MEDLINE

De Viquipèdia
Salta a la navegació Salta a la cerca
MEDLINE
Logotip Medline.jpg
ProductorU.S. National Library of Medicine (Estats Units)
Història1879-present
Idiomes39 idiomes per a les revistes actuals, 60 per a les revistes més antigues
Accés
CostLliure
Cobertura
DisciplinesMedicina, infermeria, farmàcia, odontologia, veterinària, assistència sanitària, biologia, bioquímica, evolució molecular, biomedicina, història de la medicina, recerca en serveis de salut, sida, toxicològics i de salut ambiental, biologia molecular, medicina complementària, ciències de la conducta, bioquímica, bioenginyeria, desenvolupament de polítiques de salut, ciències ambientals, biologia marina, botànica i zoologia, biofísica
Contingut dels registresNLM Medical subject headings, abstracts, indexing,
Format de coberturaMajorment revistes acadèmiques; un petit nombre de diaris, revistes i butlletins; al voltant d'un 45% són per a articles citats i publicats als EUA, aproximadament el 91% es publiquen en anglès
Cobertura temporal1946-present
Nombre de registresMés de 26 milions
Freqüència d'actualitzacióTots els dies de dimarts a dissabte; 2000-4000 referències per l'actualització
Enllaços

MEDLINE[1] (Medical Literature Analysis and Retrieval System Online, o MEDLARS Online, Sistema en línia d'anàlisi i recuperació de Literatura Mèdica) és una base de dades bibliogràfica de ciències de la vida i d'informació biomèdica. Inclou la informació bibliogràfica d'articles de revistes acadèmiques que cobreixen medicina, infermeria, farmàcia, odontologia, veterinària i assistència sanitària. MEDLINE també cobreix gran part de literatura en biologia i bioquímica, així com camps com ara l'evolució molecular.

Compilat per la United States National Library of Medicine (NLM o Biblioteca Nacional de Medicina dels Estats Units), MEDLINE està disponible gratuïtament a internet i es poden buscar a través de PubMed[2] i el sistema de Entrez del National Center for Biotechnology Information (NCBI o Centre Nacional per a la Informació Biotecnològica).

Referències[modifica]

  1. Rae, A. R. et al. (2020) ‘A High Recall Classifier for Selecting Articles for MEDLINE Indexing’, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium, 2019, pp. 727–734.
  2. Fischer, I. and Steiger, H.-J. (2020) ‘Toward automatic evaluation of medical abstracts: The current value of sentiment analysis and machine learning for classification of the importance of PubMed abstracts of randomized trials for stroke’, Journal of stroke and cerebrovascular diseases : the official journal of National Stroke Association, 29(9), p. 105042. doi: 10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2020.105042.

Enllaços externs[modifica]