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Originaltitel:
Data Mining in der medizinischen Literaturdatenbank MEDLINE 
Übersetzter Titel:
Data Mining in the medical literature database MEDLINE 
Jahr:
2004 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Medizin 
Betreuer:
Thurmayr, R. (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Neumeier, Dieter (Prof. Dr.); Neiß, A. (Univ.-Prof. Dr.); Thurmayr, R. (Prof. Dr.); Goldschmidt, A. (Univ.-Prof. Dr.) 
Format:
Text 
Sprache:
de 
Fachgebiet:
MED Medizin; INF Informationswesen, Bibliotheks-, Dokumentations-, Archiv-, Museumswesen 
Stichworte:
meva; medline postprozessor; pubmed; medline; data mining; mesh tree; schlagwortsuche; literaturrecherche; medizinische datenbank; Nachweisquote; Relevanz 
Übersetzte Stichworte:
meva; medline postprocessor; pubmed; medline; data mining; mesh tree; medical database; recall; precision 
Schlagworte (SWD):
MEDLINE Data Mining 
TU-Systematik:
MED 230d; INF 587d 
Kurzfassung:
Welche Möglichkeiten gibt es für den Arzt oder medizinisch Interessierten, schnelle an relevante Informationen zu kommen? Weltweit gibt es über hundert medizinische Datenbanken. Eine einfache Suche in MEDLINE, der bedeutendsten medizinischen Literaturdatenbank, mit PubMed im Internet zeitigt oft Zehntausende von Artikeln mit mehr oder minder großer Relevanz für den Anwender, die als unstrukturierte Liste zurückgeliefert werden. Um Relevanz und Nachweisquote der Literatursuche zu erhöhen, wurde ein Programm namens Meva (MEDLINE Evaluator) entwickelt. Meva ist ein kostenloser MEDLINE-Postprozessor, ein medizin-wissenschaftlicher Data-Mining-Webdienst zur Analyse bibliographischer Daten, die PubMed bei der Literatursuche liefert. Meva verdichtet die endlose Liste eines MEDLINE-Suchresultates in ein strukturiertes, aussagekräftiges Ergebnis, indem es Anzahl und Beziehungen der gefundenen MEDLINE-Felder als Histogramm, Kontingenztabelle, sortierte Detailliste oder MeSH-Baum graphisch darstellt. Ein Schwerpunkt ist die Auswertung der MeSH-Terms (Schlagwortsuche, Schlagwörter), wahlweise mit MeSH-Codes. Suchfilter und nutzerdefinierbare Minimalhäufigkeiten grenzen den Suchradius ein. Eine Beschränkung auf Erstautoren ist möglich. Das Analyse-Ergebnis wird wahlweise im HTML-Format oder im datenbanktauglichen Textformat präsentiert. Die vorliegende Arbeit erklärt, wie der Benutzer Meva sinnvoll für die Literatursuche nutzen kann. 
Übersetzte Kurzfassung:
A simple search with PubMed in MEDLINE, the world's largest medical database, results quite often in a listing of many articles with little precision or recall for the average user. Therefore a medico-scientific data mining web service called Meva (MEDLINE Evaluator) was developed, capable of analyzing the bibliographic fields returned by an inquiry to PubMed. Meva converts these data into a well-structured expressive result, showing a graphical condensed representation of counts and relations o...    »
 
Veröffentlichung:
Universitätsbibliothek der TU München 
Mündliche Prüfung:
15.06.2004 
Dateigröße:
1168482 bytes 
Seiten:
150 
Letzte Änderung:
28.04.2006