Alle Beiträge von Dr.Koenig

Guidelines in der Hämato-Onkologie

von Dr. Josef König

Nachdem ich in einem vorangegangenen Blogbeitrag bereits einige Quellen von Guidelines besprochen habe, möchte ich heute im speziellen auf Guidelines aus dem Bereich der Hämato-Onkologie eingehen. Die zwei ausgewählten Quellen, NCCN und PDQ, bieten state of the art – Information auf höchstem Niveau und – was leider bei vielen anderen Erstellern von Guidelines nicht der Fall ist – die Information ist durch mehrfach jährliche Aktualisierung stets up to date.

NCCN – National Comprehensive Cancer Network

Die bedeutendsten 21 Krebsforschungszentren der USA haben sich im NCCN zu einem Verbund zusammengeschlossen, der höchstqualitative und sehr übersichtliche Guidlines zu den verschiedenen Krebserkrankungen erstellt.

Teilnehmer sind u.a. das Fred Hutchinson Cancer Research Center, das Memorial Sloan-Kettering Cancer Center, das Dana-Farber Cancer Care Center, das M.D. Anderson Cancer Center sowie das City of Hope Cancer Center.

Erklärtes Ziel des NCCN ist die laufende Verbesserung des Screenings, der Diagnose und Therapie sowie der Nachsorge von Krebserkrankungen. Dies äußert sich vor allem in der Erstellung aktueller, mehrfach pro Jahr aktualisierter Guidelines. Nach einer kostenlosen Registrierung stehen den Benützern des Networks folgende Informationsquellen zur Verfügung:

  • NCCN Clinical Practice Guidelines in Oncology
  • NCCN Drugs & Biologics Compendium
  • NCCN Chemotherapy Order Templates

Die NCCN Clinical Practice Guidelines in Oncology sind pdf-Dokumente mit einem einheitlichen Aufbau:Am Beginn jedes Dokumentes steht ein Flow chart, der von der Diagnose über verschiedene Therapieentscheidungen zur Therapie führt. Dann werden tabellarisch die Therapieprinzipien einer Entität besprochen, gefolgt von einer Zusammenstellung von möglichen Chemotherapieschemata. Danach wird in einem ausführlichen Textteil die Krebserkrankung ausführlich in allen ihren Aspekten besprochen. Am Ende jeder Guideline werden die Literaturstellen angeführt, auf die sich die Richtlinie beruft.Ergänzend gibt das NCCN ein Drugs & Biologics Compendium heraus, das tabellarisch in der Hämato-Onkologie verwendete Medikamente beschreibt.

Abschließend sei noch auf die Chemotherapy Order Templates hingewiesen, die eine Hilfestellung bei der konkreten Anforderung der Chemotherapie auf der Station bietet. Für den im deutschsprachigen Raum arbeitenden Arzt sei an dieser Stelle das an der Universität Freiburg i. Br. erstellte Blaue Buch erwähnt, das solche Chemotherapieanforderungen in extrem sorgfältiger Art und Weise publiziert.

PDQ – Physician Data Query

Die Datenbank PDQ (Physician Data Query) wird vom NCI (National Cancer Institute) erstellt. Das NCI wurde vor mehr als 70 Jahren als Teil der National Institutes of Health (NIH) gegründet. Das NCI ist in Bethesda, Maryland, USA beheimatet. Auf Forschungen des NCI geht die Entwicklung von etwa zwei Drittel der bis 1995 entwickelten Zytostatika zurück.

Das NCI stellt in der Datenbank PDQ in den Adult Cancer Treatment Summaries Informationen über etwa 100 Krebserkrankungen zur Verfügung. Neben den Hinweisen für den behandelnden Arzt gibt es jeweils auch ein Dokument als Patienteninformation. Auch diese Datenbank wird mehrfach jährlich auf den neuesten Stand gebracht. Alle Therapieempfehlungen werden mit einem level of evidence ausgezeichnet.

Weitere Blog-Beiträge des Autors:

MEDLINE-Perfektionskurs:

Déjà vu: Database of Highly Similar and Duplicate Citations

von Dr. Josef König

Plagiate sowie die wiederholte Publikation der exakt selben Ergebnisse stellen ein unethisches Verhalten in der Wissenschaft dar. Am UT Southwestern Medical Center in Oklahoma wurde ein Sample von 62.213 Arbeiten aus MEDLINE mit einem Programm – eTBLAST – auf Textähnlichkeiten durchsucht und die Ergebnisse in der Datenbank Déjà vu dargestellt.

In dieser Stichprobe fanden sich 0,04% an Arbeiten, die keinen identen Autor aufwiesen und die so ähnlich waren, dass sie als Plagiat eingestuft werden mußten. 1,35% der Publikationen, die gemeinsame Autoren hatten, wurden aufgrund ihres hohen Ähnlichkeitsgrades als Duplikate gewertet.

Die Autoren Errami M. et al extrapolieren diese Daten auf den Gesamtdatenbestand von MEDLINE und kommen so zum Zeitpunkt der Auswertung (2006) bei damals 16 Mill. Einträgen auf etwa 3500 Plagiate und 117.400 Duplikate.

Weitere Blog-Beiträge des Autors:

MEDLINE-Perfektionskurs:

MEDLINE – Perfektionskurs: MyNCBI

Der MEDLINE-Service MyNCBI ist eine Möglichkeit Suchergebnisse von MEDLINE-Recherchen online abzuspeichern.

  1. Registrierung
     
    Um MyNCBI nützen zu können, ist eine einmalige und kostenlose Registrierung erforderlich (Einstieg: rechte obere Ecke unter MyNCBI oder am linken Bildschirmrand unter PubMedServices).
     
  2. Einloggen
     
    Sobald man sich in MyNCBI einloggt, sieht man eine Begrüßung in der rechten oberen Bildschirmecke in der Form: Welcome Username
     
  3. Welche Möglichkeiten hat man nun bei MyNCBI?
  • Abspeicherung von MEDLINE-Suchen – Save Search
     
    Eine in MEDLINE durchgeführte Suche kann mit einem Klick auf Save Search (blauer Hyperlink rechts neben dem Eingabefeld) abgespeichert werden. Der Vorteil: in myNCBI kann unter der Option Details eine zeitliche Sequenz angegeben werden, zu der die eben durchgeführte und abgespeicherte Suche erneut ausgeführt und die neuen Suchergebnisse dem Benützer per e-mail zugesandt werden. So ist es leicht möglich, auf einem genau definiertem Gebiet ständig am laufenden gehalten zu werden.
     
  • Abspeicherung von MEDLINE-Suchergebnissen – Collections
     
    Eine andere Möglichkeit ist die, einzelne Artikel zu markieren, dann mit Send To Clipboard auf das Clipboard zu kopieren und von dort weiter mit Send To MyNCBI Collections online zu speichern. Dieser Sammlung kann ein Name gegeben werden und im Laufe der Zeit kann man die Kollektion mit weiteren Suchergebnissen erweitern.

Ein ausführliches Help-File zu dieser Funktion finden Sie hier.
Der Name NCBI verweist übrigens auf das National Center for Biotechnology Information, das gemeinsam mit der National Library of Medicine (NLM) und den National Institutes of Health (NIH) die Datenbank MEDLINE erstellt.

Weitere Blog-Beiträge des Autors:

MEDLINE-Perfektionskurs:

MEDLINE – Perfektionskurs: Menschen und Institutionen

von Dr. Josef König

Suche nach medizinhistorischen Persönlichkeiten

Die Recherche nach Artikel über den englischen Pathologen Thomas Hodgkin (1798 – 1866), wird zur Suche nach der Stecknadel im Heuhaufen, sofern man die Freitextsuche verwendet und in MEDLINE einfach den Suchbegriff hodgkin eingibt. Denn auf diese Weise werden Treffer gefunden über …

  • den Morbus Hodgkin
  • die Non Hodgkin Lymphome
  • Autoren mit dem Familiennamen Hodgkin
  • Institutsnamen, die den Begriff beinhalten
  • Artikel über Thomas Hodgkin

Die Datenbank ermöglicht jedoch durch die Eingabe der Feldbezeichnung [ps] eine rasche und eindeutige Suche nach Personen; dabei steht [ps] für personal name as subject. Die Eingabe muß also lauten …

hodgkin [ps]

und man wird knapp über 100 Artikel finden; ohne die Feldbezeichnung [ps] ergibt die Freitextsuche nach hodgkin mehr als 55.000 Treffer.

Suche nach Institutionen

Möchte man wissen, welche Arbeiten an einem bestimmten Forschungszentrum oder einer Universität publiziert wurden, so eignet sich dafür die Suche im Adreßfeld [ad]. Z.B. ergibt die Kombination …

dkfz [ad] OR deutsches krebsforschungszentrum [ad] OR german cancer research center [ad]

knapp 6000 Zeitschriftenartikel. Zu beachten ist hier, dass man nicht nur eine Bezeichnung benützen darf, sondern dass ein Wortfeld gebildet werden muß, das alle infrage kommenden Bezeichnungen die diese Institution benennen können, umfaßt, wobei die Einzelbegriffe mit OR verbunden werden müssen. (Wir erinnern uns: OR ergibt immer eine große Menge, AND eine kleine.)

Verknüpft man nun Menschen und Institutionen, so kann man z.B. auch nach einem Autor namens Mayer (insgesamt über 13.000 Treffer!) suchen, der am DKFZ publiziert; die entsprechende Suche würde dann so aussehen:

mayer [au] AND (dkfz [ad] OR deutsches krebsforschungszentrum [ad] OR german cancer research center [ad])

Runde Klammern () fassen hier, wie in einer mathematischen Gleichung, die Begriffe der zweiten Teilsuche zusammen.

Weitere Blog-Beiträge des Autors:

MEDLINE-Perfektionskurs:

The Cancer Genome Atlas – TCGA

von Dr. Josef König

Etwa drei Jahre nach Beendigung des Human Genome Projects wurde nun von den National Institutes of Health, NIH (Bethesda, Maryland, USA), die Pilotphase eines Großprojektes begonnen, das die vollständige Erfassung aller onkologisch relevanten Veränderungen des Genoms zum Ziel hat; dieses ehrgeizige Projekt trägt den Namen The Cancer Genome Atlas (TCGA); Sie finden es unter http://cancergenome.nih.gov/.

Zwar gibt es am Wellcome Trust Sanger – Institute, Cambridge, UK, eine Datenbank, die etwa 350 mit der Entstehung von Krebs assoziierte Gene anführt – sie heißt COSMIC (Catalogue of Somatic Mutations in Cancer) , der TCGA soll jedoch von allen Tumoren die genomische Grundlage abbilden. Da es hunderte Tumorunterarten gibt, wird TCGA das Human Genome Project in seinem Ausmaß bei weitem übertreffen.

Für die kommenden 3 Jahre stehen den beiden federführenden Instituten, nämlich dem National Cancer Institute (NCI) und dem National Human Genome Research Institute, 100 Millionen Dollar für die Erforschung der genetischen Veränderungen von drei Tumorentitäten zur Verfügung, die als Prototypen auserwählt wurden: Glioblastom – Bronchialcarcinom – Ovarialcarcinom.  Diese eigenen sich für den Beginn deswegen, weil es Gewebebanken dieser Malignome gibt.

Das TCGA-Projekt wird von Francis S. Collins, der zuvor dem Human Genome Project vorstand sowie von Anna D. Barker geleitet. Diese beiden Wissenschaftler berichten über TGCA im Spektrum der Wissenschaft 11/2007.

Weitere Blog-Beiträge des Autors:

MEDLINE-Perfektionskurs:

MEDLINE-Perfektionskurs: Die PMID-Nummer

von Dr. Josef König

Sicherlich ist Ihnen bei der MEDLINE-Recherche schon des öfteren am Ende des Eintrages die PMID – Nummer aufgefallen. Sie ist die kürzeste und rascheste Form in MEDLINE einen bestimmten Artikel zu finden.

Um die unten angeführte Arbeit in MEDLINE zu finden, gibt es viele Möglichkeiten, z.B.:

  • dong a [au] AND crystallization [ti] AND “Nat Methods”[Journal:__jrid32338]   
  • dong a [au] AND avvakumov gv [au]

Diese Methode ist umständlich, fehleranfällig und es ist nicht garantiert, dass sie ein eindeutiges Ergebniss liefert. Denn sobald der Autor Dong A in der Zeitschrift NATURE METHODS einen weiteren Artikel über crystallization schreibt, wird man eben mehr als nur diese eine gesuchte Arbeit finden. Damit die Recherche rasch ein eindeutiges Ergebnis liefert, ist lediglich die Eingabe der PMID-Nummer im Suchfeld nötig. PMID steht für PubMed Unique Identifier. Die folgenden beiden Schreibweisen sind möglich. Die zweite Form ist die exakteste, weil sie am Ende noch die Feldbezeichnung [pmid] anführt und so einen zufälligen Treffer ausschließt (es könnte ja im Text des Titels oder des Abstracts die Zahl 17982461 in anderer Bedeutung vorkommen); in der Regel ist diese Exaktheit aber nicht erforderlich und es reicht, einfach die Zahl 17982461 einzugeben und auf GO zu klicken bzw. ENTER zu drücken:

  • 17982461
  • 17982461 [pmid]

Tippt man übrigens mehrere PMIDs, getrennt durch ein Leerzeichen, ein, z.B. …

  • 17982461 17425406
  • 17982461 17425406  [pmid] 

… so erhält man auch mehrere Arbeiten, in diesem Fall zwei. D.h., MEDLINE verbindet die beiden Suchbegriffe mit dem Boole’schen Operator OR und das bedeutet, es wird die Vereinigungsmenge gefunden. (Die genaue Bedeutung der Verküpfungsbefehle AND, OR, NOT wird in einem späteren Beitrag besprochen; fürs erste braucht man sich nur zu merken, dass OR immer viel ergibt, AND wenig.)

Hier die Beispielsarbeit:

Nat Methods. 2007 Nov 4

In situ proteolysis for protein crystallization and structure determination.

Dong A, Xu X, Edwards AM; Midwest Center for Structural Genomics, Chang C, Chruszcz M, Cuff M, Cymborowski M, Leo RD, Egorova O, Evdokimova E, Filippova E, Gu J, Guthrie J, Ignatchenko A, Joachimiak A, Klostermann N, Kim Y, Korniyenko Y, Minor W, Que Q, Savchenko A, Skarina T, Tan K, Yakunin A, Yee A, Yim V, Zhang R, Zheng H; Structural Genomics Consortium, Akutsu M, Arrowsmith C, Avvakumov GV, Bochkarev A, Dahlgren LG, Dhe-Paganon S, Dimov S, Dombrovski L, Finerty P Jr, Flodin S, Flores A, Gräslund S, Hammerström M, Herman MD, Hong BS, Hui R, Johansson I, Liu Y, Nilsson M, Nedyalkova L, Nordlund P, Nyman T, Min J, Ouyang H, Park HW, Qi C, Rabeh W, Shen L, Shen Y, Sukumard D, Tempel W, Tong Y, Tresagues L, Vedadi M, Walker JR, Weigelt J, Welin M, Wu H, Xiao T, Zeng H, Zhu H. Structural Genomics Consortium, University of Toronto, 100 College Street,Toronto, Ontario M5G 1L5, Canada.

We tested the general applicability of in situ proteolysis to form protein crystals suitable for structure determination by adding a protease (chymotrypsin or trypsin) digestion step to crystallization trials of 55 bacterial and 14 human proteins that had proven recalcitrant to our best efforts at crystallization or structure determination. This is a work in progress; so far we determined structures of 9 bacterial proteins and the human aminoimidazole ribonucleotide synthetase (AIRS) domain.

PMID: 17982461

Weitere Blog-Beiträge des Autors:

MEDLINE-Perfektionskurs:

GUIDELINES in der Medizin

Am Beispiel der Medizinischen Leitlinien sollen heute Volltextdatenbanken vorgestellt werden.

AWMF

Die Arbeitsgemeinschaft der Wissenschaftlichen Medizinischen Fachgesellschaften stellt wissenschaftlich begründete Leitlinien für Diagnostik und Therapie ins Netz.

LEITLINIEN.de

Unter http://www.leitlinien.de/leitlinie finden Sie eine Zusammenstellung, erstellt vom Ärztlichen Zentrum für Qualität in der Medizin, Berlin. Hier werden auch internationale Leitlinien berücksichtigt, Leitlinienanbieter vorgestellt sowie Literatur über Leitlinien zur Verfügung gestellt.

CMA Infobase

Seite canadischer Leitlinien.

NATIONAL GUIDELINE CLEARINGHOUSE

Seite mit Leitlinien aus den USA.

Allen genannten Beispielen haftet der Mangel an, dass sie neben einigen aktuellen auch viele Leitlinien anführen, die zuletzt vor Jahren aktualisiert wurden. Dass dies nicht so sein muß, werde ich exemplarisch in weiteren Blog-Beiträgen besprechen. Trotzdem handelt es sich bei den genannten Seiten um Sammlungen, die von hervorragenden Institutionen zusammengetragen und mit sehr viel Mühe erstellt worden sind. Richtig angewandt bilden Sie eine unschätzbare Quelle an Informationen zu Diagnose und Therapie von Erkrankungen.

Weitere Blog-Beiträge des Autors:

MEDLINE-Perfektionskurs:

PATHWAY – Datenbanken

von Dr. Josef König 

Systems biology, eine etwa um das Jahr 2000 entstandene Fachrichtung der Biologie, bemüht sich um ein Verständnis der komplexen Interaktionen in biologischen Systemen. Dabei werden systematisch untersucht: Transcriptom, Proteom, Metabolom, Glycomics, Interactomics, Fluxomics. Der Darstellung der inter- und intrazellularen Signalkaskaden widmen sich PATHWAY-Datenbanken:

Pathway Interaction Database 

In einer Zusammenarbeit zwischen dem NCI (National Cancer Institute) und der NPG (Nature Publishing Group) entstand die frei zugängliche Datenbank Pathway Interaction Database. Sie integriert auch Pathways aus der Datenbank BioCarta (die dort allerdings graphisch ansprechender abgebildet sind).

Zur Anzeige der Pathways im Internet Explorer wird ein SVG (Scaleable Vector Graphics) – Viewer  benötigt, den Sie hier finden.

BioCarta

Die eben erwähnte Firma BioCarta stellt ebenfalls Pathways frei zur Verfügung.

Protein Lounge

Leider nicht frei erhältlich sind die Pathways der Protein Lounge. Diese Quelle bietet die graphisch ansprechendsten Darstellungen der Systembiologie. Unter dem Punkt Bio-Tools findet sich der Pathway Builder, ein Programm, in dem selbst Pathways gestaltet werden können. Dies kann man mit eingeschränkten Möglichkeiten auch direkt auf der Homepage kostenlos ausprobieren. Sollte Sie an dieser, im übrigen nicht allzu teuren Datenbank Interesse haben, wenden Sie sich bitte an die Universitätsbibliothek der MUW.

MEDDB

Eine Zusammenstellung weiterer Pathway-Datenbanken finden Sie auf meiner Datenbankseite www.meddb.info/

Weitere Blog-Beiträge des Autors:

MEDLINE-Perfektionskurs

MEDLINE – Perfektionskurs: Die AUTOREN-Suche


von Dr. Josef König
Die raffinierten Suchmöglichkeiten der in der Medizin am häufigsten benützten Datenbank MEDLINE werden erfahrungsgemäß nur sehr rudimentär genutzt. Daher soll in lockerer Folge in diesem Blog ein Perfektionskurs angeboten werden. Heute wollen wir uns der Suche nach Autoren widmen
:

  1. Sucht man nach einer Autorin mit dem Namen Asbjornsdottir, so kann man das auf die Art durchführen, wie viele es machen: man gibt den Namen im Suchfeld von MEDLINE ein, drückt auf GO und erhält das Ergebnis: 3 Arbeiten, in denen die Gesuchte Coautorin ist.
  2. Diese einfache Suchart stößt spätestens dann an ihre Grenzen, wenn der Name sowohl ein Autorenname sein kann als auch der Name einer Krankheit bzw. der einer medizinhistorischen Person. Als Beispiel eignet sich hier Hodgkin. Sucht man nach Artikel, die von einem Autor dieses Namens erstellt worden sind, so würde die einfach Eingabe im Suchfeld wie oben unter (1) angeführt, zu mehr als 50.000 Treffern führen, von denen aber nur etwa 550 tatsächlich von Autoren dieses Namens verfaßt worden sind. Um die Suche spezifischer zu gestalten, gibt man hier im Suchfeld hodgkin [au] ein. Die eckige Klammer bezeichnet das gewünschte Feld, hier das Autorenfeld.
  3. Solange man genau weiß, wie der Autor heißt, wird die Suche nicht so schwierig sein; anders ist dies bei Namen wie z.B. Siostrzonek. Die Möglichkeiten der Falscheingabe im Suchfeld sind zahlreich. In diesem Fall wird man sich aber vielleicht daran erinnern, dass der Name ganz sicher mit der Buchstabenkombination Sios… beginnt. Diese Anfangsbuchstaben tippt man unter LIMITS | Add Author ein. Es erscheint automatisch ein Pull Down – Menü, das die infrage kommenden Autoren anzeigt und tatsächlich reichen diese 4 Buchstaben aus, um den richtigen Namen zu finden.
  4. Doch es gibt noch mehr Möglichkeiten: Möchte man wissen, wie oft der Autor als Erstautor aufscheint, so lautet die Eingabe im Suchfeld Siostrzonek [1au]; auch die Suche nach der Letztautorenschaft ist möglich: Siostrzonek [lastau]
    Eine heikle Angelegenheit ist die Recherche nach Namen mit Umlauten: MEDLINE hat in den letzten Jahren dazugelernt und akzeptiert sowohl die Eingabe von müller [au] als auch von muller [au] – in beiden Fällen erhält man die gleiche Trefferanzahl; jedoch müßte man in diesem Beispiel zur Sicherheit auch noch nach mueller [au] suchen, da es ja auch vorkommen kann, dass der Autor sich einmal mit ü und einmal mit ue schreibt.

Weitere Blog-Beiträge des Autors:

Gastbeitrag von Dr. König: Google Scholar

google scholar

Kann GOOGLE SCHOLAR Medline ersetzen?

Definitiv: nein! Denn MEDLINE hat viele Optionen, die für eine exzellente und präzise Literatursuche unbedingt erforderlich sind. Aber: GOOGLE SCHOLAR hat auch einige Möglichkeiten, die Medline nicht bietet. Ein Beispiel:

Die Eingabe des Suchbegriffs dasatinib bei GOOGLE SCHOLAR führt automatisch zu jener Literaturstelle, die am häufigsten zitiert wurde, d.h., es wird der Versuch einer relevanzbezogenen Suche gemacht. Bekannt ist die Reihung nach der Anzahl der Zitationen vom Science Citation Index, einer der besten wissenschaftlichen Datenbanken – und einer sehr teuren.

Ein weiterer Vorteil von GOOGLE SCHOLAR ist, dass die Abstractsammlungen großer Kongresse durchsucht werden. So führt die Suche nach dasatinib asco 2007 zu zahlreichen Abstracts des jährlichen Meetings der American Society of Clinical Oncology.

Ferner werden auch Doktorarbeiten – in diesem Beispiel durch Eingabe von dasatinib dissertation – und Diplomarbeiten, z.B. mit diplomarbeit schwerionentherapie, gefunden.

Weiters berücksichtigt GOOGLE SCHOLAR auch Bücher: Bsp.: datenbanken medizin author:könig author:dorda

Unklar bleibt, welche Quellen GOOGLE SCHOLAR auswertet sowie wie aktuell und vollständig die Daten sind. Bedacht werden muß auch, dass diese Suchmaschine erst in einer unausgereiften Betaversion vorliegt.

Fazit: GOOGLE SCHOLAR kann als Ergänzung zu einer konventionell durchgeführten Literaturrecherche in einer der bekannten hochqualitativen wissenschaftlichen Datenbanken wie MEDLINE, EMBASE, PASCAL BIOMED, SCI oder SCOPUS durchaus empfohlen werden. Da es sich um eine interdisziplinäre Datenbank handelt, können besonders dann zusätzliche Treffer erwartet werden, wenn die Suche in einem Schnittbereich zwischen Medizin und einer weiteren Wissenschaft liegt (z.B. Biologie, Physik, Psychologie, usw.).

Dr. Josef König