur Erhöhung des Nutzens könnte ZB MED jedoch prüfen, ob die Ergänzung von Abstracts bei Zeitschriften, die solche enthalten, möglich ist.</Pgraph></TextBlock>
<TextBlock linked="yes" name="Abkürzungen">
<MainHeadline>Abkürzungen</MainHeadline><Pgraph><UnorderedList><ListItem level="1">CC MED: Current Contents Medizin</ListItem><ListItem level="1">CCSR: Cochrane COVID-19 Study Register</ListItem><ListItem level="1">CEOsys: COVID-19-Evidenz-Ökosystem</ListItem><ListItem level="1">COVID-19: Coronavirus Disease 2019</ListItem><ListItem level="1">WHO ICTRP: World Health Organization International Clinical Trials Registry Platform</ListItem></UnorderedList></Pgraph></TextBlock>
<TextBlock linked="yes" name="Anmerkung">
<MainHeadline>Anmerkung</MainHeadline><SubHeadline>Interessenkonflikt</SubHeadline><Pgraph>Die Autorinnen sind an der Erstellung des Cochrane <TextGroup><PlainText>COVID-19</PlainText></TextGroup>-Studienregisters beteiligt und werden im Rahmen des CEOsys Projekts des Netzwerk Universitätsmedizin (NUM) vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert (Kennzeichen 01KX2021).</Pgraph></TextBlock>
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<AttachmentTitle>Ein- und Ausschluss der Volltexte</AttachmentTitle>
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