西文生物医学期刊文献数据库 (FMJS)

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自由词检索界面

第一：支持双语检索，既可以实现英文检索也可以实现汉语检索。第二：支持通配符“ *” 检索，例如： Stud* 可以检出 Study 、 Studies 、 student 等。第三：支持短语检索，例如 "liver cancer" ，这里请注意双引号要用 半角英文的双引号进行检索，汉语的双引号则被过滤。第四：支持词语间逻辑匹配检索。例如： liver AND cancer 。这里要 注意的是 “ AND” “OR” 这样的逻辑运算符需要大写，小写 则视为单词 。第五：支持二次检索及多次检索。

肝炎

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主题词检索方式

主题词导航

汉化及标准化主题词

通过主题词导航树查找主题词

如图 ①主题词与副主题词的搭配②主要主题词限定

　　 ③扩充检索④年限的限定

入口词：一般指主题词的同义词和其它书写形式，又叫款目词，是主题词的同义词或者相关词，其作用是将自由词引见到主题词，用入口词检索，其详细信息指向其对应的主题词的详细信息。

上下位主题词类：方便用户快速了解检索词的上位词

高级检索界面

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期刊分类导航

期刊导航检索界面

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策略检索 & 检索史界面

单篇引文匹配器

加载 PUBMED 检索界面

FMJS 特色功能

FMJS 特色功能

FMJS 特色功能

文献过滤器之证据分类按临床研究方法分类 按临床问题类别分类原始临床研究证据

随机对照试验队列研究病例 -对照研究无对照的研究

病因研究证据

诊断研究证据

治疗研究证据

预防研究证据

预后研究证据二次临床研究证据系统评价Meta 分析临床实践指南卫生技术评估

证据信度分级依据

不同类别临床问题研究方法的证据强度Type of Question 问题类型

Suggested best type of Study最佳研究类型

Therapy治疗

RCT>cohort > case control > case series随机对照实验 > 队列研究 > 病例对照 > 病例系列研究

Diagnosis诊断

Prospective, blind comparison to a gold standard与金标准进行预期和盲比

Etiology/Harm病因学 / 危害

RCT > cohort > case control > case series随机对照实验 > 队列研究 > 病例对照 > 病例系列研究

Prognosis预后

Cohort study > case control > case series队列研究 > 病例对照 > 病例系列研究

Prevention预防

RCT>cohort study > case control > case series随机对照实验 > 队列研究 > 病例对照 > 病例系列研究

Clinical Exam临床检验

Prospective, blind comparison to gold standard与金标准进行预期和盲比

Cost成本

Economic analysis经济学分析

不同类型临床问题的研究设计

问题类型 研究类型

病因 队列研究 >病例对照 >病例系列

诊断 前瞻性、盲法、与金标准进行比较

治疗 随机、双盲、安慰剂对照试验

预后 队列研究

预防 RCT> 队列研究 >病例对照 >病例系列

文献过滤器

过滤器功能（ 1）过滤器 系统综述（ SystematicReviews ）：在检索结果中方便地过滤出系统综述文献，系统综述是一种原始文献的合并处理方法，将多个 RCT 的数据合并以求获得更为真实的结论，是最重要的循证医学文献类型。（ 2）过滤器 文献综述（ Reviews ）：文献综述即是一种在分析、比较、整理、归纳一定时空范围内有关特定课题研究的全部或大部份文献的基础上，简明类述其中最重要的部分，并标引出处的文献研究报告，在 FMJS 系统中可以过滤出这些类型的文献。（ 3）过滤器 同行评议：在检索结果中过滤出被世界上顶级权威医生评价过的文献，即 F1000 文献。使读者可以方便地站在巨人的肩膀上俯视学科前沿风光，有效了解到专家的思想，掌握研究领域的最新进展以及对文献内容做更深的理解与揭示。（ 4）过滤器 循证医学（ Evidence － based medicine ）：通过这个过滤器功能，可以在海量文献中快速直击循证医学文献。循证医学文献的质量高、可靠性强，可以作为临床和科研重要证据。医生可通过这些当前最好的文献证据，做出医疗决策来帮助诊治疾病。系统对收集到的循证医学文献按质量和可靠程度大体可分为以下三级：一级，可靠性最高（金标准） ;二级，有较高可靠性，建议采用；三级，有一定可靠性，可以采用。这些可供临床医生正确选择所需要的医学文献。（ 5）过滤器 免费文献（ Free Articles ）：过滤出免费的网络文献，读者可通过系统直接获取免费文献的链接，增强了系统的即时性与实用性，大大方便了用户获得原文的需求。

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目录

一、 FEBM-- 康健临床决策循证数据库 简介二、 FEBM-- 康健临床决策循证数据库 登陆及主要检索功能

介绍三、关于 FEBM 检索过程中的知识模块介绍四、循证文献页面中的功能按钮五、综合检索举例

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1 、关于 FEBM ： 康健临床决策循证数据库（ Foreign Evidence-Based Medicine ）是在国家卫生部、中华医学会相关领导关注和支持下开发的我国第三代医学专业搜索引擎，它以国际上最权威的生物医学文献数据库 PubMed 1990 年以来的文摘数据为基础，有效整合、揭示了约 4388 种疾病、 8338 种药物、 14 万条化合物与物质、 500 多种诊断方法以及近千种治疗方法和技术 , 其数据量以每年 60 万条左右的速度递增，几乎涵盖了临床医学各领域的重要文献信息。

其函盖考克兰图书馆（ Cochrane Library ）疗效评价文摘库（ Database of Abstracts of Reviews of Effectiveness , DARE) ）中 93% 的文献，以及美国医师协会杂志俱乐部（ ACP Journal Club ）中 97% 的文献，内容全面丰富。

可以说 FEBM 是国内临床路径知识更新的主要信息来源。

一、 FEBM-- 康健临床决策循证数据库 简介

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FEBM 数据库首页面

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关键词 /主题词检索

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PICO 检索运用此功能前我们首先要了解开展循证医学的五个步骤

其第一步就是构建临床问题，这往往是解决该问题的关键，同时也决定着所检索的证据文献准确与否。国际通行的临床实践经常使用 PICO 模式来构建临床问题，以便快速、准确地提出临床问题，并检索、获取到用于支持临床决策的最新证据文献。康健公司率先在 FEBM 系统中增设了 PICO 检索功能，为我国医生掌握学科前沿

知识提供了极大便利。

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PICO 检索

国际上流行运用 PICO 检索模式构建临床问题，即：● P （ Patient or Problem）（有关患者人群或疾病过程的描述）● I （ Intervention）（考虑的治疗措施）● C （ Comparison）（作为比较的治疗措施）● O (Outcome)（临床预后结果）举例：一位 64岁肥胖的男性病人，尝试用各种方式减轻体重。他向王医师呈交一

篇报道：“肥胖者的福音”—壳聚糖（ chitosan） ,患者想了解服用壳聚糖对他减肥是否有效，但王医师凭借以往经验无法给出答案，于是决定通过查阅文献来寻找问题的最佳证据。

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运用 FEBM 的 PICO 检索

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临床查询该检索通道基于加拿大 McMaster 大学海恩斯教授（ Haynes RB）等研究结果构建，为临床医生快速准确地获得循证文献提供帮助 。如我们检索一下关于“非小细胞肺癌”的治疗方面的精确文献，我们就可以在输入框中输入 Carcinoma, Non-Small-

Cell Lung,在问题分类选择“治疗学” ，在检索范围选择“精确检索”点击检索即可 。

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ACP Journal Club 检索

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Cochrane Library 检索

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POEMS 文献检索 POEMS 文献： 美国内科医师协会整合了美国最好的１４０余种医学期刊，从中精选出大约２ .６％的符合ＰＯＥＭｓ文献的文章，请相关顶级专家撰写这些高质量的研究论文并且通过摘要式结构把文章中的核心要点提供给临床医生　主要解决临床现场医疗问题对证据的需求，主编就是循证医学的创始人，加拿大ＭｃＭａｓｔｅｒ大学的Ｓａｋｅｔｔ教授

POEMs 文献特征：– 与病人问题相关 , 以发病率、死亡率、生命质量为终点结局指标。• relevance to patient care ， outcomes=morbidity/mortality/ life q

uality– 对研究结果的真实性进行了评价• evaluated for validity

– 给出严格评价后的证据级别• grading, and critical appraisal

– 概要格式 ,容易读解，便于临床医生快速确定和理解所需要的信息，实时解决临床面对的问题。• synopses format of reviews--an easy-to-understand format ， quick

ly identify and understand the information you need and apply the research to your clinical practice!

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-POEMs (Patient-oriented evidence That Matters， POEMs)证据是指针对患者的证据，即那些能帮助病人活得更长或活得更好的治疗结果，包括发病率的减少，死亡率的下降，疾患症状的改善，生活质量的提高或治疗费用

成本的降低等。

-DOEs（ Disease-oriented evidence ）证据是指针对疾病的证据，即那些包括中间的、组织病理学、生理学或临床试验的中间试验结果（例如：血糖，血压，流速，冠状动脉斑块厚度），它们可能会或者不会反映患者治疗结果的改善情况http://www.aafp.org/afp/2004/0201/p548.html

-Poems（病人相关证据）文献能回答基于原始研究和系统评价的临床上常见问题 .EBM专家认为临床医生要重视 POEM，尽量

避免 DOEs；医疗方案应该由 DOEs 转移到 POEMs

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POEMS 文献检索

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导航检索之 ICD-10疾病分类导航

国际疾病分类（简称， ICD）是以首先满足统计需要为前提的国际统计分类 ，主要以病因、部位、病理、临床表现等为分类依据， FEBM 首先引进作为检索功能，大大提高检索用词的准确率，对于分类里面的词

语自动构建检索策略。

ICD-10 应用检索举例：克罗恩病 [局限性肠炎 ] 引起的关节病 ，如自己去检索，需要花一定的时间，但是如果你了解 ICD-10 分类，那么在 FEBM中，你将可

以实现 3秒中内完成这个过程：

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导航检索之 MESH疾病分类导航Mesh疾病主题词树状结构是依据 MESH主题词表中的树状结构而设立的 ，对相关主题词概念不太熟悉时，可以通过点击 MESH疾病分类导航，查找到相对应的主题词 ，

也可以通过 A-Z顺序来查找

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导航检索之药物分类导航药物分类导航是依据将收集到的有药理作用的药物，来进行分类建立的树状结构，用

户可根据用途来快速找到某种分类下的药物与物质。

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关于 FEBM 检索过程中的知识模块介绍

FEBM 是基于第三代检索引擎的开发的智能检索系统，可以对检索结果快速的分析与分组。揭示出存在于文献内部的词与词之间的关系，并可以根据这些词语的提示进行逻辑运算检索。智能分析主要对相关疾病、相关药物、相关诊断方法、相关治疗方法、相关物质名词、代谢分析及其它和相关中药与物质展开快速的分组分析。

每一项可单独展开，方便找词独创对数线性刻度比例尺

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FEBM 之特色功能模块

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统计分析

全文获取通道

一、免费全文通道

二、全文通道揭示

三、馆际互借通道

免费全文通道

全文通道揭示

馆际互借全文通道

馆际互借全文通道

服务中心界面

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本课小结一、数据库登入方式 登入网址： www.kjebm.com 账号： k4884583 密码： 15699480

二、检索功能 三、文献过滤器以及评价工具 四、获取全文通道 五、个人服务中心