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2024-03-07 18:24:19
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保姆级教学——如何使用Embase检索文献？ - 知乎
保姆级教学——如何使用Embase检索文献？ - 知乎首发于循证医学前沿切换模式写文章登录/注册保姆级教学——如何使用Embase检索文献？灵犀量子已认证账号前面讲了PubMed和Cochrane图书馆的检索方法，今天小诺再给大家讲解一个进行医学科研同样必不可少的数据库——Embase。Embase（Excerpt Medica Database）是由荷兰Elsevier Science出版公司建立的数据库，收录了自1974年以来95个国家或地区的8500多种期刊，包括MEDLINE标题在内的超过3200万条记录，2900多种Embase特有的期刊索引，每年新增超过150万条记录，平均每天超过6000条，覆盖各种疾病及药物信息，尤其涵盖了大量欧洲和亚洲医学刊物。Embase网络数据库有跨库检索功能，可同步检索Embase和MEDLINE数据库，并且有较成熟的主题词表——Emtree。说了这么多，小伙伴们是否已经感受到了Embase的强大了呢？接下来，就让我们共同了解一下如何在这个强大的数据库中检索文献吧！打开Embase首页，网址https://www.embase.com/。打开后可以看到Embase的登录页面，建议先注册个人账户，然后登录。登录后我们可以看到下面的检索界面。下面我们以奥美拉唑（omeprazole）治疗胃溃疡（gastric ulcer）的疗效研究为例，介绍一下如何用主题词+自由词的检索模式使用Embase进行文献检索。1. 首先检索奥美拉唑omeprazole的自由词，这里用的是快速检索方式。在检索框里输入确定好的omeprazole的自由词，检索字段在这里设置为“Title,Abstract,Author keywords”，词和词之间用“OR”连接起来，见下图。设置好之后，可以看到右侧的按钮中显示“Show 12,550 results”，提示可检出12550篇关于奥美拉唑的文献，点击这个按钮，查看检索结果。检索结果显示在Results界面内，在这里我们可以看到刚刚检索的自由词已经记录到了检索历史里，在左侧可以对检索结果进行筛选设定，右侧显示的是检索结果。omeprazole自由词的检索到这里就完成了，还是挺简单的吧？2.接下来就该检索主题词了，和PubMed的主题词MeSH不同，Embase有一套自己的主题词体系，叫做Emtree。点击页面上方的Emtree选项，在检索框内输入omeprazole，点击Find Term，检索omeprazole的主题词。第一条结果一般默认是最匹配的，我们点击进去。可以看到omeprazole的主题词树Emtree，在这里可以选择是否对主题词进行扩展，选好之后点击Add to Query Builder将选定好的主题词添加到上面的检索框内。下图中omeprazole的主题词已经添加至检索框内，细心的小伙伴可以发现，与MeSH不同，这里的主题词采用exp进行标注。点击Search，检索omeprazole的主题词。如下图，omeprazole的主题词检索也已经完成了，检索结果大概有三万多条。3. 我们用逻辑算符“OR”对两次的检索结果进行连接。选中这两次的检索记录，在上方的选项中选择Or，点击Combine按钮，得到关于omeprazole所有文献。4.我们用同样的方法可以得到胃溃疡的相关文献，将两个检索结果用“AND”连接，最终得到用奥美拉唑治疗胃溃疡的相关文献3306篇。5. 当然，除了上述的检索方法，我们也可以用高级检索当方式完成这个问题的检索，方法是在Search页面点击Advanced Search按钮，在弹出的检索框内直接输入检索式，格式可见下图。这里的检索词要放在单引号里面，点击Fields对检索字段进行设定，词和词中间同样用逻辑算符连接，检索式写好后点击Search，即可得到检索结果。6. 检索结束后，选中要导出的结果，点击Export，选中需要的内容和格式进行导出。最后，小诺还是把前面讲的有关Embase文献检索的内容用思维导图的方式做一个整理：如果小伙伴们对文献检索方面还有哪些想了解的内容，或者对我们还有哪些建议，欢迎给小诺留言或发邮件，小诺的邮箱是wanglishuang@medicinovo.com。喜欢本文的小伙伴，小诺期待您的转发和点赞哦~发布于 2020-12-01 16:52PubMed检索数据库文献检索赞同 25929 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录循证医学前沿文献筛选系统：ebm-aireviewer.
用于科研的医学数据库| Embase | Elsevier
的医学数据库| Embase | Elsevier跳转到主内容非常抱歉，我们不完全支持您的浏览器。如果您可以选择，请升级到较新版本或使用 Mozilla Firefox、Microsoft Edge、Google Chrome 或 Safari 14 或更高版本。如果您无法进行此操作且需要支持，请将您的反馈发送给我们。全新设计的官网为您带来全新体验，期待您的反馈(在新的选项卡/窗口中打开)科研学术科研学术医疗健康医疗健康企业研发企业研发连线Elsevier洞察关于我们关于我们客户服务中心客户服务通过我们出版开放搜索购物车Location Selector用户帐号显示菜单Embase显示菜单内容Emtree 同义词库医疗器械合规资源Contact sales内容Emtree 同义词库医疗器械合规资源Contact sales主页ProductsEmbaseEmbase 是一个综合性医学科研数据库Embase 是全球监管机构公认的医学文献来源。生命科学专家依靠 Embase 根据 Emtree 全文内容索引和专用检索词查找相关的最新结果。联系我们(在新的选项卡/窗口中打开)登录(在新的选项卡/窗口中打开)Related productsPharmaPendium转化安全性、药物疗效和 DMPK 风险评估工具Reaxys专业策划的化学数据和见解助您做出更好的决策ScienceDirectElsevier 首屈一指的同行评审学术文献平台进行系统的文献综述Embase 指导您在搜索中使用 PICO 方法。您可以快速制定高级查询，以探索深度索引的内容。您的结果将纳入一个强大的系统综述，帮助您●从可信来源获取相关信息●自信地发表原创研究●挖掘众多主题和深度关联的记录筛查药物不良事件Embase 为您的药物警戒搜索策略提供支持，以实现高召回率、高精度的药物安全监测。●使用智能工具确保您不会错过合规药物警戒重要信息●跟踪药物与疾病的关系以及药物与药物之间的相互作用●被监管机构认可为发现不良事件的来源 遵守医疗器械法规EMA 推荐使用 Embase 来满足 MDR 和 IVDR 更严格的要求。●利用 Emtree 的专用器械术语、副标题和同义词建议，捕捉医疗器械的提及●为临床评估以及上市后监测收集数据●快速创建精确且高召回率的查询Embase 成为一个完整的生物医学资源库的原因何在？每天更新数百万条记录获得无与伦比的生物医学文献覆盖面，包括 MEDLINE 中未提供的信息。使用 Emtree 同义词库进行全文索引从 Emtree 中选择术语，然后一键将其传输到搜索策略。查看术语的同义词、含义和所有实例。搜索向导和模板轻松构建以证据为导向的搜索。一键点击即可从 Emtree 中添加术语和同义词，并预览更改搜索范围后的结果。高级搜索利用提供药物、疾病、设备、文章或作者查询选项的界面构建高级搜索。提醒、下载和搜索历史工具以正确的格式导出数据以供后续分析。设置警报以确保您不会错过任何信息。使用 Embase Classic 查找 1947 年至 1973 年的历史记录通过内容回溯扩大发现范围，并使用 Emtree 进行强大索引，以提取过去和现在的见解。Embase 提供哪些获取选项？年度订阅组织无限制访问 适用于政府、机构、企业机构、合同研究组织和咨询公司 联系我们(在新的选项卡/窗口中打开)30 天访问权限一名用户可获得 Embase.com 的 30 天访问权限（每年仅限四次）。包括五个电子邮件警报。 适用于个人和中小型企业。不包括合同研究组织和咨询公司。 添加到购物车(在新的选项卡/窗口中打开)7 天访问权限一名用户可获得 Embase.com 的 7 天访问权限（每年仅限四次）。 适用于个人和中小型企业。不包括合同研究组织和咨询公司。 添加到购物车(在新的选项卡/窗口中打开)"使用 Embase 对经同行评审的文献和灰色文献进行系统搜索是公认的循证医学的最佳实践"。 GRKGeorge R. Khachatryan RosMedEx常见问题 哪些监管机构推荐或引用 Embase？Embase 被以下机构推荐和/或文件引用：●欧洲药品管理局 (EMA) - 《药物警戒实践指南》(GVP)●《欧盟医疗器械法规》(EU MDR)●《Cochrane 干预措施系统评价手册》（第 6.2 版）●中国国家药品监督管理局 (NMPA)《药品不良反应报告和监测检查指南》●世界卫生组织 (WHO)《指南制定手册》●英国国家卫生与临床优化研究所 (NICE) 《临床指南监测流程和方法临时指南》●JBI 证据合成和证据实施手册●巴西卫生部Embase 与 MEDLINE 相比有何不同？Embase 涵盖：●MEDLINE 中 99% 的期刊以及其他 3,000 种期刊●96,303 个首选术语，包括 MeSH 术语●12,000 个会议●496,982 个同义词，比 MeSH 多约 466,000 个●设备和药品的粒度索引有用链接提交论文(在新的选项卡/窗口中打开)图书与期刊(在新的选项卡/窗口中打开)开放获取(在新的选项卡/窗口中打开)查看所有产品(在新的选项卡/窗口中打开)连线Elsevier(在新的选项卡/窗口中打开)支持资源中心(在新的选项卡/窗口中打开)客户支持(在新的选项卡/窗口中打开)数据库产品支持(在新的选项卡/窗口中打开)投稿咨询支持(在新的选项卡/窗口中打开)关于我们关于Elsevier(在新的选项卡/窗口中打开)招贤纳士(在新的选项卡/窗口中打开)新闻中心(在新的选项卡/窗口中打开)广告、重印本和增刊(在新的选项卡/窗口中打开)China | Chinese(LinkedIn 在新的选项卡/窗口中打开)(Twitter 在新的选项卡/窗口中打开)(Facebook 在新的选项卡/窗口中打开)(YouTube 在新的选项卡/窗口中打开)(在新的选项卡/窗口中打开)(在新的选项卡/窗口中打开)版权 © 2023 Elsevier、其许可方和撰稿人。保留所有权利，包括文本和数据挖掘、人工智能训练及类似技术的权利。Terms & Conditions(在新的选项卡/窗口中打开)隐私政策(在新的选项卡/窗口中打开)Accessibility(在新的选项卡/窗口中打开)Cookie 设置京 ICP 备 20031023 号-7(在新的选项卡/窗口中打开)京公网安备 11010102006133 号(在新的选项卡/窗口中打开)EBASE（AP） - 墨天轮百科
EBASE（AP） - 墨天轮百科
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EBASE（AP） 微信扫码 复制链接 新浪微博 分享数说 采集到收藏夹 分享到数说 E EBASE（AP） 编辑 简介：EBASE（AP）数据库是由中兴通讯自主研发的面向OLAP场景的分布式数据库产品，采用计算存储分离+多Master架构，支持最大1024节点规模，支持在线弹性扩容；支持多写多读、列式存储、压缩存储等关键特性；支持湖仓一体化，消除数据孤岛；100%兼容PostgreSQL，可对PB级数据进行实时多维度分析透视，极大提升用户挖掘数据价值效率。 简介：EBASE（AP）数据库是由中兴通讯自主研发的面向OLAP场景的分布式数据库产品，采用计算存储分离+多Master架构，支持最大1024节点规模，支持在线弹性扩容；支持多写多读、列式存储、压缩存储等关键特性；支持湖仓一体化，消除数据孤岛；100%兼容PostgreSQL，可对PB级数据进行实时多维度分析透视，极大提升用户挖掘数据价值效率。 产品概览 用户评价 目录导读简介产品介绍产品优势应用场景
简介
EBASE（AP）数据库是由中兴通讯自主研发的面向OLAP场景的分布式数据库产品，采用计算存储分离+多Master架构，支持最大1024节点规模，支持在线弹性扩容；支持多写多读、列式存储、压缩存储等关键特性；支持湖仓一体化，消除数据孤岛；对接大数据生态工具（Flink、Hive、Spark等），满足用户多种数据分析场景；100%兼容PostgreSQL，可对PB级数据进行实时多维度分析透视，极大提升用户挖掘数据价值效率。
产品介绍
Master Group
Master节点是数据库系统入口，接收来自客户端的请求、负责权限管理、SQL解析和优化、分布式执行计划生成和分发、汇总执行结果并返回给客户端。所有Master节点是无状态的，都可以接收和处理业务的读写请求，提供高并发能力。
MDS
统一元数据服务，负责存储数据库元数据信息，统一数据资产视图，多引擎可见；负责全局事务管理，协调集群事务，管理全局对象；支持对接数据湖元数据，获取元数据信息并存储为数据库可识别的格式。
集群通信网络
基于万兆以太网架构，负责节点间的通信。
数据节点
负责数据计算，每个Host上可以部署多个DataNode；数据按照一定的规则切片到各DataNode中，支持hash、随机和复制三种切片规则。生产环境中可以根据业务特征选择合适的切片规则，发挥分布式数据库的最佳性能。
分布式云共享存储
采用计算与存储分离的设计理念，多个数据节点共享一份数据，极大降低了用户的存储成本。支持在线平滑扩展，不受单个服务器的存储容量限制。
产品优势
高并发读写
EBASE（AP）数据库支持高并发读写：
统一元数据服务为多Master提供统一数据视图，Master节点间无需元数据同步；
每个Master节点都可以接收客户端的读写请求，并返回一致的结果；
优化数据库锁机制，减少高并发场景下锁冲突。
高性能在线分析
EBASE（AP）提供高性能在线分析能力，基于多Master和多DataNode架构，能够充分利用每个计算节点的CPU/内存/IO/网络资源，达到高性能的查询和数据处理：
Master节点解析SQL，生成分布式执行计划并下发到每个DataNode节点；
分布式执行计划在每个DataNode节点上对应生成多个分片；
每个分片同时启动形成流水线结构，从底向上依次执行，多个DataNode形成并行流水线的执行架构
高效数据压缩
EBASE（AP）支持数据压缩存储，利用业界领先的压缩技术，极大地节省了数据存储空间：
依赖于数据内容，最终可节省4-20倍的空间占用，同时获得有效的I/O 性能提升
支持高效压缩算法：
ZSTD 1-19：更快的压缩和解压缩速度
ZLIB 1-9：压缩比高，占用CPU资源较多，适用于CPU计算能力较强的场景
流批一体入库
EBASE（AP）支持批量和实时两种数据导入方式
支持以LodaServer模式将HDFS、本地文件等离线数据批量导入，支撑传统数仓应用场景
对接Flink、Kafka等实时数据源，支持流式数据不落地实时入库，支撑实时数仓、即席查询等场景
支持ORC， Parquet和CSV等数据格式
在线扩容
EBASE（AP）支持在线扩容，包括水平扩容和垂直扩容，可线性增加存储、查询和加载性能：
具备超强的Scale-out横向扩展能力，可扩展至1024节点
使用一致性哈希算法，扩容过程仅迁移少量数据
湖仓一体化分析
EBASE（AP）支持统一元数据，实现湖仓一体化分析：
内置存储引擎支持直接解析并读取数据湖中的Parquet、ORC等通用格式的数据
获取数据湖中元数据信息，实现湖仓元数据统一
获取数据统计信息进行SQL执行计划的优化，提升查询性能
向量化引擎加速
EBASE（AP）支持全面向量化执行引擎，充分发挥了 CPU 的处理能力：
全面向量化引擎按照列式的方式组织和处理数据，并实现向量化各个SQL 算子及表达式计算
通过向量化算法充分的利用 CPU 提供的SIMD（Single Instruction Multiple Data）指令，从而可以用更少的指令数目，完成更多的数据操作
新硬件加速
EBASE（AP）支持新的计算硬件和存储硬件，进一步提升分析能力：
支持基于FPGA的数据流加速，将压缩/解压、加密/解密等计算密集型操作的数据流处理任务，从CPU转移到FPGA
支持基于GPU的SQL加速，将对海量数据进行条件扫描、模糊匹配、排序、分组、聚合等带有通用计算和矩阵运算特征的计算转移到GPU执行
支持NVMe高速存储
智能运维
智能运维服务提供了数据库参数智能调优、性能故障诊断和基于规则的故障诊断功能。
参数智能调优：根据业务模型，采集数据库状态特征和数据库所在机器的物理设备特征，优化数据库配置，提升数据库性能。
性能故障诊断：采集数据库运行状态时序数据和物理设备的CPU、内存、IO等时序数据，智能判断当前数据库是否发生异常以及异常类型。
基于规则的故障诊断：通过对日志、数据库运行状态信息等筛查，可诊断集群故障、节点故障、数据库连接故障、容灾故障等多种数据库运行时常见故障。
应用场景
数据仓库服务
EBASE（AP）支持高并发、高性能的在线分析能力，快速为用户提供查询结果，应用于大规模及超大规模数据处理、数据分析、数据存储和管理的数据仓库。
ODS即席查询
对接Flink或Kafka等实时数据源，海量数据实时写入与计算，秒级返回结果，方便自由灵活的快速构建报表和自定义多维查询。
湖仓一体化分析
EBASE（AP）支持统一元数据，高并行直接访问数据湖中的数据，打破湖仓界限，实现数据间的共享，支持高性能实时查询和分析，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合起来，构筑中兴通讯统一数据湖分析平台。
用户评价 0 0 词条统计 创建者：墨天轮福利君 编辑次数：1 浏览次数：3339 API调用次数：0 贡献者 有奖问卷 意见反馈 客服小墨
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如何免费使用 Embase 和 ClinicalKey 数据库？ - 实验方法 - 丁香通
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如何免费使用 Embase 和 ClinicalKey 数据库？
如何免费使用 Embase 和 ClinicalKey 数据库？
关键词： 数据库
来源： 医研站
39635 阅读
如何免费使用 Embase 和 ClinicalKey 数据库？有问题？丁香实验库全新大升级，10000+ 实验方法任你选
前往丁香实验
有很多朋友询问做系统评价/Meta 分析的时候需要用 Embase、ClinicalKey 数据库去检索文献，但是问题是这 2 个数据库是付费的，不给 Money 搜索网页都进不去，由于很少有学校购买这 2 个数据库，所以对于很多朋友来说完成 Meta 分析就比较麻烦。
那么怎么去获得这 2 个数据库的检索权限呢？
1. 如有你的学校或者单位有购买权限，那么请忽略这篇文章！（很少会有学校或者单位购买，如果有，那么本人表示十分羡慕！因为我这没有！）
2. 如果你的学校单位没有购买权限，但是你是土豪，有的就是 Money! 你可以去某宝购买权限，上面有很多提供数据库权限的商家，价格都比较贵，好几十 RMB 一个月，当然土豪是不会在意的！
3. 如果你的学校单位都没有购买权限，而你又是个屌丝，没钱！
那么怎么办呢？不用担心！我告诉你怎么办！
1. 首先进入下面网址：http://www.keyanlib.com/，进去后主页如下, 选择左上角「免费资源」进入：
2. 注册一个账号，然后登录
3. 登录后进入下面界面，就可以看到 Embase 和 ClinicalKey 的免费入口了
4. 随便选择一个入口进入就可以进行检索了！
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