O_Guia_Completo_da_Busca_pela_Evidencia_29b1e9b0589d400c968bc25a1486e215 pdf

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AGRADECIMENTOS 
Agradeço a todas as pessoas que participaram, de alguma forma, do 
processo de desenvolvimento deste eBook – desde as simples conversas 
sobre a ideia do projeto até contribuições concretas na elaboração do 
material. Em especial, agradeço aos meus pais, ao meu amigo Gustavo 
Borchardt, aos meus coprodutores Igor Koehler e Luiz Fillipe PS e ao amor 
da minha vida, Andressa Dariva, com quem tenho tido o privilégio de 
compartilhar momentos especiais – seu apoio, carinho e dedicação nesse 
projeto foram fundamentais. 
 
 
 
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SUMÁRIO DO CONTEÚDO 
Capítulo I. Introdução 
a. Pirâmide de delineamentos 
b. Pirâmide de processamento da evidência 
c. Como encontrar evidência de forma eficiente 
Capítulo II. Fontes pré-avaliadas e sintetizadas de evidência 
Capítulo III. Bases bibliográficas 
a. PubMed 
b. Embase 
c. CENTRAL e Cochrane Reviews 
d. SciELO 
e. Outras bases 
Capítulo IV. Elaborando uma boa questão 
a. Background questions (questões básicas) 
b. Foreground questions (questões clínicas) 
c. Método PICO 
d. Tipos de questões clínicas (tratamento, prevenção, 
prognóstico, diagnóstico, etiologia e significado) 
e. Caso clínico: formulando uma questão clínica pesquisável 
Capítulo V. Exercícios: transformando uma questão clínica em estrutura 
PICO 
Capítulo VI. Entendendo a anatomia e fisiologia dos buscadores 
a. Familiarização com o buscador do PubMed 
Capítulo VII. Técnicas de busca 
a. Operadores booleanos 
b. Truncagem 
c. Símbolos curinga 
d. Aninhamento 
e. Aspas para frases 
f. Sensibilidade e Especificidade 
g. Building Block Approach 
Capítulo VIII. Passo a passo: conduzindo uma busca avançada no PubMed 
Capítulo IX. Outras estratégias de busca 
a. Citation Tracking 
b. Similar Articles 
c. CoCites.com 
d. Reproduzindo estratégias de revisões sistemáticas 
Capítulo X. Como me manter atualizado? 
Capítulo XI. Considerações finais 
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GUIA DE LEITURA 
O eBook está organizado de modo que o grau de complexidade e 
aprofundamento dos assuntos abordados sobre busca da evidência sejam 
gradativamente maiores a cada capítulo. Na introdução do livro, vemos um 
apanhado geral sobre a importância da busca da evidência para tomada de 
decisão na vida real, bem como uma breve descrição de como a literatura 
científica pode ser organizada e pesquisada. Em seguida, no capítulo II, 
começamos a adentrar nas fontes de evidência, especificamente as fontes 
pré-avaliadas, que ocupam o topo da pirâmide de Haynes e devem ser o 
primeiro passo ao buscar evidência para uma questão clínica qualquer. No 
capítulo III, descemos para a base da pirâmide de Haynes em direção às 
bases bibliográficas que incorporam estudos primários e secundários. No 
capítulo IV, discutimos a fundo sobre questões básicas e questões clínicas, 
como e quando devem ser utilizadas, e como podemos transformar 
questões clínicas em questões pesquisáveis através do método PICO, 
habilidade que será praticada no capítulo V. Começamos a nos aprofundar 
em aspectos mais práticos da busca no capítulo VI, conhecendo a anatomia 
e a fisiologia dos buscadores, e no capítulo VII vemos a fundo todas as 
principais técnicas de busca, conceitos importantes como sensibilidade e 
especificidade e, por fim, entendemos como funciona o Building Block 
Approach (abordagem de montagem por blocos). No capítulo VIII aplicamos 
todo o conhecimento prévio em um passo a passo dentro do PubMed, desde 
a concepção da questão clínica até a elaboração de estratégias de busca que 
geram os resultados de interesse. No capítulo IX, outras formas eficientes de 
busca são citadas, e no capítulo X eu descrevo algumas sugestões para você 
se manter atualizado com a literatura científica. 
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CAPÍTULO I. Introdução 
A literatura científica é a ferramenta mais valiosa para o profissional 
da área da saúde do século XXI. Dominar a busca pela melhor evidência 
disponível é um pré-requisito para se manter atualizado e garantir as 
decisões mais adequadas. Apesar do crescimento vertiginoso das bases de 
dados eletrônicas nas últimas décadas, em termos de popularidade e 
disponibilidade de artigos científicos, o uso de livros-texto e contatos 
pessoais ainda continuam sendo as fontes de informação técnica mais 
utilizadas por profissionais e estudantes; a maioria das pessoas recorre aos 
livros, aos slides de aulas da graduação ou pós-graduação, ou ainda 
recorrem a outros profissionais/professores/preceptores para se orientarem 
na tomada de decisão. Esse comportamento pode ser justificado por 
limitações nos próprios mecanismos de busca das bases eletrônicas, que 
podem ser difíceis de usar no início e pouco intuitivos, falta de tempo hábil 
para buscar por evidência ou simplesmente desconhecimento de como 
pesquisar de forma eficiente. 
Antes de nos debruçarmos sobre como buscar e identificar a melhor 
evidência disponível, é importante que estejamos bem situados em relação 
à organização do corpo de evidências. Tradicionalmente, o termo “nível de 
evidência” é utilizado para se referir a uma hierarquia que organiza até que 
ponto podemos confiar em informações científicas baseadas em 
determinado tipo de estudo. Essa hierarquia é visualmente representada 
pela pirâmide de delineamentos, geralmente organizada com revisões 
sistemáticas de ensaios clínicos no topo, e relatos de caso e evidência 
anedótica na base, conforme ilustrado na imagem abaixo. Isso significa que, 
de acordo com essa pirâmide, as informações obtidas em artigos de revisões 
sistemáticas e ensaios clínicos randomizados tendem a ser mais confiáveis 
do que em artigos de estudos observacionais. É importante lembrar que 
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existem diversas versões da pirâmide, cada qual com algumas características 
diferentes de outras versões. 
 
A pirâmide de delineamentos poderia ser de grande valia se a seguinte 
premissa fosse sempre verdadeira: os estudos no topo da pirâmide 
sempre fornecem evidência mais confiável do que os estudos próximos 
à base da pirâmide. Infelizmente, essa é uma grande falácia amplamente 
reproduzida por entusiastas da ciência. Na realidade, todos os 
delineamentos são úteis dependendo do quão bem foram desenhados, 
conduzidos, analisados e finalmente interpretados. A confiabilidade nos 
resultados produzidos por estudos não depende do delineamento, mas de 
critérios relativos à consistência, precisão, validade interna e validade das 
inferências estatísticas, dentre outros aspectos. Além disso, é fundamental 
entender qual foi o propósito do estudo, pois existem delineamentos mais 
adequados do que outros para certos tipos de questão clínica, como 
veremos mais adiante neste eBook. Na próxima página, os diversos 
delineamentos de estudos são brevemente resumidos em uma tabela. 
 
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Tipo de estudo 
(delineamento) 
Descrição 
Revisão sistemática 
Revisão que utiliza métodos específicos e apropriados para identificar, avaliar criticamente e sumarizar os estudos primários incluídos a fim 
de responder uma questão clínica específica. Além disso, utiliza métodos transparentes e reproduzíveis para sintetizar, analisar e 
interpretar os resultados. Pode, mas não precisa, incluir metanálise. 
Ensaio controlado 
randomizado (ECR) 
Experimento em que os participantes são aleatoriamente alocados a dois ou mais grupos: pelo menos um grupo (experimental) recebe 
uma intervenção a ser testada enquanto outro grupo (controle ou comparação) recebe um tratamento alternativo, placebo ou cuidado 
usual. Esse desenho permite identificar o efeito relativo de intervenções. 
Ensaio clínico 
controlado (ECC) 
Experimento em que os participantes são alocados a dois ou mais grupos. Difere dos ECRs pela ausência de randomização: os indivíduos 
são alocados a cada grupo por outros métodos não-aleatórios. Ensaios sem alocação aleatória são mais propensos a serem afetados por 
vieses sistemáticos do que os ensaios randomizados.as 
melhores opções de tratamento (questões sobre terapias) e desfecho do 
tratamento (questões sobre prognóstico). 
Depois de determinar uma foreground question, utilizamos a abordagem 
PICO para transformar a questão clínica em uma estrutura pesquisável. Dissecar 
a questão em partes é a etapa central do processo. Nosso caso clínico foi capaz 
de nos gerar diversas questões relevantes: 
● Quais são os desfechos associados à otite média recorrente? 
● Quais são os possíveis efeitos a longo prazo do uso de antibiótico? 
● Quais são os malefícios associados ao tratamento atual para este 
paciente? 
Estruturando com o método PICO, as seguintes questões pesquisáveis são 
formuladas: 
● Em crianças com otite média aguda, a cefuroxima é efetiva em reduzir 
a duração de sintomas quando comparado a amoxicilina? 
● Em crianças com otite média, a cefuroxima é capaz de melhorar os 
sintomas e reduzir o risco de desenvolver resistência? 
● Tratamento com amoxicilina aumenta risco de desenvolver resistência 
em crianças com otite média? 
● Procedimento cirúrgico é melhor para tratar otite média em crianças 
após terapia repetida de antibióticos? 
A partir de um simples caso pudemos formular múltiplas questões 
baseadas na doença do paciente e nas preocupações da mãe. Agora, podemos 
selecionar as melhores questões – as questões mais críticas, mais clinicamente 
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relevantes. Por exemplo, qual questão tem mais significância para o bem estar do 
paciente? Quais questões podem trazer respostas interessantes para nossos 
pacientes (no caso, a mãe e o filho)? Ao decidir as questões a serem pesquisadas, 
devemos também considerar a factibilidade de encontrar evidência em um curto 
período de tempo – não podemos ficar horas a fio lendo artigos antes de agir. Por 
fim, é importante também considerar se é plausível que a questão clínica 
elaborada no grau de especificidade que você definiu seja respondível pela 
literatura publicada. Neste caso, é possível que não haja comparação direta ou 
indireta entre cefuroxima e amoxicilina na população de interesse (crianças 
com otite média), que seria o estudo ideal para ajudar no nosso caso clínico. 
Sendo assim, precisamos buscar por evidência indireta. Temos diversas 
alternativas em que podemos alterar pelo menos um aspecto da PICO para obter 
respostas úteis, apesar de indiretas. Duas destas alternativas são: 
● Podemos manter a população de interesse “com otite média”, manter a 
comparação de “cefuroxima contra amoxicilina” e manter os mesmos 
desfechos de interesse, mas não discriminar idade. A evidência seria 
indireta apenas pela faixa etária. Nesse caso, estamos reduzindo a 
especificidade da nossa questão clínica e da nossa busca; 
● Podemos manter a população pediátrica com otite média, manter os 
desfechos de interesse, mas não especificar a comparação. A evidência 
seria indireta apenas pelo tratamento dado ao grupo controle nos 
estudos investigando cefuroxima em crianças com otite média. A 
especificidade nesse caso será um pouco menor se estivermos 
interessados em comparar a certos antibióticos; menor ainda se 
estivermos interessados em comparar a qualquer antibiótico; ou, no 
menor grau de especificidade do grupo controle, podemos estar 
interessados em comparar cefuroxima a qualquer coisa. 
46 
 
CAPÍTULO V. Transformando uma questão clínica em 
uma estrutura PICO 
Hora de praticar! Os próximos exercícios serão transformar questões 
clínicas em formato verbal para questões clínicas estruturadas no método PICO. 
Os exercícios serão realizados com base no conhecimento adquirido até aqui, 
então o que você leu até agora já é mais do que suficiente para essa etapa. Como 
material auxiliar para o exercício, temos à disposição uma ficha de busca. A ideia 
da ficha é a seguinte: você deverá elaborar uma questão clínica bem construída e 
coerente por extenso, tentando definir pelo menos a população, a intervenção 
(ou exposição) e o desfecho de interesse em formato verbal – ou seja, é uma 
questão por extenso. 
Por exemplo: “qual é o efeito da suplementação de ômega-3 na incidência do 
diabetes mellitus tipo 2?”. Neste caso, a população são pacientes sem diabetes 
mellitus tipo 2, a intervenção é a suplementação de ômega-3 e o desfecho é o 
diagnóstico de novos casos de diabetes. Com a questão clínica já montada por 
extenso e três componentes PICO identificados, podemos preencher a primeira 
parte da ficha de busca. A segunda parte da ficha envolve identificar e utilizar 
termos que possam se referir aos componentes da PICO que você elaborou. Na 
população, podemos (ou não) definir que sejam indivíduos sem diabetes ao 
utilizar termos que se refiram a pacientes saudáveis e/ou pacientes com pré-
diabetes. Na intervenção, utilizaremos termos que possam se referir a ômega-3. 
No desfecho, utilizaremos termos que se refiram a incidência de diabetes. Cada 
componente da PICO terá diversos termos sinônimos – como vimos 
anteriormente, isso é importante para aumentar a sensibilidade da busca e 
reduzir a chance de não encontrar artigos potencialmente relevantes. No 
momento, vamos nos ater apenas ao exercício de formular uma questão, 
transformá-la em uma estrutura PICO e, em seguida, definir alguns termos que 
possam se referir aos nossos componentes selecionados. 
47 
 
Questões clínicas qualitativas 
Qual é a experiência dos familiares ou cônjuges de pacientes com 
Alzheimer ao lidar com uma institucionalização em uma clínica geriátrica? 
Questões clínicas quantitativas 
Terapia 
Em idosos institucionalizados em clínicas geriátricas, protetores de quadril 
resultam em menos machucados/fraturas de quedas, tropeços ou 
escorregamentos quando comparado a terapia medicamentosa apenas? 
Etiologia 
Mulheres não-fumantes com exposição diária à fumaça secundária do 
cigarro durante um período de 10 anos ou mais têm mais chances de desenvolver 
câncer de mama comparadas com mulheres não-fumantes sem essa exposição? 
Diagnóstico 
Entrevistas autorreferidas em conjunto a relatos dos responsáveis sobre 
crianças de 5 a 10 anos são mais efetivos do que apenas relatos dos responsáveis 
durante um processo de 4 semanas de consultas para diagnóstico de depressão? 
Prognóstico 
Em pacientes com diabetes recentemente diagnosticado, o envio regular 
de mensagens de texto com lembretes leva a menor ocorrência de esquecimento 
de doses de insulina durante os seis primeiros meses de tratamento comparado 
a não enviar lembretes? 
Prevenção 
No atendimento emergencial de um hospital, implementar estações para 
higienização de mãos resulta em menor infecção hospitalar comparado com a 
ausência dessas estações ao longo de um ano? 
 
48 
 
Ficha de Busca 
Parte 1. Questão clínica estruturada 
Questão por extenso: 
 
 
Paciente ou população: 
Intervenção (ou exposição): 
Comparação (ou controle): 
Desfecho: 
Parte 2. Estratégia de busca (simplificada) 
 DESCRITOR BÁSICO SINÔNIMO 1 SINÔNIMO 2 
P OR OR 
I OR OR 
C OR OR 
O OR OR 
 
49 
 
 
Tipo de questão Modelo (sem comparação) Modelo (com comparação) 
Tratamento ou 
intervenção 
Em _______ (população), qual é o efeito de 
_________ (intervenção) no ________ (desfecho)? 
Em _______ (população), qual é o efeito de _________ 
(intervenção), comparado a ____________ 
(comparação/terapia alternativa) no ________ 
(desfecho)? 
Diagnóstico ou 
avaliação 
Para _________ (população), qual é o 
desempenho do ____________ 
(teste/procedimento) para identificar _______ 
(desfecho)? 
Para _________ (população), o desempenho do 
____________ (novo teste/procedimento) é melhor do 
que do (teste/procedimento padrão-ouro ou 
referência) para identificar _______ (desfecho)? 
Prognóstico 
Para ________ (população), existe aumento de 
risco ou influência de ________ (doença, 
condição ou exposição) no ___________ 
(desfecho)? 
Para ________ (população), existe aumento de risco 
ouinfluência de ________ (doença, condição ou 
exposição) no ___________ (desfecho) comparado a 
___________ (doença, condição ou exposição 
comparativa)? 
Etiologia 
Qual é a associação entre _________ (exposição 
ou característica) e o risco de __________ 
(desfecho) em _________ (população)? 
Qual é a associação entre _________ (exposição ou 
característica) e o risco de __________ (desfecho) 
comparado a ___________ (comparação) em _________ 
(população)? 
50 
 
CAPÍTULO VI. Entendendo a anatomia e a fisiologia 
dos buscadores 
Depois de definir uma questão clínica, o próximo passo é colocar a 
mão na massa para buscar pela evidência que poderá ser útil para você. 
Antes disso, no entanto, é necessário que você esteja bem familiarizado com 
os buscadores. Neste capítulo, vamos nos familiarizar com o mecanismo de 
busca e alguns outros pontos importantes. É fortemente recomendado que 
você acesse o site do PubMed (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov) durante a leitura 
deste capítulo para acompanhar os conceitos apresentados e fazer seus 
próprios testes na prática. 
O primeiro passo será identificar os dois tipos de busca principais: a 
busca simples e a busca avançada. Logo na janela inicial do PubMed, o 
buscador simples já aparece disponível para uso (primeira imagem). Para 
acessar a página de busca avançada (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/advanced), 
basta clicar em “Advanced” abaixo da barra de busca na página inicial 
(segunda imagem). 
Busca simples 
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/advanced
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Busca avançada 
O buscador simples é bem parecido com o Google. Você dificilmente 
conseguirá trabalhar com grande precisão ou sensibilidade, pois as 
ferramentas que te permitem estruturar uma boa estratégia de busca 
simplesmente não estão disponíveis ali. Na busca simples, podemos incluir 
diversos termos que nos interessam sem o uso de operadores booleanos ou 
qualquer outra técnica de busca. Por exemplo: 
 
Estamos interessados em saber qual é o risco de desenvolver 
diabetes de acordo com o consumo de ômega-3, então utilizamos alguns 
termos relacionados a essa pergunta (diabetes, omega-3, risk e incidence). 
Obtivemos 395 resultados: mas será que esses artigos são uma amostra 
representativa dos artigos realmente relevantes para responder a essa 
questão clínica? Podemos pensar em algumas razões pelas quais essa busca 
52 
 
não seria muito útil para nós: 1) ela não foi sensível (isto é, utilizamos poucos 
termos sinônimos e variações morfológicas, o que significa que diversos 
artigos que podem falar sobre esses termos utilizando outras palavras não 
serão encontrados); 2) ela não foi específica de maneira apropriada - isto é, 
não delimitados aspectos importantes da questão clínica para evitar com que 
artigos irrelevantes não retornem, e ao mesmo tempo adicionamos muita 
especificidade a ponto de aumentar o risco de que artigos relevantes não 
sejam obtidos (pois obrigamos que o PubMed nos retornasse artigos que 
utilizam o termo “incidence” e “risk” simultaneamente). 
Felizmente, o PubMed não é uma versão científica do Google – na 
realidade, ele dispõe de diversas funcionalidades que devem ser usufruídas 
pelo consumidor da literatura científica. Por isso, nosso local de trabalho 
jamais será a busca simples do PubMed, mas sim a busca avançada. Vamos 
entender melhor como funciona a busca avançada – começando pela função 
e propósito de cada componente. 
Componente 1: Ferramenta para restrição da busca de termos a 
campos específicos. Por padrão, quando buscamos por algum termo no 
PubMed, todos os artigos que retornaram na busca apresentam o termo 
buscado em algum lugar do artigo: seja no título, resumo, palavras-chave, ou 
corpo do texto. O componente 1 é uma ferramenta que permite buscar 
por termos em um campo específico; ou seja, serão retornados apenas 
artigos que apresentem aquele determinado termo naquele determinado 
campo. Por exemplo, é possível limitar a busca por termos que apareçam 
apenas no título e/ou no resumo dos artigos que lhe interessam. É possível 
também buscar por tipo de estudo (Publication Type) ou por periódico 
(Journal), dentre outras diversas opções. Essa ferramenta, por definição, é 
responsável por restringir a sua busca e consequentemente aumentar a 
especificidade da estratégia de busca. 
53 
 
Vamos observar um exemplo simples abaixo: primeiro, eu busquei 
pelo termo “diabetes” sem selecionar o campo em que o termo deveria 
aparecer. Essa busca me retornou 818.147 artigos. Pensando na linguagem 
de uma base de dados, isso significa que existem 818.147 artigos 
indexados no PubMed (até o dia 07/06) que têm a palavra “diabetes” em 
algum lugar da publicação: seja no título, no resumo, na palavra-chave, no 
corpo do texto ou até mesmo no nome da revista. Agora, quando buscamos 
pelo termo “diabetes” selecionando o campo “title”, a busca retorna apenas 
241.647 artigos. 
 
Existem 241.647 artigos indexados no PubMed que apresentam a 
palavra “diabetes” no título. Naturalmente, esses 241.647 estão incluídos nos 
818.147 artigos anteriormente retornados: excluímos agora da nossa busca 
o remanescente (818.147 – 241.647 = 576.500 artigos) que não apresenta a 
palavra diabetes no título. Aqui já podemos ver uma estratégia muito 
interessante para aumentar a especificidade da busca e reduzir o número de 
artigos irrelevantes que podem retornar: se eu tenho alta confiança de que 
o termo diabetes está contido no título de todos os artigos que me 
interessam (ou seja, não existe a possibilidade ou é muito improvável que 
artigos relevantes para mim NÃO apresentem a palavra “diabetes” no título), 
eu posso tranquilamente definir que o termo “diabetes” deve 
obrigatoriamente aparecer no título, e para isso eu uso o 
“diabetes[title]”. Isso me poupa bastante trabalho por evitar que muitos 
artigos irrelevantes apareçam na minha busca (artigos que simplesmente 
54 
 
escreveram a palavra diabetes em algum lugar da publicação, mas na 
realidade não há relação alguma com os artigos relevantes para mim). Uma 
estratégia similar, mas um pouco mais conservadora, seria restringir a título 
e resumo (na busca, ficaria “diabetes[Title/Abstract]”). 
Outro exemplo interessante é a busca por revistas específicas: eu 
poderia estar interessado apenas nos artigos publicados em revistas de 
Terapia Intensiva. Nesse caso, eu utilizaria a abreviatura indexada de cada 
revista da área, e restringiria o campo para “Journal”. Algumas revistas 
internacionais da terapia intensiva são a Chest, Intensive Care Medicine, Critical 
care, The Lancet (Respiratory medicine) e American journal of respiratory and 
critical care medicine. Na busca abaixo, os artigos que retornaram estão 
publicados, obrigatoriamente, em alguma dessas seis revistas que me 
interessam. 
 Componente 2 – Campo para inserir os termos a serem incluídos 
na estratégia de busca. Esse componente está diretamente relacionado ao 
componente 4 (query box). A ideia é bem simples: cada termo que você 
pensa em adicionar na sua busca deve ser digitado neste campo, com 
atenção para a restrição de campo ao lado (componente 1). Em seguida, o 
termo é automaticamente adicionado à query box (componente 4) junto aos 
outros termos ao clicar em “add” (componente 3). Para evitar erros na sua 
busca, SEMPRE adicione os termos um a um, conectando com AND ou OR 
utilizando o botão ADD à direita, inserindo-os à query box. Jamais, em uma 
busca avançada, construa parênteses ou utilize os termos booleanos 
(AND e OR) manualmente! Deixe que o sistema faça isso por você. Por 
55 
 
exemplo, na estratégia de busca abaixo, eu pensei em diversos termos 
relacionados a COVID-19 ou SARS-CoV-2. Cada termo foi restrito a apenas 
título e resumo, adicionados um a um à query box utilizando o botão “add 
(OR)” e, em seguida, essa estratégia de busca foi adicionada ao histórico (como botão “Add to History”). Foram retornados 147,538 artigos que apresentam 
pelo menos algum dos termos que eu utilizei em seus títulos e/ou resumos. 
 
Componente 3 – O botão “Add”. É com este botão que adicionamos 
cada termo separadamente à query box (componente 4). Existem três formas 
diferentes de utilizar este botão para acrescentar termos à query box. O 
funcionamento desses operadores será abordado em maior detalhe neste 
capítulo. 
● AND: o termo será adicionado à query box, conectado aos demais 
termos pelo operador booleano “AND”. Isso significa que a 
estratégia de busca produzida por aquela query box exigirá que os 
artigos retornados obrigatoriamente apresentem o termo 
adicionado E os outros termos simultaneamente; 
● OR: o termo será adicionado à query box, conectado aos demais 
pelo operador booleano “OR”. Dessa forma, a estratégia de busca 
56 
 
produzida retornará artigos que apresentem aquele determinado 
termo OU os demais termos contidos na query box; 
● NOT: o termo será adicionado à query box, conectado aos demais 
pelo operador booleano “NOT”. Dessa forma, todos os termos 
anteriormente adicionados à query box serão pesquisados na 
base, exceto novo termo adicionado. Por exemplo: a busca 
((diabetes OR diabetic) AND mortality) NOT rat* retornará 
artigos que apresentam as palavras diabetes ou diabetic e, ao 
mesmo tempo, a palavra mortality; no entanto, serão excluídos 
artigos que mencionam a palavra rat ou rats (uma tentativa bem 
simplificada de excluir artigos em ratos). 
Na grande maioria das vezes o que fazemos é restringir o uso do ADD 
apenas na função OR. Cada componente da PICO terá uma query box 
montada, e cada query box para cada componente será composta por 
diversos termos sinônimos separados por OR – termos que podem se referir 
ao mesmo componente da PICO. Em seguida, após montar uma query box 
com todos os possíveis sinônimos separados pelo operador booleano OR, 
adicionamos a estratégia montada da query box ao histórico com o botão 
“Add to History” ou “Search” (componente 5), assim como foi feito na 
imagem demonstrando os termos relacionados ao COVID-19 e SARS-CoV-2. 
Na próxima página, a imagem ilustra um histórico completo com quatro 
query boxes que foram adicionadas ao histórico: cada query corresponde a 
um componente da PICO, e dentro de cada query os termos são separados 
apenas por OR, jamais por AND. A busca completa, por sua vez, é o 
somatório das quatro diferentes queries previamente construídas. Esse é o 
funcionamento da abordagem de construção por blocos, que será descrita 
em maiores detalhes mais adiante. Cada query box é conectada uma à outra 
com o operador booleano AND. No final, encontramos 20 artigos 
57 
 
potencialmente relevantes do tipo revisão sistemática com ou sem 
metanálise, que fala sobre óbito e COVID-19/SARS-CoV-2 e foram publicados 
nas seis revistas de terapia intensiva que nós definimos anteriormente. 
 
 
 
58 
 
Lembretes sobre o funcionamento das buscas no PubMed 
● Termos relacionados ao mesmo conceito (ou mesmo componente 
PICO) devem ser combinados pelo operador OR, enquanto termos 
que se referem a conceitos distintos devem ser combinados com o 
operador AND. Quando vários termos são separados por espaços, 
o PubMed faz um processamento por “mapeamento automático”, 
traduzindo essa busca em frases e/ou termos combinados 
corretamente com os operadores booleanos. O problema do 
mapeamento automático é aumentar a sensibilidade de forma 
indesejável, retornando artigos obviamente irrelevantes; 
● Os operadores booleanos são lidos da esquerda para a direita, e o 
operador AND toma precedência sobre o operador OR. Quando os 
operadores booleanos com diferentes precedências (OR, AND) 
existem em uma mesma estratégia de busca (por exemplo, dentro 
de um parêntese), é importante garantir que a ordem de leitura é 
a que se deseja. No entanto, o mais recomendado é que os 
parênteses sejam utilizados de maneira correta e não depender da 
ordem de leitura do PubMed; 
● Quando um conceito é formado por dois ou mais termos, o mais 
adequado é buscar pelos termos como se fosse uma frase – ou seja, 
utilizando a técnica de aspas (conforme abordado mais adiante 
neste capítulo). Não utilizar as aspas nesses casos (por exemplo, 
cognitive behavioral therapy) não resultaria em menos resultados, 
mas resultaria em mais artigos irrelevantes (aumento indesejável 
da sensibilidade da busca). 
 
59 
 
CAPÍTULO VII. Técnicas de busca 
Existem diversas técnicas de busca que podem (na realidade, devem) 
ser utilizadas para aprimorar a estratégia de busca e aumentar sua precisão 
e/ou sensibilidade. Nesse eBook, vamos nos ater às técnicas básicas mais 
relevantes. As técnicas de busca funcionam em todas as bases bibliográficas, 
não apenas no PubMed – embora possa haver diferença na forma como cada 
base interpreta sinais e caracteres especiais. O objetivo principal das técnicas 
de busca é modificar a sensibilidade e especificidade da estratégia de busca, 
de modo a aumentar ou reduzir o número de artigos obtidos, bem como a 
precisão da busca (quantos artigos relevantes foram obtidos dentre todos os 
resultados que retornaram). Existem cinco principais técnicas de busca: 
1. Uso de operadores booleanos 
2. Aninhamento para agrupar termos similares 
3. Truncagem para buscar por palavras com diferentes sufixos 
4. Símbolos curinga (?, *) inseridos no meio de um termo para buscar 
por diferentes formas de escrita 
5. Aspas para frases 
1. Operadores booleanos (AND, OR e NOT) 
Toda busca que utiliza mais de um termo deve, obrigatoriamente, 
utilizar operadores booleanos. A função de cada operador é diferente e 
causa efeitos diferentes no resultado final da busca. O operador AND é 
responsável por unir termos de modo que os artigos obtidos devam 
apresentar, necessariamente, todos os termos que estão conectados pelo 
operador. Por exemplo: a busca “children AND infection AND Nutrition” 
retornará apenas artigos que, em algum lugar do texto, apresentam estes 
três termos. Não veremos artigos que não apresentem os três termos no 
60 
 
estudo. Note que o número de artigos que retornará dessa busca com três 
termos separados por AND é obrigatoriamente inferior ao número de 
artigos retornados buscando por apenas dois destes três termos 
separados por AND. Por exemplo, “children AND infection” ou “children AND 
Nutrition” retorna, obrigatoriamente, um número maior de artigos do que 
“children AND infection AND Nutrition”. 
O operador booleano OR, por sua vez, é responsável por unir termos 
de modo que os artigos obtidos apresentem pelo menos um dos termos que 
estão conectados pelo operador. Por exemplo, a busca “children OR infection 
OR Nutrition” retornará um número muito grande de artigos, pois basta que 
os artigos publicados citam pelo menos um destes três termos para serem 
retornados na busca. A retirada de um termo reduzirá, obrigatoriamente, o 
número de artigos obtidos: por exemplo, a busca por “children OR infection” 
ou “children OR Nutrition” retorna menos artigos do que a busca “children OR 
infection OR Nutrition”. Na imagem abaixo temos a ilustração, em diagramas, 
do número de artigos obtidos de acordo com os operadores booleanos 
utilizados. 
 
61 
 
Por último, o operador booleano NOT é responsável por sinalizar 
para o buscador que você não deseja obter artigos que citem 
determinado termo. Por exemplo, se você não está interessado em 
artigos que citam a palavra “mice” (camundongos), então implementar 
“NOT mice” ao final da sua estratégia de busca pode ser uma boa ideia. É 
importante ressaltar que o uso do operador booleano NOT deve ser feito 
com muita cautela pelo risco de excluir desnecessariamente artigos 
potencialmente relevantes simplesmente porque citam um termo que 
não é de seu interesse – muito embora o artigo em si possa lhe interessar. 
Por exemplo,você pode estar interessado em artigos que estão avaliando 
os efeitos de um medicamento para controle da glicemia em 
pacientes com diabetes mellitus, mas apenas em participantes adultos. 
Ora, pode parecer uma boa ideia já excluir artigos que avaliaram isso em 
crianças ou adolescentes; dessa forma, o uso de “((NOT) children OR 
adolescents)” parece razoável. No entanto, é possível que em artigos que 
avaliaram o medicamento em pacientes adultos com diabetes mellitus 
houve a citação de um destes termos (talvez na introdução ou na 
discussão) de forma desconexa com o objetivo do estudo, o que faria com 
que esse estudo (potencialmente relevante) fosse excluído dos resultados 
da sua busca. Para reduzir esse risco, é recomendável que o operador 
NOT seja utilizado especificamente para sinalizar que você não está 
interessado em determinados termos apenas no título do estudo. É mais 
seguro utilizar o NOT restringindo para o campo “título” pois seria 
improvável que um estudo relevante para você sobre o medicamento de 
interesse em pacientes adultos com diabetes mellitus utilize termos que 
se refiram a crianças ou adolescentes no título do artigo. Uma alternativa 
melhor, portanto, seria “NOT ((children[Title]) OR (adolescent*[Title]))”. 
62 
 
2. Aninhamento 
A técnica do aninhamento está diretamente relacionada com a 
abordagem de construção por blocos (building block approach), que será 
detalhada mais adiante neste eBook. O aninhamento nada mais é do que a 
combinação de termos, utilizando operadores booleanos, dentro de 
parênteses. Os parênteses servem para criar blocos e organizar a sua busca. 
Vamos supor que você esteja interessado em artigos que falem sobre 
nutrição parenteral e enteral, simultaneamente. Os artigos que te interessam 
devem citar, obrigatoriamente, tanto os termos relacionados à nutrição 
parenteral quanto os termos relacionados à nutrição enteral. A busca pela 
intervenção de interesse seria, portanto: enteral nutrition AND parenteral 
nutrition. Além disso, sua população de interesse é composta por pacientes 
críticos em unidades de terapia intensiva (UTI), com os seguintes termos: 
critically ill OR intensive care unit OR ICU. Sem lançar mão do aninhamento, a 
busca seria estruturada da seguinte maneira: parenteral nutrition AND 
enteral nutrition AND critically ill OR intensive care unit OR ICU. Perceba que 
temos dois termos AND na busca, e eles exercem funções distintas: o 
primeiro AND está ligando os dois tipos de nutrição (enteral e parenteral), 
sinalizando ao buscador do PubMed que estamos interessados em artigos 
que obrigatoriamente falam sobre os dois termos. O segundo operador AND, 
em azul, está ligando dois conceitos distintos da nossa estratégia PICO: o 
conceito de intervenção (nutrição parenteral e enteral) junto ao conceito de 
população (paciente crítico). No entanto, ao escrever a busca sem o uso de 
63 
 
parênteses, o PubMed entende que estamos interessados em artigos que 
falem, obrigatoriamente, sobre enteral nutrition E parenteral nutrition E 
critically ill (1327 resultados) OU artigos que falem sobre intensive care unit 
(210 mil resultados) OU artigos que falem sobre ICU (149 mil). A busca inteira, 
dessa forma, nos resultou em 230.463 artigos obtidos. Destes artigos, muitos 
certamente não são relevantes (pois o buscador não entendeu que devemos 
unir intensive care unit e ICU obrigatoriamente junto aos termos de parenteral 
nutrition e enteral nutrition). A estratégia mais adequada seria dividir os 
componentes da busca em blocos utilizando os parênteses: 
Componente 1: população 
● (critically ill OR ICU OR intensive care unit) 
Componente 2: intervenção 
● (parenteral nutrition AND enteral nutrition) 
Em seguida, devemos unir os dois componentes no buscador do 
PubMed utilizando o termo AND, da seguinte maneira: 
(critically ill OR ICU OR intensive care unit) AND (parenteral nutrition AND 
enteral nutrition) 
Os resultados obtidos, agora, são muito mais compatíveis com o que 
realmente nos interessa: 2.027 resultados. Para que a busca seja mais 
específica e manejável, podemos adicionar outros componentes utilizando o 
operador booleano AND - por exemplo, termos relacionados ao 
delineamento dos estudos ou desfechos de interesse. 
 
64 
 
3. Truncagem 
A truncagem de termos se dá através do uso do asterisco (*) ao final 
de determinada palavra a fim de expandir o termo para incluir todas os 
possíveis sufixos. Por exemplo, uma busca pelo termo diabetes retornaria 
apenas artigos que citam exatamente essa palavra. No entanto, é possível 
que artigos escrevam “diabetic” ou “diabetics”. Pesquisando por diabet*, o 
PubMed buscará por todas as formas possíveis de finalizar a palavras diabet, 
o que incluirá diabetes, diabetic, diabetics e outras variações, caso existam. 
4. Símbolos curinga (?, *) inseridos no meio de um termo 
para buscar por diferentes formas de escrita 
Similar à truncagem, o símbolo curinga é também responsável por 
preencher a palavra com diversas variações possíveis. No entanto, o símbolo 
deve ser inserido no meio de um termo, para buscar por formas alternativas 
de escrita. Por exemplo, comportamento em inglês pode ser escrito como 
behavior ou behaviour. É possível adotar a estratégia de símbolo curinga e 
simplesmente escrever “behavi?r”. É importante notar que nem todos os 
buscadores trabalham com símbolos curinga no meio dos termos, e o 
símbolo pode diferir entre buscadores (por exemplo, alguns buscadores 
podem utilizar asterisco, outros o ponto de interrogação. 
5. Aspas para frases 
Até agora vimos exemplos de buscas utilizando termos isolados, como 
diabetes, children, adolescents e omega-3. No entanto, quando mais de um 
termo é utilizado (por exemplo, em uma frase ou em uma palavra composta), 
os buscadores interpretam como duas palavras diferentes – dissociadas 
entre si. Por exemplo, simplesmente buscar por cognitive behavioral therapy 
(terapia cognitivo comportamental) no PubMed gera 48.010 resultados. No 
entanto, o PubMed entende como se estivéssemos buscando por três termos 
65 
 
diferentes: behavioral, therapy e cognitive. O PubMed automaticamente 
transformará essa busca em: 
(“Cognitive behavioral therapy”) OR (Cognitive AND behavioral AND 
therapy) 
Nossa palavra de interesse, composta por três termos (“cognitive 
behavioral therapy”) foi utilizada adequadamente na busca; no entanto, o 
PubMed adicionalmente buscou por artigos que não nos interessavam: ele 
nos retornou artigos que citam as palavras cognitive, behavioral e therapy 
soltas em algum lugar do texto – sendo que nosso interesse real é 
especificamente na frase “cognitive behavioral therapy”. Felizmente, o 
buscador nos permite especificar a frase exata que queremos buscar. Para 
isso, basta utilizar as aspas para determinar o início e o fim da frase. Isso nos 
resulta em menos artigos irrelevantes do que na busca sem as aspas. 
 
66 
 
DESCRITORES DE BUSCA 
Antes de tudo, precisamos diferenciar o termo “palavra-chave” e o 
termo “descritor”. A primeira não obedece a nenhuma estrutura, é aleatória 
e retirada de textos de linguagem livre. Para uma palavra-chave tornar-se um 
descritor ela deve passar por um rígido controle de sinônimos, significado e 
importância na árvore de um determinado assunto. Já os descritores são 
organizados em estruturas hierárquicas ou poli-hierárquicas, facilitando a 
pesquisa e a recuperação do artigo. Por isso, é de fundamental importância 
que os autores consultem o DeCS (decs.bvsalud.org/en) e/ou o MeSH 
(www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh) e coloquem os termos que melhor reflitam o 
escopo dos artigos de interesse. Os "bancos de dados" de termos MeSH e 
descritores são atualizados periodicamente. O DeCS conta com um 
vocabulário dinâmico incluindo aproximadamente 35 mil descritores, dos 
quais quase 30 mil veem de termos MeSH e o remanescente exclusivamente 
pertenceao DeCS. No caso do MeSH, são aproximadamente 27 mil 
descritores. Com essa grande variedade de descritores à disposição, o autor 
tem plenas condições de escolher os termos mais adequados para que seu 
trabalho seja indexado de maneira que possa ser localizado sem 
dificuldades. Caso haja dúvida sobre quais descritores usar, a ajuda de um 
bibliotecário pode ser extremamente útil - principalmente para trabalhos 
acadêmicos e produção de revisões sistemáticas. 
O DeCS (Descritores em Ciências da Saúde) foi criado, em 1986, pela 
Bireme a partir do MeSH (Medical Subject Headings) - que, por sua vez, surgiu 
em 1963 e é produzido pela U.S. National Library of Medicine. 
O uso de um vocabulário estruturado (ou vocabulário controlado) 
permite ao pesquisador recuperar a informação com o termo exato utilizado 
para descrever o conteúdo daquele documento científico. Os vocabulários 
file:///C:/Users/igore/Downloads/decs.bvsalud.org/en
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh
67 
 
estruturados funcionam também como mapas que guiam os usuários até a 
informação. Com a expansão de artigos científicos publicados diariamente e 
o número de potenciais pontos de acesso à informação crescendo 
exponencialmente, os vocabulários podem ser úteis provendo termos 
consistentes que te permitem selecionar a informação que necessita. 
MeSH Terms 
Algumas pessoas provavelmente nunca escutaram a palavra “MeSH” 
antes; outras possuem uma noção vaga do que isso de fato significa. Os 
"MeSH terms", ou termos MeSH, significam termos de "Medical Subject 
Headings". Toda vez que uma citação nova for incluída na MEDLINE, 
bibliotecários na National Library of Medicine escolhem 10 a 12 palavras que 
representam o conteúdo ou o assunto do artigo. Estas palavras (chamadas 
MeSH terms) são provenientes de uma enorme lista, criada anteriormente 
pela National Library of Medicine, contendo palavras-chave ou tópicos que se 
aplicam a quaisquer conceitos médicos ou biomédicos, atualizados 
anualmente. Elas auxiliam na recuperação mais rápida da literatura. Por 
exemplo, caso esteja interessado em um artigo sobre fototerapia em recém-
nascidos com icterícia, podemos procurar através dos MeSH terms em inglês 
Phototherapy, Infant, Newborn e Jaundice. Necessita-se apenas combinar estes 
termos, de modo a recuperar os artigos desejados. Caso você preste atenção 
em como cada artigo é citado na MEDLINE, perceberá que uma lista de 
termos descreve sobre o assunto do artigo, qual o seu desenho 
metodológico etc. 
Os termos MeSH estão organizados hierarquicamente em uma 
estrutura de árvore, com os níveis superiores de ramificação representando 
conceitos ou tópicos mais genéricos. As subdivisões inferiores comportam 
assuntos mais específicos. 
68 
 
 
Por exemplo, ao buscar por artigos sobre COVID-19, podemos utilizar 
o termo MeSH “COVID-19”. Por sua vez, esse MeSH engloba diversos outros 
termos (entry terms) relacionados ao COVID-19, como “2019-nCoV infection”, 
“coronavirus disease 19”, “COVID19”, “SARS Coronavirus 2 infection”, “SARS-CoV-2 
infection”, “COVID-19 pandemic”, e por aí vai. Ao utilizar o termo MeSH “COVID-
19” na busca, todos os outros termos associados (abaixo dele na 
hierarquia) serão automaticamente pesquisados também. Repare, na 
imagem anterior, que acima de COVID-19 também existem outros MeSH. Por 
exemplo, o MeSH de “coronavirus infections”, quando utilizado, 
automaticamente já busca por COVID-19 e todos seus entry terms associados, 
além de outros MeSH que estejam abaixo de Coronavirus infections, 
apresentados na imagem abaixo: 
 
O que a imagem acima apresenta é o seguinte: o MeSH “coronavirus 
infections” inclui cinco diferentes entry terms (coronavirus, infection; infection, 
coronavirus; infections, coronavirus; Middle east respiratory syndrome; e MERS 
69 
 
(Middle east respiratory syndrome)). Além disso, este MeSH pesquisa por todos 
os outros MeSH abaixo dele (COVID-19, enteritis transmissible of turkeys, feline 
infectious peritonitis, gastroenteritis, transmissible of swine e severe acute 
respiratory syndrome), mas não busca por nenhum MeSH acima dele. 
O que fazer quando não se sabe, ou não se encontra o MeSH Term 
adequado para o assunto de interesse? Nestes casos, a MEDLINE possui 
uma lista de palavras ou frases com significado semelhante para cada MeSH 
Term, denominadas entry terms. Por exemplo, se você digitar a palavra social 
phobia (equivalente em português a fobia social), a qual é uma entry term, 
dentro navegador de MeSHs da MEDLINE 
(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh) será apontado automaticamente o 
termo MeSH Phobic Disorders. Por outro lado, caso se procure por "fobias 
específicas" (specific phobias), ou "medo de computador" (computer phobia), 
os quais não são entry terms, você receberá como resposta uma lista 
contendo diferentes entry terms. Tudo o que você necessita fazer é escolher 
o entry term que melhor expresse seu alvo de busca (como Phobia). 
MeSH ou não-MeSH? 
Utilizar-se de termos MeSH não é a única maneira de encontrar os 
artigos que te interessam. Podemos também procurar por palavras soltas ou 
frases em meio ao título de citações, ou dentro textos de resumos dos artigos 
(os abstracts). Esta estratégia é adequada para procurar assuntos os quais 
não possuam um equivalente em MeSH, ou quando se necessite recuperar 
um grande número de citações, através da combinação de palavras no título 
ou no resumo com MeSH. Esteja preparado, porém, para receber muitas 
citações irrelevantes e perder alguns artigos importantes. Caso esteja 
interessado em transtornos fóbicos, se você digitar a palavra de texto phobia, 
provavelmente se perderão artigos contendo expressões como phobic 
70 
 
("fóbico"), ou fear ("medo"). Em compensação, receberá artigos sobre 
ooforectomia, parafilias, gene transportador de dopamina, cuidados infantis 
no Japão, anorexia nervosa etc. 
A busca pela informação científica disponível na literatura pode se 
tornar improdutiva ou confusa sem uma compreensão básica de como o 
conhecimento é organizado e indexado. Para a tarefa de indexação nas 
bases de dados, há equipes especializadas formadas por bibliotecários e 
profissionais da área da saúde que leem cada artigo e assinalam, em cada 
um deles, os descritores mais específicos e apropriados. 
A aplicação destes descritores não se resume apenas na busca de 
artigos que possam embasar a redação de artigos científicos ou possam ser 
usados na sustentação de opiniões. Muito pelo contrário, eles têm uma 
aplicação muito mais ampla e devem ser incorporados à prática clínica diária. 
O processo de encontrar resposta apropriada a uma dúvida surgida durante 
o atendimento ao paciente depende de como estruturamos a pergunta. O 
método de busca mais apropriado adota uma estrutura com base nos 
descritores. A partir da pergunta estruturada, são identificados os 
descritores que irão constituir a base de busca da evidência nas diversas 
bases de dados, descrevendo cada um dos quatro aspectos em questão, 
como será visto ao longo deste eBook. Sem uma questão bem estruturada e 
com a escolha de descritores inadequados, a pesquisa nas bases de dados 
costuma resultar em ausência de informação ou em quantidade muito 
grande de informação, muitas vezes não relacionada diretamente ao 
interesse. 
 
71 
 
Sensibilidade e especificidade 
 
Talvez você já tenha lido sobre esses termos na literatura de testes 
diagnósticos. No exemplo da imagem acima, a sensibilidade de um teste para 
identificar pacientes com insuficiência cardíaca seria de 80% - existe 80% de 
probabilidade de identificar corretamente um paciente com insuficiência 
cardíaca dentre todos os pacientes com insuficiência cardíaca. A 
especificidade seria de 30% - dentre todos os pacientes sem insuficiência 
cardíaca, o teste corretamente diz que 30% deles não têm insuficiência 
cardíaca. 
Na busca pela evidência, esses termos tambémsão amplamente 
utilizados. Toda estratégia de busca tem, obrigatoriamente, duas 
propriedades intrínsecas: sensibilidade e especificidade. Quanto mais 
sensível, mais artigos potencialmente relevantes são obtidos. Quanto mais 
específico, menos artigos potencialmente irrelevantes são obtidos. A busca 
perfeita seria aquela em que todos os artigos obtidos são exatamente os 
artigos que nos interessam: fomos capazes de jogar todo o “lixo” pra fora 
(não obtivemos artigos irrelevantes) enquanto captamos todo o “ouro” pra 
dentro (não deixamos de captar nenhum artigo relevante). O problema é que 
a busca perfeita simplesmente não existe! Toda busca vai retornar algum 
montante de artigos totalmente irrelevantes (não é 100% específica) e 
dificilmente será 100% sensível (ou seja, alguma quantidade de artigos 
relevantes pode não ser identificada). Dessa forma, o objetivo de toda busca 
é atingir um ponto ideal de sensibilidade e especificidade: a “busca perfeita” 
72 
 
é aquela que consegue garantir um bom equilíbrio para manter 
sensibilidade alta o suficiente a ponto de obter o máximo de artigos 
potencialmente relevantes e especificidade alta o suficiente a ponto de 
ser possível que você realmente leia os artigos que retornaram da busca 
(ou pelo menos fazem uma triagem rápida pelos títulos e resumos para 
selecionar o que te interessa ou não). Na tabela abaixo, cruzamos os artigos 
obtidos na busca (e os não obtidos na busca) com a relevância dos artigos. O 
ideal é maximizar ‘a’ e minimizar ‘b’. 
 Artigos relevantes Artigos irrelevantes Total 
Artigos obtidos 
na busca 
a b a+b 
Artigos não 
obtidos na busca 
c d c+d 
Total a+c b+d N 
Os conceitos de sensibilidade e especificidade podem ser 
transportados para duas simples proporções com base na tabela 2x2 acima: 
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 =
𝑁º 𝑑𝑒 𝑎𝑟𝑡𝑖𝑔𝑜𝑠 𝑟𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑜𝑏𝑡𝑖𝑑𝑜𝑠
𝑁º 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑎𝑟𝑡𝑖𝑔𝑜𝑠 𝑟𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑝𝑢𝑏𝑙𝑖𝑐𝑎𝑑𝑜𝑠
=
𝑎
𝑎 + 𝑐
 
𝐸𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 =
𝑁º 𝑑𝑒 𝑎𝑟𝑡𝑖𝑔𝑜𝑠 𝑖𝑟𝑟𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑛ã𝑜 𝑜𝑏𝑡𝑖𝑑𝑜𝑠
𝑁º 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑎𝑟𝑡𝑖𝑔𝑜𝑠 𝑖𝑟𝑟𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑝𝑢𝑏𝑙𝑖𝑐𝑎𝑑𝑜𝑠
=
𝑑
𝑏 + 𝑑
 
Vamos lançar mão de uma analogia com um exemplo de vida real: 
imagine um sensor que está acoplado no sistema de iluminação de uma 
garagem. O propósito deste sensor é detectar a presença ou 
movimentação de pessoas com determinado alcance. Quanto mais 
sensível for este sensor, maior é a probabilidade de acender as luzes 
quando realmente há alguém na garagem. A princípio, poderíamos pensar 
que um sensor deveria ter o máximo de sensibilidade possível – dessa forma, 
a gente minimizaria a probabilidade de alguém estar na garagem e a luz não 
acender. No entanto, com alta sensibilidade, temos um pequeno problema: 
73 
 
é possível que alguns eventos sejam erroneamente identificados como 
“pessoas em movimento” (falsos positivos). Consequentemente, as luzes 
poderiam se acender por razões não planejadas: um passarinho voando ou 
um gato passeando poderiam muito bem ser suficientes para disparar o 
sensor. Aplicando essas ideias em uma estratégia de busca, temos que uma 
busca sensível é capaz de maximizar a quantidade de artigos retornados que 
potencialmente seriam relevantes para a sua questão de pesquisa de 
interesse. Ela consegue identificar artigos relevantes mais facilmente do que 
uma busca menos sensível (similar ao sensor altamente sensível que 
facilmente identifica pessoas em movimento), mas talvez sofra um pouco 
com falso positivo (artigos irrelevantes, que não te interessam, podem 
retornar também). Sendo assim, buscas sensíveis geralmente nos retornam 
quase tudo o que a gente precisa: é muito difícil que um sensor altamente 
sensível não acenda as luzes na presença de uma pessoa, da mesma forma 
como uma busca altamente sensível vai perder poucos artigos dentre todos 
os artigos relevantes que nos interessam. Mas também retornam muita coisa 
que a gente não precisa. 
Como é que podemos produzir uma estratégia de busca adequada? 
Lembre-se: a ideia é construir uma estratégia que equilibre sensibilidade e 
especificidade. Ela deve ser sensível o suficiente para maximizar os estudos 
potencialmente relevantes, e com especificidade suficiente para que você 
consiga ler a quantidade de artigos que retornam no final. Intuitivamente, 
você já pode estar pensando que, para maximizar a sensibilidade de uma 
busca, devemos usar o máximo de termos que for possível! Em parte, isso 
está correto. No entanto, devemos nos atentar à forma como estamos 
utilizando esses termos, em especial aos operadores booleanos que 
conectam cada termo entre si. Uma estratégia de busca altamente sensível 
deve utilizar o máximo de sinônimos dentro de cada componente da 
74 
 
busca, e todos esses sinônimos devem estar conectados entre si utilizando o 
operador booleano OR. Além disso, para manter a alta sensibilidade da 
busca, é necessário minimizar o uso do operador booleano AND. Quando 
utilizamos o operador AND, estamos restringindo a quantidade de artigos 
obtidos na nossa busca. É como se estivéssemos falando para o sistema: 
“veja, eu quero artigos que falem sobre A e também falem sobre B. Nos 
resultados da busca, eu não quero nada que fale apenas sobre A e não fale 
sobre B, nem nada que fale sobre B e não fale sobre A! Eu só me interesso 
por artigos que falam sobre A e B ao mesmo tempo!”. O sistema (por 
exemplo, PubMed) fará exatamente isso pra você: ele vai excluir dos seus 
resultados todos os artigos que não mencionarem, obrigatoriamente, A e B. 
Por sua vez, para aumentar a especificidade, lançamos mão do operador 
booleano AND. Aqui podemos adotar três estratégias diferentes: 
1. Componentes: Utilizar mais componentes da PICO na sua 
estratégia de busca (população, comparação, intervenção, 
desfecho), conectados entre si pelo operador AND. Por exemplo, 
uma busca que utiliza “população AND intervenção AND desfecho” 
é mais específica e, consequentemente, retorna menos artigos do 
que “população AND intervenção”; 
2. Hedges: Utilizar termos que não são parte da PICO, mas devem 
obrigatoriamente constar em alguma parte do artigo. Por exemplo, 
se você está interessado apenas em artigos que utilizam o teste 
estatístico de ANOVA, você pode adicionar na sua estratégia de 
busca um hedge para isso. Ficaria assim: “população AND 
intervenção AND desfecho AND (anova OR manova OR analysis of 
variance)”. O uso de hedges é uma estratégia conhecida por 
“qualificação” da busca; 
75 
 
3. Filtros: utilizar filtros pré-construídos para delimitar a sua busca a 
algum parâmetro de interesse. Geralmente, os filtros são 
construídos para delimitar a busca de acordo com delineamento: 
existem filtros para restringir a busca a ensaios clínicos 
randomizados, guidelines, revisões sistemáticas, coortes, estudos 
de caso-controle, avaliações econômicas etc. Também existem 
filtros de parâmetros clínicos, como idade, sexo e estado 
nutricional, dentre diversos outros. Atualmente, o PubMed conta 
com diversos filtros melhor desenvolvidos do que em um passado 
recente. Isso significa que, apesar de não serem perfeitos, os filtros 
de delimitações do PubMed têm certa utilidade e, embora não 
sejam aconselháveis na maioria dos casos para estratégias de 
busca de revisões sistemáticas, podem ser úteis em buscas menos 
formais pela literatura. Alguns exemplos de filtros pré-prontos do 
PubMed são por sexo, idade, linguagem, tipo de publicação, data 
de publicação e se o estudo foi revisado por pares ou não. 
Determinando o escopo de uma busca: estratégia 
ampla ou restrita? 
Um ponto importante ao definir a sua estratégia de busca é 
determinar o quão abrangente você deseja (ou precisa) ser. Essa etapa 
exige uma reflexão maior em relação à completude do que provavelmente 
está disponível na literatura, e até que ponto os estudos publicados estãosendo específicos nas suas questões de pesquisa. As questões clínicas 
podem ser mais amplas ou mais restritas em termos de pacientes, 
intervenções, comparação e desfechos. Existem pelo menos dois fatores 
fundamentais que influenciam na sua decisão de ampliar ou reduzir o 
escopo da questão clínica, a saber: 
76 
 
1) O quão coerente é a definição de cada componente PICO da sua 
questão de pesquisa? 
2) Qual é a extensão da literatura científica publicada para cada 
componente PICO da sua questão de pesquisa? 
Um exemplo de questão altamente específica a nível do componente 
população seria “pacientes com obesidade e diabetes tipo 2 diagnosticado 
há mais de 10 anos, com mais de 65 anos de idade”. 
Questão clínica 
muito ampla 
Questão clínica 
mais respondível 
Melhor ainda 
Qual é a incidência 
de complicações 
após artroplastia 
comparado a 
cirurgia de fusão 
espinal? 
Qual é a incidência 
de complicações 
após artroplastia 
comparado a cirurgia 
de fusão espinal da 
lombar? 
Qual é a incidência de 
complicações após artroplastia 
comparado a cirurgia de fusão 
espinal da lombar em casos de 
doença degenerativa discal? 
Qual é o efeito de 
quimioterapia para 
reduzir mortalidade? 
Qual é o efeito de 
quimioterapia para 
reduzir mortalidade 
em pacientes com 
câncer de próstata? 
Qual é o efeito do quimioterápico 
docetaxel para reduzir 
mortalidade em pacientes com 
câncer de próstata resistente à 
hormonioterapia? 
Exemplo: suponha que estejamos interessados no melhor tratamento 
cirúrgico para fraturas espinais osteoporóticas. Uma busca extremamente 
sensível e nada específica incluiria apenas o nosso problema de interesse 
(fratura espinal). O número de artigos retornados seria muito grande (19.047 
resultados). Podemos especificar melhor a nossa busca: sabemos que a 
lesão tem que estar associada a osteoporose, obrigatoriamente. Ora, então 
podemos tranquilamente adicionar o termo “osteoporosis” à busca, 
conectado pelo operador booleano AND, o que faz reduzir expressivamente 
o número de resultados obtidos (4.046). No entanto, é possível aumentar 
77 
 
mais ainda a especificidade da busca: estamos interessados em um tipo de 
tratamento específico – procedimentos cirúrgicos. É mais um termo que 
pode ser incluído com operador booleano AND, o que reduz ainda mais o 
número de resultados obtidos: 1.310. Por fim, podemos estar interessados 
em buscar, inicialmente, por revisões sistemáticas da literatura. Podemos 
fazer isso adicionando um filtro validado especificamente para identificar 
revisões sistemáticas; ou utilizar o filtro do PubMed; ou, ainda, simplesmente 
criar uma nova query box com “systematic review” e adicionar à busca com o 
operador booleano AND. Utilizando o filtro do PubMed, a busca se afunilou 
para 19 resultados apenas – muito mais manejável. 
Termos de busca utilizados # de resultados 
"Spinal Fractures"[Mesh] OR vertebral compression 
fracture 
19.047 
"Spinal Fractures"[Mesh] OR vertebral compression 
fracture AND "osteoporosis" [MeSH] 
4.046 
"Spinal Fractures"[Mesh] OR vertebral compression 
fracture AND "osteoporosis" [MeSH] AND surg* 
1.310 
"Spinal Fractures"[Mesh] OR vertebral compression 
fracture AND "osteoporosis" [MeSH] AND surg* 
Resultados filtrados para apenas Revisões 
Sistemáticas 
19 
 
 
 
 
78 
 
CAPÍTULO VIII. Passo a passo: estruturando e 
conduzindo uma busca no PubMed 
Suponha que estamos interessados em estudos que avaliaram o 
efeito de anticoagulantes para eventos trombóticos em pacientes 
hospitalizados com COVID-19. Como podemos montar uma estratégia de 
busca para essa questão clínica? Antes de tudo, devemos estruturá-la 
utilizando o acrônimo PICO: 
População Pacientes hospitalizados com COVID-19 
Intervenção Anticoagulantes 
Comparação Placebo ou cuidado usual 
Desfecho Eventos trombóticos 
Em seguida, devemos pensar em uma forma simples de transformar 
isso em uma estratégia de busca. Na imagem abaixo, visualizamos a 
transformação da PICO em uma estratégia de busca simples no PubMed: 
 
Cada componente da nossa PICO tem seu respectivo termo-chave (é 
possível que um componente tenha mais de um termo-chave, como é o caso 
da população composta por pacientes hospitalizados e com COVID-19 e a 
comparação, que pode ser placebo ou cuidado usual, mas veremos como 
lidar com isso mais adiante). Vamos focar aqui em um dos termos-chave da 
nossa busca, que diz respeito à intervenção: anticoagulantes. Será que o 
uso do termo ‘anticoagulants’ é suficiente para identificar todos os artigos 
potencialmente relevantes que avaliaram o efeito de anticoagulantes? A 
resposta para essa pergunta é simples de deduzir se a gente raciocinar da 
(COVID-19 AND hospitalized) AND anticoagulants 
AND (placebo OR standard of care) AND thrombosis 
79 
 
seguinte forma: todos os artigos que contém a palavra ‘anticoagulants’ serão 
retornados na nossa busca. “Maravilha!”, então, poderíamos concluir. No 
entanto, vamos pensar um pouco mais a fundo: será que todos os artigos 
que me interessam (ou seja, que falam de anticoagulantes) escrevem a 
palavra ‘anticoagulants’ em algum lugar da publicação? É possível que não! Se 
nossa busca estiver restrita apenas a termos contidos no título e resumo 
(como veremos adiante, essa é uma das melhores estratégias para tornar 
nossa busca mais específica), o problema é ainda mais grave: muitos estudos 
que falam sobre anticoagulantes sequer utilizam o termo ‘anticoagulants’ no 
título ou resumo. Como é que podemos resolver esse problema, então? 
Como é que podemos achar artigos que falam de terapia anticoagulante, 
mas não utilizam explicitamente a palavra ‘anticoagulants’? 
Para encontrar todos os artigos que falam sobre anticoagulantes, 
precisamos utilizar o máximo de sinônimos possíveis. A pergunta é a 
seguinte: quais são todos os termos que os artigos poderiam utilizar para se 
referir à intervenção “anticoagulantes”? 
Essa parte vai exigir um pouco de 
conhecimento sobre o tema – ou seja, você 
deve estar familiarizado com a literatura de 
anticoagulantes para saber de que outras 
formas os autores podem se referir a esse 
tipo de intervenção. No PubMed, 
felizmente, existe uma ferramenta que pode te auxiliar em relação a isso: o 
catálogo de MeSH terms (www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh)! Experimente buscar 
por ‘anticoagulants’ nessa página. Você verá alguns termos relacionados que 
talvez não tenha pensado anteriormente (tabela abaixo, esquerda). Mais 
abaixo na página do MeSH temos ainda uma subseção de anticoagulantes 
(antitrombinas), que pode ser relevante para você. Clicando lá, vemos vários 
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh
80 
 
termos que podem se referir a intervenções de anticoagulantes (tabela 
abaixo, direita). É importante ressaltar que os termos catalogados não 
englobam todos os termos que você poderia utilizar. Existem termos que os 
autores podem utilizar e não estão indexados no MeSH, uma prática 
chamada de “linguagem natural” – ou seja, um vocabulário não-controlado 
que é utilizado naturalmente pelos autores dos estudos durante a escrita do 
trabalho. É por isso que conhecer o assunto (e a literatura publicada sobre 
esse assunto) é importante para formular uma boa estratégia de busca – 
nem sempre os termos relevantes estarão catalogados no MeSH. 
Entry terms 
● Anticoagulation Agents 
● Agents, Anticoagulation 
● Anticoagulant Agents 
● Agents, Anticoagulant 
● Drugs, Anticoagulant 
● Anticoagulant 
● Indirect Thrombin Inhibitors 
● Inhibitors, Indirect Thrombin 
● Thrombin Inhibitors, Indirect 
● Direct Antithrombin 
● Antithrombin, Direct 
● Direct Antithrombins 
● Antithrombins, Direct 
● Direct Thrombin Inhibitors 
● Thrombin Inhibitors, Direct 
● Direct Thrombin Inhibitor 
● Thrombin Inhibitor, Direct 
● Antithrombin 
Além dos termos MeSH já catalogados no PubMed, nós sabemos o 
nome específico de algumas drogasanticoagulantes como a heparina e a 
varfarina. Podemos incluir essas palavras na busca também, como 
sinônimos de ‘anticoagulants’. Uma boa ideia é dar uma olhada nos MeSH 
terms de heparina e varfarina, no PubMed, para identificar mais sinônimos! 
Quanto mais sinônimos, melhor: isso aumenta a sensibilidade da busca, 
reduzindo assim a probabilidade de deixar passar artigos potencialmente 
relevantes. Na tabela seguinte, temos os Entry terms associados ao MeSH term 
de varfarina (Warfarin) e heparina (Heparin). 
 
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh/68014859
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh/68006493
81 
 
Entry terms para varfarina Entry terms para heparina 
● 4-Hydroxy-3-(3-oxo-1-
phenylbutyl)-2H-1-
benzopyran-2-one 
● Apo-Warfarin 
● Aldocumar 
● Gen-Warfarin 
● Warfant 
● Coumadin 
● Marevan 
● Warfarin Potassium 
● Potassium, Warfarin 
● Warfarin Sodium 
● Sodium, Warfarin 
● Coumadine 
● Tedicumar 
● Unfractionated Heparin 
● Heparin, Unfractionated 
● Heparinic Acid 
● Liquaemin 
● Sodium Heparin 
● Heparin, Sodium 
● Heparin Sodium 
● alpha-Heparin 
● alpha Heparin 
Na tabela abaixo estão dispostos alguns exemplos de termos em 
linguagem natural e seus equivalentes em um vocabulário controlado (ou 
seja, indexados como palavras-chave nas bases de dados). 
Linguagem natural Linguagem controlada 
Ataque cardíaco Infarto do miocárdio 
Inchaço Edema 
Machucado Contusão 
LCA Ligamento cruzado anterior 
Cobreiro Herpes zoster 
Doença grave Doença crítica 
Pressão alta Hipertensão 
Óleo de peixe 
Ômega-3; ácidos graxos 
poliinsaturados 
82 
 
Voltando à nossa busca: lembra que nossa busca inicial por apenas 
‘anticoagulants’ retornou pouco mais de 280 mil artigos? Pois é, muita coisa, 
mas ainda é possível que vários artigos relevantes não tenham aparecido 
para nós. Vamos refazer essa busca, agora utilizando vários sinônimos para 
‘anticoagulants’, cada um separado entre si por OR. 
 
 
A imagem acima deixa bem claro como conseguimos aumentar 
expressivamente o número de artigos retornados: foram pouco mais de 40 
mil artigos novos! É possível que dentro desses 40 mil alguns sejam 
importantíssimos para você entender sobre o efeito de anticoagulantes em 
pacientes hospitalizados com COVID-19 – artigos esses que teriam sido 
perdidos em uma busca mais simples! “Mas eu jamais seria capaz de ler 280 
mil artigos, meu amigo, quanto menos 321 mil!”, seria uma resposta coerente 
para essa situação. “Eu também não leria!”, respondo eu. E é por isso que nós 
precisamos afunilar a nossa busca – isto é, torná-la mais específica. No 
momento, uma busca que apenas inclui todos os termos relacionados a 
anticoagulantes é altamente sensível (para a intervenção) mas nada 
específica. O próximo passo é aumentar a especificidade da busca. Para 
tanto, vamos começar a incluir os outros componentes da nossa PICO, 
referente à questão clínica inicial. Mas antes, é importante que você repita 
83 
 
esse processo de “sensibilização” para cada um dos componentes PICO: 
adicione mais sinônimos, variações morfológicas ou termos MeSH! 
Na imagem abaixo, construímos a estratégia para a população em 
duas etapas: primeiro, combinamos todos os sinônimos de COVID-19 entre 
si (utilizando o operador booleano OR). Em seguida, fizemos o mesmo para 
incluir tudo que possa se referir a “pacientes hospitalizados”. São as buscas 
#3 e #4, respectivamente. Em seguida, combinamos a busca #3 e a busca #4 
utilizando o operador booleano AND para dizer ao PubMed: estou 
interessado em artigos que falam de pacientes com COVID-19 e, ao mesmo 
tempo, falam de pacientes hospitalizados (ou seja, pacientes hospitalizados 
com COVID-19). É o que retorna na busca #5, com cerca de 61 mil artigos. A 
lógica aqui é a seguinte: se combinássemos a estratégia #3 com a #4 
utilizando o termo OR, o resultado final seria artigos que falam sobre 
pacientes hospitalizados OU pacientes com COVID-19. Dessa forma, nossa 
busca seria poluída por artigos que falam de pacientes COVID-19 não-
hospitalizados, e artigos que falam de pacientes hospitalizados sem COVID 
(isso totalizaria quase 6 milhões de resultados). Alternativamente, 
combinando #3 e #4 com o termo AND, nós estamos especificando que os 
artigos devem falar ao mesmo tempo sobre hospitalização e COVID-19, 
obrigatoriamente. Isso faz com que nossa busca seja bem mais específica, e 
consequentemente faz retornar bem menos artigos (cerca de 61 mil)! 
 
 
 
84 
 
 
Estamos quase no final. Agora, o mesmo será feito para nosso 
desfecho: quais são todos os termos que autores de artigos poderiam 
utilizar para se referir a eventos trombóticos? 
 
Perfeito, temos agora três estratégias de busca para cada 
componente da nossa PICO original. Fomos capazes de pensar e utilizar 
diversos sinônimos para cada termo-chave (população, intervenção e 
desfecho), e decidimos não incluir a “comparação” na nossa busca pois não 
queremos especificar se foi comparado a placebo, cuidado usual ou outro 
tratamento – qualquer tipo de grupo controle serve. Na próxima página, 
podemos organizar melhor nosso progresso até o momento em uma grande 
tabela.
85 
 
 
Componente Termo-chave Estratégia Resultados obtidos 
População 
Pacientes hospitalizados 
COVID-19 
((((((((((hospitalized) OR (inpatients)) OR (hospital admission)) OR (icu)) OR 
(intensive care unit)) OR (critically ill)) OR (severely ill)) OR (acutely ill)) OR 
(critical illness)) OR (hospital*)) AND ((((((((((((((coronavirus) OR (sars-cov-2)) 
OR (covid-19)) OR (Coronavirus Disease 2019 Virus)) OR (SARS CoV 2 Virus)) 
OR (2019-nCoV)) OR (COVID 19 Virus)) OR (covid 19)) OR (SARS Coronavirus 
2)) OR (Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2)) OR (Coronavirus 
Disease 19)) OR (Coronavirus Disease 19)) OR (COVID19)) OR (SARS 
Coronavirus 2 Infection)) 
61.474 
Intervenção Anticoagulantes 
(((((((((((((((((((warfarin) OR (Aldocumar)) OR (Warfant)) OR (Coumadin)) OR 
(Marevan)) OR (Coumadine)) OR (Tedicumar)) OR (Anticoagulants)) OR 
(Heparin)) OR (Dalteparin)) OR (Enoxaparin)) OR (Nadroparin)) OR 
(Tinzaparin)) OR (LMWH)) OR (Antithrombin)) OR (Direct Thrombin Inhibitor)) 
OR (Direct Antithrombin)) OR (INDIRECT THROMBIN INHIBITORS)) OR 
(thromboprophylaxis)) OR (anticoagulation) 
321.319 
Comparação Não se aplica Não se aplica - 
Desfecho Eventos trombóticos 
(((((((thrombosis) OR (Thrombus)) OR (Thromboses)) OR (Blood Clot)) OR 
(Blood Clots)) OR (thrombotic)) OR (Thromboembolism)) OR 
(Thromboembolisms) 
334.783 
86 
 
O próximo passo, agora, é aumentar a especificidade da nossa busca. 
Faremos isso de uma forma bem simples: vamos combinar as estratégias de 
cada componente PICO em uma grande estratégia de busca apenas! Basta 
utilizar o operador booleano AND entre cada uma das três grandes buscas. No 
PubMed, chegamos ao seguinte resultado: 
 
Obtivemos um número expressivamente menor de artigos obtidos na 
busca! Nossa estratégia foi sensível o suficiente a ponto de reduzir a 
probabilidade de que artigos relevantes não fossem detectados, e aumentamos 
a especificidade ao obrigar que os artigos falem, simultaneamente, sobre 
pacientes hospitalizados com COVID-19, intervenções anticoagulantes e eventos 
trombóticos. 
87 
 
 
No entanto, temos um pequeno problema ainda: são mais de mil estudos, 
e ler o título e resumo de tudo isso para selecionar os artigos mais relevantes vai 
demandar tempo que a gente provavelmente não tem, além de ser um esforço 
desnecessário. Bom, qual é a saída, então? 
Vamos lembrar do conceito de processamento da evidência, que vimos 
lá no início do livro? Primeiro, sempre começamos nossas buscas pelo nível mais 
alto de processamento – são os tipos de publicações que já fizeram o trabalho 
de sintetizar toda a evidência relevante e, se a gente der sorte, eles já fizeram 
também uma avaliação crítica da literatura. Uma forma de afunilar mais ainda anossa busca, então, é adicionar um novo componente na PICO, o componente S 
(delineamento), que se refere ao tipo de publicação. 
Vamos começar com guidelines, consensos e posicionamentos? Nos links 
disponibilizados no Apêndice 1 temos diversos filtros e hedges disponíveis. Eu vou 
utilizar um desses para realizar dois tipos de busca diferentes: uma delas será 
“população AND intervenção AND desfecho AND guidelines” e outra será 
“população AND intervenção AND desfecho AND revisões sistemáticas”, 
conforme ilustrado nas imagens a seguir. 
 
88 
 
Busca restrita apenas a guidelines, consensos e posicionamentos 
 
Nessa busca, reduzimos de 1.026 para 201 resultados. São estudos que 
falam sobre todos os nossos componentes da PICO, restrito a guidelines, 
89 
 
posicionamentos e consensos. Em apenas dois minutos, passando os olhos por 
30 títulos, já conseguimos identificar um guideline importante: 
 
90 
 
Busca restringindo a revisões sistemáticas 
‘ 
 
Nessa busca, reduzimos de 1.026 para 65 resultados. São estudos que 
falam sobre todos os nossos componentes da PICO, agora restrito a revisões 
91 
 
sistemáticas (ou seja, a maioria dos resultados obtidos será deste tipo de 
publicação). Muito mais manejável, né? No entanto, ainda podemos qualificar 
mais essa busca. Dentre os 65 estudos de revisão, temos revisões que incluem os 
mais diversos tipos de estudos: estudos de caso-controle, coortes, ensaios 
clínicos, relatos de caso, estudos de diagnóstico, estudos de prognóstico etc. Aqui 
o leitor tem que tomar uma decisão importante, com base no seu objetivo por 
trás dessa busca: 
1. Você pode prosseguir com a leitura dos 65 títulos e resumos e separar 
os que parecem ser mais relevantes para você, pois está interessado em 
ter uma visão mais geral e não tão específica sobre o assunto; 
2. Você pode optar por afunilar mais ainda sua estratégia de busca de 
acordo com o tipo de estudo que te interessa mais. 
Por exemplo, suponha que você queira saber o efeito de utilizar 
anticoagulantes dentro de ensaios clínicos randomizados (ou seja, os estudos 
mais apropriados para estimar o efeito de uma intervenção). É possível 
adicionar mais um filtro na busca, agora com o objetivo de limitar a busca apenas 
a revisões sistemáticas de ensaios clínicos randomizados. Para isso, vamos utilizar 
filtros validados (nos links disponíveis no apêndice). Dessa vez vou poupar 
páginas do livro – a busca ficou enorme. Ao adicionar um filtro de ensaios clínicos 
randomizados na nossa busca, como este abaixo, chegamos ao número de 27 
estudos. 
 
São apenas 27 títulos e resumos que devemos passar o olho por cima antes 
de separar o que pode ser interessante para lermos. Do universo de milhares de 
estudos disponíveis, conseguimos elaborar uma estratégia de busca a fim de 
randomized controlled trial[pt] OR randomized controlled trials as topic[mh] OR random 
allocation [mh] OR double-blind method[mh] OR single-blind method[mh] OR random*[tw] 
OR "Placebos"[Mesh] OR placebo[tiab] OR ((singl*[tw] OR doubl*[tw] OR trebl*[tw] OR 
tripl*[tw]) AND (mask*[tw] OR blind*[tw] OR dumm*[tw])) 
92 
 
encontrar 27 estudos potencialmente relevantes para nós. Dentre esses 27, 
esperamos que alguns sejam irrelevantes e outros sejam os nossos artigos de 
interesse: revisões sistemáticas de ensaios clínicos em pacientes hospitalizados 
com COVID-19 avaliando o efeito de anticoagulantes em desfechos trombóticos. 
No entanto, ainda é possível que nenhuma revisão sistemática tenha feito 
exatamente o que tínhamos em mente – esse é o pior cenário possível (mas 
não é o caso dos anticoagulantes para pacientes hospitalizados com COVID-19, 
felizmente). 
Quando não há revisões sistemáticas, ou elas são desatualizadas, de baixo 
rigor metodológico, ou conflitantes entre si, precisamos descer mais ainda no 
nosso nível de processamento. Dessa vez, buscaremos diretamente pelos 
ensaios clínicos, retirando o filtro de revisões sistemáticas e mantendo o filtro de 
ensaios clínicos randomizados. Fazendo isso, chegamos a um total de 87 artigos 
potencialmente relevantes – o que ainda é uma quantidade bem manejável. 
Lembre-se: precisamos ler apenas o título e o resumo dos artigos para conseguir 
separar o que nos parece relevante e, em seguida, abrir os estudos selecionados. 
O leitor que está fazendo essa triagem por título e resumo pela primeira vez pode 
acreditar, a princípio, que se trata de um processo muito trabalhoso, mas eu 
garanto que é bem rápido – desde que você esteja focado em selecionar os 
estudos que parecem ser mais relevantes em termos de tamanho amostral, 
delineamento, desfecho avaliado, dentre outros aspectos. 
Na próxima página, separei alguns títulos que me chamaram atenção na 
busca pelas revisões sistemáticas do assunto que nos interessa, e que 
provavelmente vão me dar uma boa visão geral sobre a evidência disponível, 
me poupando trabalho de abrir os estudos primários um a um. Se forem 
trabalhos insuficientes para mim, ou eu ainda acreditar que preciso de me 
aprofundar mais, selecionarei outras revisões que vieram na busca, ou buscarei 
pelos estudos originais nas referências das revisões sistemáticas que eu abri, ou 
93 
 
selecionarei estudos primários através da triagem dos 87 artigos que retornaram 
na busca com filtro de ECRs e sem filtro de revisões sistemáticas. 
Sínteses de evidência que provavelmente respondem a nossa questão 
clínica original: qual é o efeito de agentes anticoagulantes para eventos 
trombóticos em pacientes hospitalizados com COVID-19? 
 
94 
 
Capítulo IX. Outras estratégias de busca 
Além de consultar fontes de evidência pré-avaliadas (mais alto nível de 
processamento) e buscar de forma eficiente por evidências 
primárias/secundárias (mais baixo nível de processamento) através de 
buscadores, existem outras estratégias de busca que podem ser utilizadas para 
identificar artigos ou guidelines de interesse. Neste capítulo, abordamos métodos 
alternativos à busca que podem ser utilizados de forma complementar ao que já 
foi previamente discutido no eBook. 
PubMed Clinical Queries 
A ferramenta Clinical Queries dentro do site do próprio PubMed permite 
que buscas rápidas sejam conduzidas sem a complexidade de uma busca 
avançada. Os resultados não são tão específicos ou sensíveis como os de uma 
busca avançada bem estruturada, mas são muito melhores (e mais úteis) do que 
os resultados de uma busca simples. Isso se dá principalmente pelos filtros 
embutidos na ferramenta, que são capazes de direcionar as melhores respostas 
nos primeiros resultados. Atualmente, o PubMed Clinical Queries conta com dois 
tipos de buscas: artigos sobre COVID-19 e Categorias de Estudos Clínicos. 
 
95 
 
Diretamente no buscador podemos inserir termos relacionados a uma 
questão clínica qualquer. Por exemplo, estamos interessados em estudos sobre 
exercício físico em pacientes com 65 ou mais anos de idade diagnosticados com 
hipertensão. Para isso, utilizaremos os termos “patient education exercise high 
blood pressure” no buscador. Embaixo da parte sobre “Estudos Clínicos”, temos 
cinco principais resultados de um total de 255 retornados. 
 
Nas opções da página podemos, ainda, configurar a categoria de estudos 
(qual é o tipo de questão clínica que me interessa?) e o escopo da busca (amplo 
ou restrito?). No caso, selecionaremos “therapy” pois é o tipo de estudo que nos 
interessa: de intervenção. No escopo, podemos escolher uma busca mais narrow 
(restrita), que será mais específica e precisa, retornando menos artigos e 
correndo risco de perder artigos relevantes; ou uma busca mais broad (ampla), 
que será mais sensível e retornará mais artigos, provavelmente perdendo menos 
artigos relevantes, mas captando mais artigos irrelevantes. Por exemplo, em 
escopo restrito, obtivemos apenas 81 resultados. 
96 
 
 
Para ler todos os títulos e resumos obtidos dabusca (81 resultados), basta 
clicar em “See all” ao final da lista dos 5 primeiros artigos. 
Citation Chaining 
O termo em inglês se refere à ideia de “cadeia de citações”, em que 
partimos de um artigo (ou outra referência qualquer) para identificar outras 
referências relevantes. Estas, por sua vez, podem ser referências que foram 
citadas por um artigo que você está lendo ou referências que citam este mesmo 
artigo. É interessante iniciar a cadeia de citações quando se tem em mãos um 
artigo altamente relevante para a questão clínica de interesse, que seja 
exatamente compatível com a PICO e também seja razoavelmente popular. 
Chamamos este tipo de artigo de artigo índice. Existem duas formas de 
encontrar as referências que citam um artigo índice: 
1. No próprio PubMed, abaixo do resumo (abstract), existe uma área 
chamada “Cited By”, onde são apresentados os artigos que citaram a sua 
referência aberta. Mais abaixo, um link clicável (See all "Cited by" articles) 
oferece a lista completa de artigos indexados no PubMed que citaram a 
referência aberta. Não é, necessariamente, uma lista completa de todos 
os artigos ou trabalhos que citaram o artigo índice; 
2. A lista de artigos que citaram sua referência no PubMed é 
evidentemente limitada a revistas indexadas neste buscador. Por essa 
97 
 
razão, uma outra forma (mais abrangente) de praticar o citation chaining 
é através do Google Acadêmico. Basta acessar o website 
(scholar.google.com) e colar o título do estudo exatamente como foi 
publicado. Nas informações abaixo da referência, haverá o número de 
vezes que o artigo foi citado, artigos relacionados e outras versões do 
artigo. 
 
Para identificar os artigos que citaram seu artigo índice, basta clicar em 
“Cited by 38967”. Uma boa estratégia adicional é restringir o período de 
publicação, caso esteja interessado em artigos que citaram seu artigo índice em 
um período de tempo específico ou os estudos mais recentes que o citaram. 
Similar Articles 
Uma boa estratégia para identificar mais artigos relacionados aos seus 
artigos índices é expandir sua busca através da ferramenta Similar Articles do 
PubMed. É bem simples: basta acessar um artigo na página do PubMed e, abaixo 
do resumo, haverá um link clicável chamado “See all similar articles” (em 
português: artigos similares). O conjunto de artigos selecionados como similares 
são citações relacionadas através de um algoritmo de palavra-ponderada que as 
ordena de mais relevante para menos relevante, gerados com base nas palavras 
do título, resumo e MeSH terms associados. 
 
https://scholar.google.com/
98 
 
CoCites.com 
É um método baseado em citações para buscar pela literatura científica. Foi 
desenvolvido com objetivo de simplificar a busca por artigos relevantes: em vez 
de utilizar palavras-chaves e termos sinônimos para identificar artigos, a proposta 
do CoCites é utilizar artigos científicos para encontrar artigos relacionados. Os 
artigos iniciais, utilizados para dar o pontapé inicial da sua busca, podem ser 
artigos relevantes que você já conhece ou simplesmente os artigos que você 
encontrou primeiro em uma busca simples a partir de palavras-chave conhecidas. 
Em termos práticos, o CoCites é utilizado através de um plugin de 
navegador. No PubMed (e em diversos outros sites, como no Google Acadêmico), 
cada artigo é marcado com um logotipo do CoCites, associado a um número. Esse 
número indica a quantidade de citações que o artigo recebeu, e clicando no 
logotipo podemos encontrar as co-citações do artigo. Quando o logotipo está em 
cinza, o artigo não foi citado nenhuma vez. 
 
 
O termo co-citações se refere à frequência com a qual dois artigos são 
citados simultaneamente nas listas de referência de outros artigos. O algoritmo 
avalia diversas listas de referência de artigos diferentes, e encontra alguns artigos 
que são co-citados mais frequentemente do que outros (ou seja, artigos que 
“andam juntos”). Artigos que andam juntos tendem a falar sobre o mesmo 
assunto e o CoCites.com faz justamente isso: busca artigos que são co-citados e 
99 
 
elencam, em ordem decrescente, os artigos que tendem a ser mais similares e 
consequentemente mais relevantes para você a partir de um artigo índice. 
 
Exemplo: ao acessar um artigo sobre uso de gliflozinas em combinação 
com insulina para pacientes adultos com diabetes tipo 1, que recebeu 76 citações, 
o CoCites nos devolve uma lista bastante extensa de artigos potencialmente 
relacionados com o assunto: 
 
Os artigos são ordenados de acordo com a similaridade ao artigo índice 
que você acessou (similaridade de 0% a 100%), e duas colunas são apresentadas: 
número de citações dos artigos e número de co-citações (vezes que determinado 
artigo foi citado simultaneamente com o seu artigo índice). 
 
100 
 
Reproduzindo estratégias de revisões sistemáticas 
Toda revisão sistemática minimamente bem conduzida deveria apresentar, 
explicitamente, a estratégia de busca utilizada para identificar os artigos que 
foram incluídos (e os que foram excluídos). Reproduzir estratégias de busca 
utilizadas por revisões sistemáticas é interessante por duas principais razões: 
1. Aumenta seu nível de consciência em relação ao quão completa foi a 
busca pela evidência da revisão sistemática que você está lendo. Buscas 
pobremente elaboradas e/ou relatadas, mal estruturadas e com baixa 
sensibilidade são sinais de alerta para a credibilidade dos métodos da 
revisão. Um dos primeiros passos ao avaliar uma revisão sistemática é 
justamente identificar a estratégia de busca e, se houver suspeita de 
que pode ter havido algum problema ou a busca foi sub-ótima, tentar 
reproduzi-la em uma ou mais bases; 
2. Você pode utilizar estratégias de busca elaboradas por boas revisões 
sistemáticas para embasar a sua própria estratégia de busca – e não 
precisa reproduzir completamente a estratégia que utilizaram. Por 
exemplo, se eu conheço boas revisões sistemáticas sobre algum 
assunto relacionado a COVID-19 e eu estou tentando identificar artigos 
que falam sobre COVID-19, mesmo que seja em outro contexto 
completamente diferente, é uma ótima ideia observar a estratégia de 
busca da revisão já publicada para identificar termos relevantes que eu 
deveria utilizar para me referir ao COVID-19 e se não há outras técnicas 
específicas que vale a pena pegar emprestado para minha própria 
busca também. 
A maioria das boas revisões sistemáticas apresentam a estratégia de busca 
completa no material suplementar/apêndice. Algumas revisões apenas relatam 
alguns termos na seção dos métodos no próprio artigo, sem estruturação alguma 
101 
 
e omitindo todos os termos que foram de fato utilizados nos buscadores. Nestes 
casos, o leitor pouco se beneficiaria de tentar reproduzir a busca e, além disso, 
ficaria desconfiado se a seleção dos estudos foi realmente adequada. 
 
102 
 
Erros comuns durante a busca 
Ao buscar pela melhor evidência disponível é importante estarmos cientes 
dos erros mais comuns que podem surgir. Por essa razão, preparei uma lista com 
alguns erros e dicas de como eles podem ser contornados para melhorar os 
resultados das suas buscas. 
Não utilizar vocabulário controlado ou MeSH 
Existem pelo menos quatro bases de dados centrais para busca por 
estudos primários que utilizam vocabulário controlado (ou seja, termos 
catalogados, como entry terms do PubMed): MEDLINE, PsycInfo, CINAHL e Embase. 
Ao deixar de utilizar esses termos, você certamente deixará de encontrar artigos 
relevantes e/ou encontrará diversos artigos irrelevantes na sua busca (o famoso 
“lixo”). A forma exata de como esses termos são obtidos e utilizados pode variar 
de buscador para buscador; neste eBook, nos concentramos em identificar e 
utilizar termos no PubMed (MEDLINE). 
Utilizar muitos termos de busca 
É possível que, na ânsia por criar uma estratégia de busca bem caprichada,Estudo de coorte 
Desenho de estudo não-experimental, que acompanha um grupo de pessoas ao longo do tempo e, em seguida, avalia as diferenças nos 
desfechos de acordo com alguma exposição. Por exemplo, em uma coorte podemos comparar indivíduos com diferentes graus de 
tabagismo para investigar os efeitos do tabagismo na incidência de câncer. Em geral, coortes prospectivas, que acompanham os 
participantes após a formulação da questão de pesquisa, são mais confiáveis que coortes retrospectivas – que avaliam dados já existentes. 
Estudo de caso-
controle 
Desenho de estudo que avalia um grupo de pessoas que passou por algum evento (geralmente eventos adversos) e um grupo de pessoas 
que não passaram por este mesmo evento. Em seguida, o estudo observa as exposições que foram diferentes entre os grupos. Esse tipo 
de estudo é particularmente útil para elucidar a causa de eventos raros, como alguns tipos de câncer menos comuns. 
Séries de casos Análise de uma série de casos de pessoas com uma doença (não há comparação). 
Metanálise* 
É uma técnica estatística que sumariza os resultados de dois ou mais estudos em uma única estimativa final ponderada. Os estudos com 
mais eventos e/ou participantes contribuem mais para o resultado final da metanálise do que os estudos menores. 
* Por definição, metanálises não são um tipo de estudo; trata-se de uma técnica estatística utilizada, na maioria das vezes, em revisões sistemáticas. 
7 
 
A literatura científica pode ser melhor compreendida e organizada em 
um esquema gráfico de nível de processamento, também conhecido como o 
Modelo 6S de Haynes. Na figura abaixo, o modelo de Haynes é apresentado 
em formato adaptado, dividido em quatro níveis essenciais (conforme a 
primeira publicação de seu modelo em 2001): os estudos primários, as 
sínteses de evidência, os sumários de evidência e as diretrizes. 
 
A base da pirâmide é constituída por estudos primários - ou seja, 
investigações originais que incluem relatos de caso, estudos de caso-
controle, coortes e ensaios clínicos randomizados. Este é o nível menos 
processado da evidência. À medida que a pirâmide se afunila, em direção 
ao topo, aumenta-se o nível de processamento. Logo acima dos estudos 
primários estão as sínteses de evidência, nível formado principalmente por 
revisões sistemáticas. Esse tipo de artigo é reconhecido como uma das 
melhores fontes de conhecimento, por apresentar um sumário de toda a 
evidência disponível sobre determinada questão de pesquisa. Uma revisão 
sistemática de alta qualidade é uma ótima fonte de evidência processada 
por diversas razões: ela define uma questão clínica focada; conduz uma 
busca sistemática, transparente e completa incluindo todos os artigos 
relevantes para a sua questão clínica; julga o risco de viés dos estudos 
8 
 
primários; avalia a qualidade do corpo de evidência de acordo com uma 
abordagem padronizada (por exemplo, o sistema GRADE); e sintetiza os 
achados encontrados. 
Por sua vez, essa síntese pode ser apenas qualitativo-descritiva ou 
pode ser acompanhada de uma análise quantitativa, que lança mão de um 
procedimento estatístico meta-analítico (são as revisões sistemáticas com 
metanálise). Em um nível ainda superior encontram-se os sumários de 
evidência, que resumem e avaliam o agregado da literatura (com base em 
revisões sistemáticas e estudos primários), com direcionamento e 
recomendações clínicas. Alguns dos sumários mais populares são o 
DynaMed, o UpToDate e o BMJ Best Practice. Por fim, no topo da pirâmide, 
encontramos as diretrizes clínicas e guidelines: documentos 
sistematicamente desenvolvidos para auxiliar a tomada de decisão em 
relação a circunstâncias clínicas específicas. Embora possam ser 
consideradas uma espécie de “sumário”, as diretrizes encontram-se no 
nível mais alto da pirâmide de processamento pois incorporam todos os 
aspectos de uma revisão sistemática (isto é, a busca pela totalidade da 
evidência, bem como uma avaliação crítica completa) e ainda produzem 
recomendações baseadas na evidência disponível e na racionalização dos 
riscos e benefícios, uso de recursos e valores e preferências das partes 
interessadas, através de métodos transparentes. 
O objetivo de buscar inicialmente por fontes mais processadas de 
evidência, começando pelo topo da pirâmide, é encontrar de forma 
eficiente uma resposta para determinada questão clínica ou simplesmente 
tomar conhecimento sobre a evidência disponível em relação a determinada 
temática. Quanto mais para o topo, as fontes de evidência são mais 
completas, mais sintetizadas e mais criticamente avaliadas. No entanto, nem 
sempre as diretrizes ou revisões sistemáticas são suficientes: muitas vezes 
9 
 
não há uma diretriz sobre o assunto de interesse, ou as diretrizes disponíveis 
estão desatualizadas, incompletas, são inconsistentes entre si ou de pobre 
qualidade metodológica. Nesses casos, o leitor inevitavelmente precisa se 
aventurar nas bases eletrônicas em busca de estudos individuais. 
Embora não seja a forma mais eficiente de identificar informações 
clínicas ou simplesmente estudar determinado assunto, a maioria dos 
consumidores da literatura científica tende a optar pelas buscas básicas 
no PubMed antes mesmo de consultar fontes pré-avaliadas, sintetizadas e 
sumarizadas de evidência. Além do PubMed, diversos outros buscadores de 
bases bibliográficas podem ser consultados para identificar artigos 
científicos, dentre elas: Embase, PASCAL, Cochrane Library, CINAHL, Web of 
Science, Scopus, SciELO e Google Acadêmico. 
Cada base bibliográfica contém milhares de artigos indexados, e 
apesar de haver grande sobreposição entre diferentes bases, é possível que 
uma parcela de artigos relevantes para sua busca não esteja indexada em 
algumas bases. Essa é justamente a razão pela qual recomenda-se 
fortemente que revisões sistemáticas utilizem múltiplas bases eletrônicas, 
garantindo que a totalidade da evidência seja identificada; no entanto, em 
termos práticos, no dia a dia, uma busca limitada ao PubMed pode ser 
considerada suficiente desde que a estratégia de busca seja adequada 
(sensível, específica e bem estruturada). Diferentemente de uma revisão 
sistemática que será publicada com o propósito de identificar e avaliar 
criticamente a totalidade da evidência disponível, o usuário que deseja obter 
uma resposta rápida ou noção inicial sobre um assunto pode confiar nos 
resultados de uma busca realizada em uma única base, como o PubMed. A 
justifica é simples: imagine que você está interessado em saber sobre os 
efeitos do consumo de cafeína na taxa metabólica basal (ou seja, se o gasto 
energético proveniente do seu próprio metabolismo é afetado pelo consumo 
10 
 
de cafeína). Você pode buscar por artigos que respondam a essa questão de 
pesquisa em diversas bases, mas acredita que as melhores sejam o PubMed 
e o Embase. Você também sabe que muitos artigos indexados no PubMed 
também estão indexados no Embase, mas existem milhões de artigos que 
constam em uma, mas não em outra base. O questionamento que surge é o 
seguinte: será que eu devo me preocupar com os artigos que eu perderia 
caso não buscasse pelas duas bases bibliográficas? A resposta, na maioria 
das vezes, será que isso não deve ser uma preocupação. As revistas mais 
relevantes da literatura biomédica estão indexadas tanto no PubMed quanto 
no Embase; isso significa que, embora seja possível que você perca artigos 
que tenham respondido à sua questão clínica, é muito improvável que 
esses artigos sejam relevantes ou que mudem a sua conclusão final de forma 
significativa. Os artigos que não aparecem no PubMed e no Embase 
simultaneamente tendem a ser menos importantes e publicados em revistas 
mais obscuras. Uma revisão sistemática não poderia deixar de captar estes 
artigos pois é parte de seu objetivo identificar a totalidade da literatura; no 
entanto, o objetivo do leitorvocê se sinta na obrigação de utilizar todos os componentes da sua questão 
clínica (PICO). No entanto, é possível que uma busca com quatro ou cinco 
elementos (por exemplo, população + intervenção + desfecho + delineamento) 
seja excessivamente específica para a questão clínica que te interessa. Isso 
pode resultar na obtenção de pouquíssimos artigos, perdendo artigos 
potencialmente relevantes. Por essa razão, a melhor estratégia é começar de 
forma mais sensível, com apenas dois ou três componentes da PICO, e ajustar a 
busca de acordo com a quantidade de artigos retornados. Quando o número de 
resultados é inicialmente muito grande, adotamos estratégias para refinar e 
103 
 
especificar a busca (adicionando mais componentes da PICO ou impondo 
limites/filtros/restrições na estratégia de busca). 
Utilizar poucos termos de busca 
Da mesma forma como excesso de termos pode levar a problemas, a falta 
de termos na busca é também razão para afetar negativamente a quantidade de 
resultados obtidos. Ausência ou escassez de termos que representam o mesmo 
conceito (por exemplo, quais são todas as formas que os artigos podem se referir 
a “modificação do estilo de vida”?) reduz drasticamente a sensibilidade da busca, 
o que significa que muitos artigos potencialmente relevantes terão sido perdidos. 
Os termos que representam o mesmo conceito podem ser simplesmente 
palavras sinônimas, variações morfológicas de termos já incluídos, e os termos 
MeSH. 
Utilizar o operador booleano errado (ou no lugar errado) 
Operadores booleanos parecem ser bem simples: combinar dois termos 
com AND irá obrigar o buscador a retornar artigos que mencionam os dois 
termos, enquanto combinar dois termos com OR orienta o buscador a retornar 
artigos que possam falar sobre um termo ou outro. No entanto, em uma 
estratégia de busca grande e complexa, com múltiplos componentes e 
filtros/restrições, torna-se maior o risco de cometer um erro na escolha dos 
operadores (ou na escolha de onde utilizar cada operador). 
 
104 
 
Capítulo X. Como me manter atualizado? 
A internet hoje possibilita com que a gente receba informações a todo 
momento sobre virtualmente qualquer coisa – e não seria diferente para 
pesquisas científicas. No entanto, a maioria dessas informações é provavelmente 
irrelevante para seus projetos de pesquisa ou prática clínica, além de parecer 
impossível conseguir lidar com tanta coisa que aparece por aí. Felizmente, 
existem dicas que podem facilitar nossa vida para focar no que realmente nos 
importa. 
Monitoramento de citações de artigos índice 
Já trabalhamos com o conceito de artigo índice previamente – e uma das 
melhores estratégias para nos mantermos atualizados é justamente monitorar os 
novos estudos que citam artigos índice: através do Google Acadêmico, salve na 
sua biblioteca os artigos mais relevantes para sua área. De tempo em tempo, 
verifique os artigos que citaram os artigos índice salvos na sua biblioteca e limite 
o tempo de publicação para uma data recente – por exemplo, nos últimos 3 ou 6 
meses. Para verificar os trabalhos recentes que citaram o seu artigo índice, adote 
a estratégia que foi discutida anteriormente sobre Citation chaining. 
Uso de alertas automáticos 
Essa tática pode ser empregada de diversas formas e em diversos websites 
diferentes. Configurar alertas automáticos é uma excelente forma de receber 
atualizações automáticas sobre novos artigos que foram publicados. No Google 
Acadêmico, você pode seguir pesquisadores e sinalizar para que os novos artigos 
publicados sejam notificados a você. Esse tipo de notificação funciona bem 
também no ResearchGate (uma espécie de Facebook da área da pesquisa) e o 
Academia.edu. 
https://www.researchgate.net/
https://www.academia.edu/
105 
 
No PubMed, isso pode ser feito através do Dashboard My NCBI 
(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/myncbi), que requer um registro gratuito para ser 
utilizado. Para entender como podemos criar alertas, vamos aprender 
primeiramente como salvar estratégias de busca e posteriormente como definir 
alertas com determinada periodicidade. É bem simples: no Dashboard do MyNCBI 
(depois que você realizou o login) existem diversas funcionalidades, e a mais 
relevante para se manter atualizado são as “Saved Searches”. Na minha conta, 
por exemplo, eu tenho configurado duas buscas automáticas que geram 
notificações semanais para o meu e-mail: 
 
Na primeira busca, “paciente crítico revistas nutrição”, eu desenvolvi uma 
estratégia de busca que uniu três componentes diferentes: 
• Componente 1: termos relacionados a nutrição; 
• Componente 2: termos relacionados a pacientes críticos; 
• Componente 3: termos que se referem às principais revistas científicas 
da nutrição. 
Cada bloco referente a cada componente no PubMed incluiu diversos 
sinônimos, MeSH terms e variações morfológicas. O ponto mais valioso dessa 
busca foi o uso do componente 3: ele foi responsável por aumentar 
expressivamente a especificidade da minha busca, pois selecionei algumas 
revistas da área da nutrição (e algumas revistas médicas que publicam estudos 
sobre nutrição em pacientes críticos): 
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/myncbi
106 
 
("jpen journal of parenteral and enteral nutrition"[Journal] OR "The American journal 
of clinical nutrition"[Journal] OR "Nutrition reviews"[Journal] OR "Journal of the Academy of 
Nutrition and Dietetics"[Journal] OR "The Journal of nutrition"[Journal] OR "The British journal 
of nutrition"[Journal] OR "clinical nutrition edinburgh scotland"[Journal] OR "European journal 
of clinical nutrition"[Journal] OR "Nutrition journal"[Journal] OR "nutrition in clinical practice 
official publication of the american society for parenteral and enteral nutrition"[Journal] OR 
"the lancet respiratory medicine"[Journal] OR "lancet london england"[Journal] OR "bmj clinical 
research ed"[Journal] OR "JAMA internal medicine"[Journal] OR "JAMA"[Journal] OR 
"Chest"[Journal] OR "Critical care medicine"[Journal] OR "critical care london england"[Journal] 
OR "Intensive care medicine"[Journal]) 
Os resultados obtidos são uma amostra selecionada de toda a literatura 
publicada, pois meu interesse está restrito às revistas que provavelmente serão 
as que publicarão os artigos mais importantes da área – e meu objetivo é 
identificar justamente essas publicações, e não reunir o corpo inteiro de 
evidência. 
Agora, basta clicar em “Create alert” abaixo da barra de pesquisa na página 
de resultados obtidos. 
 
Diversos campos aparecerão para você preencher: 
“Name of saved search”: defina um nome que represente o que a sua 
busca fez e o objetivo dela de forma que você não precise relembrar porque 
aquilo está ali na próxima vez que acessar o seu Dashboard. 
“Search terms”: são justamente os termos utilizados na busca; não há 
necessidade de alterar absolutamente nada aqui. 
107 
 
“Would you like email updates of new search results?”: para receber por 
e-mail notificações quando novos estudos forem publicados e capturados pela 
sua estratégia de busca, marque “sim”. A frequência de notificações pode ser 
definida logo abaixo. Eu particularmente prefiro que me enviem artigos 
semanalmente, toda segunda-feira, no formato Summary e enviando no máximo 
30 artigos por vez. Uma busca de atualização que gera mais de 15 artigos por 
semana foi provavelmente desenvolvida com muita sensibilidade e pouca 
especificidade – a não ser que seja um nicho que realmente tenha um fluxo de 
publicações muito grande. É possível, ainda, selecionar a opção de enviar um e-
mail mesmo quando não há novos estudos, e também uma opção de texto que 
deve ser enviado a você automaticamente junto ao e-mail com a notificação dos 
novos estudos indexados na última semana. 
Na sua caixa de entrada, os artigos serão enviados por um e-mail na 
seguinte estrutura: 
 
A mesma estratégia pode ser utilizada para qualquer tipo de busca.Por 
exemplo, se você deseja receber notificações de novos estudos indexados com 
autoria de um ou mais pesquisadores específicos de seu interesse, basta criar 
uma estratégia de busca no PubMed restrita ao campo “Author” e adicionar à 
query box todas as possíveis formas de escrever os nomes dos autores que te 
108 
 
interessam, separados evidentemente pelo operador booleano OR. Na busca 
abaixo, adicionei à query o nome de quatro autores diferentes: 
É recomendado que as buscas salvas especificamente para notificação por 
e-mail sejam razoavelmente específicas a ponto de evitar o problema de retornar 
muitos artigos semanalmente. Do contrário, seria impossível passar o olho por 
cima e identificar de forma prática o que valeria a pena ler – seria basicamente 
contra todo o propósito dessa tática de busca pela evidência. Outro ponto 
importante a se lembrar é que criar uma quantidade excessiva de estratégias de 
busca para receber por e-mail pode causar spam desnecessário na sua caixa de 
entrada e, além disso, fazer com que você simplesmente desista de checar as 
atualizações por serem muito trabalhosas e demandarem muito tempo. A 
ferramenta pode ser muito poderosa e útil quando bem usada, então vá com 
calma e reajuste suas buscas e definições de forma que seja mais compatível com 
a sua realidade e preferência pessoal. 
Defina dias específicos para checar as revistas mais importantes da 
sua área 
Apesar das notificações automáticas do PubMed serem valiosas, elas 
dependem que os artigos sejam indexados – e isso leva tempo! Pode haver mais 
atraso ainda considerando que os artigos são enviados em periodicidade pré-
determinada – por exemplo, um artigo indexado na terça-feira só chegará na 
minha caixa de entrada na próxima segunda-feira. Por essa razão, uma das 
melhores formas de se manter atualizado é através de visitas manuais os sites 
das revistas mais relevantes para você. Mas calma, você não precisa (nem deve) 
checar todas as revistas relevantes – apenas algumas. Talvez as que publicam com 
109 
 
maior frequência ou as que tendem a publicar os melhores e mais relevantes 
estudos para sua área. Saber o dia em que os artigos novos aparecem no website 
também pode ser interessante – por exemplo, o New England Journal of Medicine 
(NEJM) publica uma issue semanal, toda quarta-feira, com seus novos artigos. 
Algumas revistas disponibilizam em seus websites a funcionalidade de newsletters 
(como o NEJM e o JAMA) personalizáveis, facilitando ainda mais o acesso imediato 
a novos artigos assim que são publicados. Na maioria dos journals, basta se 
registrar gratuitamente no website e configurar a newsletter de acordo com suas 
preferências de periodicidade e, quando existem múltiplas revistas sob a mesma 
organização (por exemplo, o JAMA Network), selecionar as revistas mais 
compatíveis com seu interesse. 
Aplicativos de celular 
Existem muitos aplicativos de smartphone que tornam nosso dia a dia mais 
prático – e para identificar artigos relevantes isso não seria diferente. O 
Researcher é um dos mais populares aplicativos da área e funciona da seguinte 
maneira: você se cadastra gratuitamente e seleciona as revistas científicas que 
gostaria de seguir, dentre as mais de 15.000 revistas disponíveis. O aplicativo cria 
um feed personalizado, que apresenta os artigos novos à medida que forem 
sendo publicados. Assim como na estratégia anterior (uso de notificações 
periódicas), não é recomendado selecionar uma quantidade excessiva de revistas 
científicas para seguir; do contrário, o aplicativo simplesmente te inundará de 
informações de difícil manejo e perderá todo o propósito. O ideal é escolher um 
nicho de seu interesse, e 3 a 5 revistas mais importantes, a cada feed que você 
configurar. 
Websites 
Alguns websites comuns da internet podem ser bastante úteis para o 
estudante e profissional se manter antenado nos estudos relevantes mais 
110 
 
recentes. Abaixo estão listados alguns dos websites mais populares da área 
biomédica e saúde, que publicam notícias médicas, editoriais e artigos de opinião 
bastante pertinentes sobre diversas especialidades clínicas. 
• Medpagetoday (medpagetoday.com) 
• WebMD (webmd.com) 
• Medscape (medscape.com) 
• PEBMED (pebmed.com.br) 
https://www.medpagetoday.com/
file:///C:/Users/igore/Downloads/webmd.com
file:///C:/Users/igore/Downloads/medscape.com
http://www.pebmed.com.br/
111 
 
PASSO A PASSO RESUMIDO – TRANSFORMANDO SUA 
QUESTÃO CLÍNICA EM UMA ESTRATÉGIA DE BUSCA 
1) Defina uma questão clínica focada, com pelo menos a 
população e a intervenção (ou exposição) de interesse; 
2) Estruture sua questão clínica com o método PICO, definindo, 
quando aplicável: a população, a intervenção (ou exposição), a 
comparação e o desfecho; 
3) Defina qual tipo de literatura você vai buscar primeiro para 
responder adequadamente à sua questão (por exemplo, se você 
vai buscar por guidelines, ou por revisões sistemáticas de algum 
tipo específico de estudo, ou por estudos primários de algum 
tipo específico de delineamento); 
4) Defina qual base de dados e buscadores são os mais 
apropriados e práticos para iniciar a sua busca; 
5) Selecione as palavras-chave mais importantes de cada 
componente PICO, bem como todos os termos sinônimos e 
construa as estratégias de busca no buscador avançado do 
PubMed (ou de outra base de sua preferência); 
6) Teste, refina e adapte sua busca conforme julgar necessário 
aumentar ou reduzir a sensibilidade/especificidade com os 
operadores booleanos OR/AND ou aplique filtros/hedges. 
 
112 
 
Capítulo XI. Considerações finais 
Elaborar uma questão de pesquisa bem formulada é o pontapé inicial tanto 
para condução de um projeto de pesquisa de qualidade quanto para tomada de 
decisão baseada em evidência. Os princípios apresentados neste eBook são 
essenciais para o profissional que deseja buscar por uma resposta a um problema 
clínico e também para o pesquisador que deseja formular um projeto novo e 
coerente. A abordagem clássica é identificar uma questão clínica e, em seguida, 
buscar pela literatura através de uma estratégia de busca baseada no método 
PICO. Esse processo levará o leitor a respostas clinicamente úteis. 
Para o desenvolvimento de boas questões, falamos sobre a diferença entre 
questões básicas e questões clínicas, das quais podemos diferenciar as questões 
sobre terapia, dano, diagnóstico, prognóstico e etiologia. Também descrevemos 
diversas técnicas de busca que podem ser empregadas para identificar a melhor 
(ou mais relevante) evidência disponível, desde fontes pré-avaliadas até estudos 
primários que devem ser encontrados a partir de buscas manuais em bases 
bibliográficas como o PubMed – e também fora dele. 
Buscar pela evidência é combinar arte com ciência e requer prática, 
intuição, e muita tentativa e erro. É importante notar que, embora haja uma 
estrutura básica de como elaborar sua questão e estratégia de busca, além de 
outras ferramentas que podem te auxiliar nesse processo, a busca pela evidência 
tem muita nuance e técnicas avançadas que não foram cobertas neste eBook. A 
consolidação dos aprendizados deste eBook depende também da prática em 
todas as etapas estudadas: desde a concepção de questões clínicas, 
transformação de questões verbais em questões pesquisáveis, escolha de fontes 
de evidência, estruturação de estratégias de busca, manipulação de buscadores 
e triagem de artigos relevantes por títulos e resumos. Espero que a leitura tenha 
sido tão proveitosa quanto o prazer que tive em escrever o material! Um abraço! 
113 
 
APÊNDICE 1 
Excelentes fontes de hedges e filtros: 
1. https://hiru.mcmaster.ca/hiru/HIRU_Hedges_MEDLINE_Strategies.aspx 
2. https://guides.library.uab.edu/pubmed/hedges 
3. https://www.cadth.ca/resources/finding-evidence/strings-attached-
cadths-database-search-filters 
4. http://pubmedsearches.blogspot.com 
5. https://aub.edu.lb.libguides.com/c.php?g=329862&p=3023731https://hiru.mcmaster.ca/hiru/HIRU_Hedges_MEDLINE_Strategies.aspx
https://guides.library.uab.edu/pubmed/hedges
https://www.cadth.ca/resources/finding-evidence/strings-attached-cadths-database-search-filters
https://www.cadth.ca/resources/finding-evidence/strings-attached-cadths-database-search-filters
http://pubmedsearches.blogspot.com/
https://aub.edu.lb.libguides.com/c.php?g=329862&p=3023731
114 
 
APÊNDICE 2 
Fluxograma da busca
 
 
115 
 
 
REFERÊNCIAS 
1. Davies K. The information seeking behaviour of doctors: a review of the 
evidence. Health Information and Libraries Journal 2007;24(2):78–94. 
2. DiCenso A, Bayley L, Haynes R. ACP Journal Club. Editorial: accessing 
preappraised evidence: fine‐tuning the 5S model into a 6S model. Annals of 
Internal Medicine 2009;151(6):JC3. 
3. Grimshaw J, Freemantle N, Wallace S et al. Developing and implementing 
clinical practice guidelines. Quality in Health Care 1995;4(1):55. 
4. Brandau R, Monteiro R, Braile DM. Importância do uso correto dos 
descritores nos artigos científicos. Rev Bras Cir Cardiovasc. 2005;20(1):VII-
IX. 
5. LOPES, Antonio Carlos. Psiquiatria Baseada em Evidências. Psychiatry on 
line Brasil, São Paulo, Setembro, 1998. Disponível em: . Acesso em: 12 de julho de 
2021. 
6. Nobre, Moacyr Roberto Cuce, Wanderley Marques Bernardo, and Fabio 
Biscegli Jatene. "A prática clínica baseada em evidências. Parte I: questões 
clínicas bem construídas." Revista da Associação Médica Brasileira 49 
(2003): 445-449. 
7. DeCS/MeSH Health Sciences Descriptors: About DeCS. Disponível em: 
. Acesso em: 12 de julho de 
2021. 
8. Using PubMed in Evidence-Based Practice: Using PubMed to Find Relevant 
Articles. Disponível em: 
. 
Acesso em: 12 de julho de 2021 
116 
 
9. Aslam S, Emmanuel P. Formulating a researchable question: A critical step 
for facilitating good clinical research. Indian J Sex Transm Dis AIDS. 
2010;31(1):47-50. doi:10.4103/0253-7184.69003 
10. Straus S, Haynes RB. Managing evidence-based knowledge: the need for 
reliable, relevant and readable resources. CMAJ. 2009;180(9):942-945. 
doi:10.1503/cmaj.081697 
11. Melnyk, B. M., & Fineout-Overholt, E. (2011). Evidence-based practice in 
nursing & healthcare: A guide to best practice. Philadelphia: Wolters 
Kluwer/Lippincott Williams & Wilkins. 
12. Krupski, T. L., Dahm, P., Fesperman, S. F., & Schardt, C. M. (2008). How to 
Perform a Literature Search. The Journal of Urology, 179(4), 1264–1270. 
doi:10.1016/j.juro.2007.11.087 
13. Fineout-Overholt, E., & Johnston, L. (2005). Teaching EBP: Asking 
Searchable, Answerable Clinical Questions. Worldviews on Evidence-Based 
Nursing, 2(3), 157–160. doi:10.1111/j.1741-6787.2005.00032.xda literatura é identificar fontes de evidência 
confiáveis e representativas da totalidade do conhecimento produzido de 
forma que seja clinicamente útil. 
Para exemplificar a sobreposição de artigos indexados em diferentes 
bases, a região Z representa a sobreposição de artigos que podem ser 
encontrados tanto no PubMed quanto no Embase, mas X e Y representam os 
artigos indexados apenas em uma das duas bases. 
 
 
11 
 
O próximo passo após escolher uma base de dados é elaborar uma 
estratégia de busca avançada e estruturada. O objetivo de toda busca é 
identificar a evidência relevante para determinada questão clínica. Dessa 
forma, é importante definir de antemão qual é a questão a ser respondida. 
Por exemplo, podemos estar interessados no efeito de uma dieta específica, 
para um desfecho específico, em uma população específica: “Qual é o efeito 
de dietas com baixa proporção de carboidratos no controle glicêmico de 
pacientes com diabetes tipo 2?”. É possível, ainda, definir o tipo de 
delineamento. Neste caso, podemos estar interessados apenas em ensaios 
clínicos randomizados. Seguindo o método PICOS (abordado em maiores 
detalhes no capítulo IV), definimos os seguintes componentes: 
● População: indivíduos com diabetes tipo 2 
● Intervenção: dieta baixa em carboidrato 
● Controle: dieta usual ou dieta baixa em gorduras 
● Outcomes (desfechos): hemoglobina glicada e glicemia de jejum 
● Study design (delineamento): ensaios clínicos randomizados 
 Em uma busca avançada e estruturada no PubMed, cada componente 
do acrônimo PICOS é separado do outro pelo operador booleano AND, como 
no modelo abaixo: 
(população) AND (intervenção) AND (controle) AND 
(desfechos) AND (delineamento) 
 Dentro de cada componente é fundamental utilizarmos variações do 
termo de interesse. Por exemplo, estudando uma população de indivíduos 
com diabetes, é importante pensar em todas as formas que os artigos podem 
se referir a “diabetes” ou “pacientes diabéticos”. São diversos os termos 
utilizados para se referir a “diabetes” nos artigos científicos, e isso torna a 
12 
 
elaboração de uma estratégia de busca mais trabalhosa. É importante 
destacar que nem toda estratégia de busca precisa, necessariamente, contar 
com todos os componentes PICO simultaneamente. Por exemplo, o 
componente “controle” não é particularmente necessário para nossa 
questão, uma vez que o interesse é no efeito da dieta baixa em carboidratos, 
e nós gostaríamos de saber sua efetividade em relação a qualquer outra 
dieta. O modelo abaixo ilustra diversos termos similares dentro de cada 
componente PICO ligados pelo operador booleano OR, e como cada 
componente PICO é ligado a outro através do operador booleano AND 
(operadores booleanos são abordados em maiores detalhes no capítulo VI). 
(diabetes OR “type 2 diabetes” OR “diabetes mellitus” OR T2DM OR diabetic OR diabet*) 
AND (“low carbohydrate” OR “lower carbohydrate” OR “carbohydrate-restricted” OR 
“low-carbohydrate” OR “reduced carbohydrate” OR “high fat” OR “very low 
carbohydrate”) AND (“glycemic control” OR “glycated hemoglobin” OR “fasting 
glycemia” OR “fasting glucose” OR “blood sugar” OR “blood glucose”) AND (“random*”) 
 Uma estratégia de busca que lança mão de diversos componentes da 
PICO separados pelo operador booleano “AND” tende a ser mais específica 
(isto é, reduz a quantidade de artigos potencialmente irrelevantes que 
retornam na busca), enquanto o uso de mais sinônimos para cada termo de 
interesse, separados pelo operador booleano “OR”, tende a aumentar a 
sensibilidade da busca (aumentando assim a quantidade de artigos 
potencialmente relevantes que retornam na busca). Outra estratégia 
altamente recomendável para aumentar a especificidade é limitar a busca 
dos termos apenas ao título e resumo dos artigos (por exemplo: 
“diabetes”[Title/Abstract]). Um balanço entre sensibilidade e especificidade 
(conceitos abordados no capítulo VI) deve ser feito, a critério do usuário, de 
acordo com a quantidade de resultados obtidos e tempo disponível para 
13 
 
triagem e leitura dos artigos obtidos. Veremos mais adiante neste livro como 
elaborar, em um passo a passo, uma estratégia de busca completa. 
 Identificar e avaliar a totalidade da evidência é imprescindível para 
encontrar respostas convincentes sobre determinada questão clínica. É 
indiscutível que encontrar a melhor evidência disponível pode se tornar uma 
tarefa desafiadora para o consumidor da literatura científica, considerando 
a grande quantidade de novos artigos constantemente publicados. 
Felizmente, boas diretrizes e revisões sistemáticas tendem a tornar o 
processo de identificação e interpretação da evidência mais prático e 
eficiente. Na ausência destas fontes de evidência pré-avaliadas e 
sumarizadas, entretanto, precisamos lançar mão de habilidades de busca 
por estudos individuais. Nesses casos, o enfoque do leitor deve ser em 
elaborar estratégias de busca pela totalidade da evidência de modo que os 
resultados sejam realisticamente manejáveis, isto é, a busca deve ser 
específica o suficiente a ponto de não retornarem mais artigos do que se 
pode ler e adequadamente sensível a ponto de não deixar de se obter artigos 
potencialmente relevantes para o entendimento do assunto de interesse. 
 
14 
 
CAPÍTULO II. Fontes sintetizadas de evidência 
Na introdução do eBook começamos a falar um pouco sobre o grau 
de processamento da evidência. Esse tipo de fonte de evidência deve ser o 
primeiro passo na busca pela resposta a qualquer questão clínica (ou 
questão de pesquisa) do usuário da literatura científica. As primeiras fontes 
de evidência que devem ser consultadas são diretrizes, consensos e 
documentos/posicionamentos/relatórios de instituições importantes (como 
Ministério da Saúde, sociedades médicas nacionais e internacionais, ANVISA, 
Food and Drug Administration - FDA, European Medicines Agency - EMA e Centers 
for Disease Control and Prevention - CDC). Essas fontes aceleram o nosso 
processo de busca por evidência de alta qualidade, e são chamadas de 
evidências “pré-avaliadas” ou “sintetizadas”, porque reúnem um conjunto de 
evidência que já passou por um processo de filtração para incluir os 
estudos de maior qualidade e relevância, além de serem atualizadas. 
Adaptado de Guyatt et al. (2015) 
 
 
15 
 
O que são fontes pré-avaliadas? 
Quando dizemos que uma evidência científica foi previamente 
avaliada, estamos nos referindo a alguma avaliação crítica ou avaliação de 
relevância de determinado estudo. Uma fonte de evidência pré-avaliada 
fornece não apenas os dados de um ou mais estudo, mas também faz uma 
resenha crítica (que pode ser breve ou extensa) para simplificar a sua leitura, 
com informações resumidas sobre o que foi feito no estudo (ou nos estudos), 
quais são suas limitações e pontos positivos, e com qual grau de certeza 
podemos confiar nos resultados apresentados. Existem vários formatos de 
fontes pré-avaliadas de evidência: elas podem ser simplesmente uma pessoa 
(ou grupo de pessoas) que decidiu ler e interpretar criticamente um estudo 
e disponibilizou a resenha crítica publicamente para leitura. É possível que 
uma instituição faça esse tipo de trabalho e disponibilize a resenha da 
evidência. Outra fonte de evidência pré-avaliada são as revisões sistemáticas, 
uma vez que faz parte desse tipo de estudo reunir os estudos primários, 
avaliar criticamente o risco de viés e fornecer uma interpretação dos 
resultados sintetizados. 
Existem diversas vantagens em iniciar sua busca por fontes 
sintetizadas e pré-avaliadas de evidência: 
● Você consegue tomar conhecimento da totalidade do corpo de 
evidência de forma mais rápida, economizando tempo que seria 
desperdiçado buscando pelos artigos primários manualmente; 
● Você minimiza o risco de perder evidência importante caso fosse 
buscar por artigos individuais manualmente, pelorisco de elaborar 
buscas excessivamente específicas ou com baixa sensibilidade; 
● Você perde menos tempo e se esforça menos para avaliar 
criticamente a evidência disponível, uma vez que boas revisões 
sistemáticas e/ou guidelines têm a obrigação de avaliar criticamente 
16 
 
os artigos primários e graduar a qualidade da evidência por 
sistemas válidos (por exemplo, o sistema GRADE); 
● Você obtém uma evidência com maior probabilidade de estar 
“pronta para uso” na tomada de decisão, e com respostas mais 
definitivas do que se você fosse considerar cada estudo primário 
individualmente. 
No nível mais alto da pirâmide das fontes de evidências encontramos 
os sumários, já definidos previamente no capítulo I deste eBook. Exemplos 
de sumários são as plataformas eletrônicas do DynaMed 
(www.dynamed.com), UpToDate (www.uptodate.com) e BMJ Best Practice 
(bestpractice.bmj.com/info). Guidelines baseados em evidência, quando bem 
conduzidos, também são exemplos de sumários que fornecem uma revisão 
sistemática da literatura sobre questões clínicas em conjunto com 
recomendações para prática clínica. Os guidelines (em português, diretrizes) 
podem ser produzidos por diversas sociedades, nacionais ou internacionais, 
e/ou instituições de saúde. Por exemplo, na área da Nutrição, diversos 
guidelines produzidos por sociedades internacionais norteiam tomadas de 
decisão clínica. Existem organizações que produzem diretrizes clínicas para 
nutrição ou que, em parte, abordam como o cuidado nutricional ao paciente 
deve ser realizado em condições clínicas específicas (por exemplo, as 
diretrizes da American Diabetes Association, da Sociedade Brasileira de 
Diabetes e da Associação Brasileira para o Estudo da Obesidade e da 
Síndrome Metabólica). Abaixo estão listados alguns exemplos de 
organizações que produzem materiais pré-avaliados e sintetizados de 
evidência na Nutrição: 
● American Society for Parenteral and Enteral Nutrition (ASPEN); 
● European Society for Clinical Nutrition and Metabolism (ESPEN); 
● Academy of Nutrition and Dietetics (AND); 
http://www.dynamed.com/
http://www.uptodate.com/
https://bestpractice.bmj.com/info
17 
 
● International Society of Sports Nutrition (ISSN); 
● American Diabetes Association (ADA); 
● Sociedade Brasileira de Diabetes (SBD); 
● United States Department of Agriculture (USDA); 
● Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO); 
● Ministério da Saúde; 
● Organização Mundial de Saúde (OMS); 
● Instituto Nacional do Câncer (INCA); 
● Sociedade Brasileira de Nutrição Parenteral e Enteral (BRASPEN); 
● Associação Brasileira para o Estudo da Obesidade e da Síndrome 
Metabólica (ABESO). 
A busca por diretrizes clínicas pode partir do conhecimento prévio 
de organizações reconhecidas por produzir esse tipo de material, mas nem 
sempre isso será o caso. Quando não conhecemos organizações deste tipo 
em nossa área de interesse, podemos utilizar duas estratégias distintas: 
● Buscadores específicos para identificar diretrizes clínicas; 
● Buscar por diretrizes clínicas (publicadas em revistas indexadas) 
em bases bibliográficas, como o PubMed. 
Existem alguns buscadores que priorizam (ou são rigorosamente 
específicos) diretrizes clínicas. São basicamente websites que te permitem 
buscar por guidelines, sejam eles publicados em revistas indexadas ou não. 
O principal buscador é o TRIP Database (www.tripdatabase.com), que 
permite identificar evidência de alto grau de processamento com facilidade 
e rapidez. O buscador funciona com um algoritmo que pontua os resultados 
de acordo com três critérios para estabelecer a ordem dos resultados: a 
frequência de aparecimento dos termos que você utilizou nos resultados 
obtidos (por exemplo, guidelines que citam a palavra “diabetes” apenas duas 
vezes no texto terão menos prioridade do que guidelines que citam essa 
http://www.tripdatabase.com/
18 
 
palavra mais de 50 vezes); escore de publicação com base em qualidade; e, 
por último, data de publicação (os mais recentes tendem a ser priorizados). 
Outras fontes de guidelines são o SIGN (www.sign.ac.uk), NICE 
(www.nice.org.uk) e o website do National Institutes of Health 
(www.nih.gov/institutes-nih). 
A segunda estratégia para identificação de sumários da evidência é 
através das próprias bases bibliográficas (assunto abordado no capítulo 
III), lançando mão de uma estratégia de busca que faça referência aos 
conceitos que te interessam e, ao mesmo tempo, restrinja os achados 
apenas a guidelines e afins. Na prática, isso não é muito diferente do que 
iremos nos aprofundar mais adiante no eBook ao entender os mecanismos 
dos buscadores e como elaborar uma estratégia de busca. A principal 
limitação deste método é o fato de que os resultados serão restritos apenas 
a diretrizes publicadas em revistas indexadas. Felizmente, a grande maioria 
das diretrizes clínicas relevantes estão publicadas em periódicos indexados. 
Apesar de parecer óbvio, é sempre importante destacar que nenhuma 
conduta ou alegação deve ser baseada em uma leitura ao pé da letra de 
diretrizes clínicas. Recomendações de diretrizes podem ser contestáveis, e 
a própria síntese da evidência pode não ter sido conduzida da maneira mais 
apropriada – com transparência, reprodutibilidade e completude. Uma 
maneira de avaliar a qualidade de diretrizes clínicas é através do instrumento 
AGREE II (Appraisal of Guidelines for Research & Evaluation), construído 
especificamente para auxiliar na avaliação crítica de diretrizes clínicas. O 
instrumento contempla 23 itens em 6 domínios: 
D1. Escopo e finalidade 
D2. Envolvimento das partes interessadas 
D3. Rigor do desenvolvimento 
D4. Clareza da apresentação 
http://www.sign.ac.uk/
https://www.nice.org.uk/
https://www.nih.gov/institutes-nih
19 
 
D5. Aplicabilidade 
D6. Independência editorial 
Existem diversas revisões sistemáticas conduzidas especificamente 
com o objetivo de aplicar o AGREE II em diretrizes clínicas de áreas específica, 
a fim de avaliar a qualidade metodológica das diretrizes sobre determinado 
assunto. Além de limitações metodológicas, muitas diretrizes podem estar 
desatualizadas e incompletas, podendo haver discordância entre as 
diretrizes disponíveis ou simplesmente não haver uma diretriz que responda 
à sua questão clínica de interesse. Nesses casos, seguimos em direção à base 
da pirâmide de processamento, agora buscando por sínteses de evidência, 
priorizando revisões sistemáticas de alta qualidade. Na maioria das vezes 
isso será feito através de uma busca avançada e bem estruturada no 
PubMed, restringindo os resultados a revisões sistemáticas – os métodos 
para realizar essa busca serão elaborados em capítulos posteriores. 
Felizmente, existem outras formas de identificar revisões sistemáticas 
além de buscas manuais pelas bases bibliográficas. A Colaboração 
Cochrane mantém uma base de revisões sistemáticas de alta qualidade que 
pode ser acessada pela Cochrane Library 
(cochranelibrary.com/cdsr/reviews). Apesar de não cobrir todas as questões 
clínicas possíveis em saúde, a base da Cochrane é um bom ponto de partida 
para identificar revisões sistemáticas de alta qualidade. Outro buscador 
muito valioso é o Epistemonikos (epistemonikos.org), especificamente 
desenvolvido para auxiliar na busca por revisões sistemáticas dentre outros 
tipos de evidência científica. Um dos pontos mais interessantes do 
Epistemonikos é o fato de conectar revisões sistemáticas com os estudos que 
foram incluídos nelas. Isso permite facilmente identificar múltiplas revisões 
baseadas nos estudos em comum, o que por sua vez fornece uma visão mais 
https://www.cochranelibrary.com/cdsr/reviews
https://www.epistemonikos.org/
20 
 
completa da literatura publicada. Além disso, a base conta com algumas 
ferramentas para comparar revisões sistemáticas entre si. 
 
Adaptado de Guyatt et al (2015) 
Como identificarfontes confiáveis de evidência? 
O processo de se basear em evidência de forma eficiente envolve 
confiar em fontes pré-avaliadas da evidência. Isso significa que, idealmente, 
devemos buscar por boas diretrizes clínicas, boas revisões sistemáticas e/ou 
bons sumários de evidência (como o UpToDate e Dynamed). No entanto, é 
preciso conhecer os critérios que justamente as conferem maior 
confiabilidade – como saber se eu devo confiar no sumário ou na síntese de 
evidência que estou lendo? Para auxiliar nesse processo, existem alguns 
questionamentos norteadores que podemos fazer. Os seguintes pontos 
podem ser utilizados como uma espécie de checklist: 
● Existe uma definição clara e explícita da questão de pesquisa 
sendo resolvida pelo estudo ou pelo sumário de estudos? Esse 
ponto é relevante para qualquer tipo de evidência, mas se torna 
21 
 
mais importante em revisões sistemáticas. Definir claramente a 
questão clínica a ser respondida é o passo anterior à definição dos 
critérios de inclusão e exclusão, que definirá os artigos que serão 
incluídos na síntese de evidência e consequentemente serão 
responsáveis por gerar o resultado. Caso a questão clínica seja 
confusa ou omissa, é difícil discernir até que ponto fez sentido 
incluir os estudos analisados. 
● A fonte de evidência demonstra explicitamente qual é o tipo 
de evidência que embasa suas alegações ou recomendações? 
Os autores aderiram a esses critérios? Por exemplo, alegações 
sobre efetividade de uma dieta devem vir acompanhadas de um 
indicador da qualidade (ou nível) de evidência – por exemplo, uso 
do sistema GRADE - que deve estar descrito em algum lugar do 
texto; ou um indicador sobre o tipo de evidência apresentada 
(“dieta X é efetiva para redução de mortalidade comparado a dieta 
Y com base nesses 3 ensaios clínicos randomizados”) 
● A fonte de evidência apresenta explicitamente a estratégia de 
busca utilizada para encontrar a evidência citada? Se sim, a 
busca foi feita adequadamente? Sem conhecer a estratégia de 
busca (ou se a busca não foi adequada), é impossível saber se os 
estudos apresentados são representativos da totalidade da 
evidência ou simplesmente apenas uma seleção enviesada. 
● A fonte de evidência quantifica adequadamente a magnitude 
e a precisão dos resultados? É importante que, ao alegar 
efetividade de qualquer intervenção, seja relatado o tamanho de 
efeito (preferivelmente) em uma medida clinicamente 
interpretável, em conjunto com intervalos de confiança. 
22 
 
● As conclusões apresentadas são baseadas nos dados de forma 
adequada? É comum que estudos científicos, primários ou 
secundários, possuam alta validade interna (isto é, alta qualidade 
metodológica) e produzam resultados confiáveis. No entanto, é 
possível ainda que os resultados sejam interpretados 
inadequadamente, gerando conclusões que não se seguem dos 
dados primários. 
Após esses questionamentos, é possível classificar as fontes 
secundárias de evidência (sínteses e/ou sumários) em quatro níveis. Fontes 
mais confiáveis tendem a apresentar maior pontuação na escala 
apresentada abaixo: 
Nível 1. Não é apresentado qualquer tipo de evidência para embasar 
a conclusão e/ou recomendação; 
Nível 2. A evidência é citada, mas não existe critérios explícitos para a 
seleção ou avaliação do conteúdo; a seleção do conteúdo sugere 
ausência de um padrão consistente de evidência; 
Nível 3. A evidência é citada e existem critérios explícitos para seleção 
e/ou avaliação do conteúdo, mas a seleção do conteúdo sugere falta 
de aderência ao padrão de evidência que se pretendia identificar; 
Nível 4. A evidência é citada e existem critérios explícitos para seleção 
e avaliação do conteúdo, e a seleção do conteúdo parece ter sido 
coerente com o padrão de evidência que se pretendia identificar. 
Ao longo deste capítulo, vimos como o processo de busca e 
identificação da melhor evidência disponível deve ser iniciado 
preferencialmente por fontes pré-avaliadas de evidência com maior grau de 
processamento. Idealmente, devemos buscar por fontes sintetizadas (que se 
propuseram a resumir a totalidade da evidência para determinada questão 
clínica; que apresentam uma avaliação crítica dos resultados encontrados; e 
23 
 
fornecem conclusões adequadas de acordo com a evidência citada). 
Também pudemos observar alguns pontos norteadores que guiam nosso 
julgamento de confiar ou não em uma fonte de evidência: quais são os 
critérios a serem contemplados para que eu possa confiar em uma fonte de 
informação? 
Quando as fontes pré-avaliadas não são satisfatórias por qualquer 
razão (estão desatualizadas, são inconsistentes, não realizaram uma busca 
sistemática e completa pela literatura, não avaliam a qualidade da evidência 
através de critérios transparentes), o leitor deve prosseguir com sua busca 
em direção aos estudos primários e secundários através dos buscadores das 
bases bibliográficas. Esse é o tema do próximo capítulo. 
24 
 
CAPÍTULO III. Bases bibliográficas 
Bases bibliográficas são nosso instrumento de trabalho quando 
desejamos identificar estudos primários ou secundários da literatura 
científica. Uma base bibliográfica é uma coleção organizada de referências 
a documentos publicados na literatura digital, que podem ser artigos 
científicos, livros, resumos de congressos, publicações governamentais, 
posicionamentos oficiais etc. Cada registro bibliográfico contém descrições 
ricas em forma de palavras-chave (Keywords), termos de classificação de 
assunto (termos MeSH ou descritores) e seus resumos (abstracts). 
Antes de tudo, devemos escolher qual base de dados utilizar, já que 
existem várias atualmente à disposição. A National Library of Medicine (NLM) 
dos Estados Unidos criou, inicialmente, a MEDLARS (MEDical Literature Analysis 
and Retrieval System), na década de 60. A partir de 1971, a base foi 
transformada no MEDLINE (MEDlars onLINE), composto atualmente por 
mais de 28 milhões de referências a artigos em mais de 5.200 periódicos, em 
40 linguagens diferentes, publicados desde 1966. A maior parte das 
publicações está em inglês. A base do MEDLINE pode ser acessada através 
de serviços gratuitos de busca (como o PubMed) ou pagos (como o Ovid). A 
base do Embase seria o equivalente europeu da MEDLINE, desenvolvido pela 
Excerpta Medica Foundation. Possui referências de 8.500 periódicos e mais de 
32 milhões de publicações. Para identificar publicações especificamente de 
revistas da América Latina e do Caribe, recomenda-se o uso da base de dados 
LILACS, organizada pelo Centro Latino Americano e do Caribe de 
Informações em Ciências da Saúde - BIREME. Todas estas bases de dados 
lidam preferencialmente com literatura médica e biomédica. Caso o 
interesse seja por nichos mais específicos, é recomendável buscar por bases 
de dados que também sejam específicas. Por exemplo, ao buscar por artigos 
de revisão sobre psicoterapia, se restringir apenas ao MEDLINE 
25 
 
provavelmente não será uma boa ideia. Nesse caso, é importante buscar por 
bases relevantes para a área da Psicologia como o PsycInfo, mantido pela 
APA (American Psychological Association). 
Bases bibliográficas podem ser divididas em duas categorias: as 
bases que guardam um tipo de publicação (por exemplo, apenas artigos 
científicos) sobre diversos assuntos/áreas; ou as bases que guardam todos 
os tipos de publicação sobre uma área específica do conhecimento (por 
exemplo, o CINAHL - Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature é 
uma base que cobre a literatura sobre enfermagem e outras áreas 
adjacentes da saúde em diversos formatos: livros, artigos, relatos, 
dissertações etc.). 
Algumas bases bibliográficas nos oferecem apenas citações ou 
resumos, enquanto outras bases nos disponibilizam textos completos de 
artigos ou documentos. Ainda, podemos ter bases bibliográficas de livre 
acesso (por exemplo, a baseMEDLINE é acessada gratuitamente através do 
PubMed), enquanto outras bases são restritas apenas a assinantes (como o 
Embase). É importante notar que o fato de os buscadores serem de livre 
acesso, como no caso do PubMed, não significa que os artigos estarão 
disponíveis para download a partir deles. A maioria das revistas científicas 
disponibiliza seus artigos científicos apenas para assinantes ou vende o 
acesso a artigos individuais separadamente: são os “subscription-based 
journals”. Ao abrir um artigo na revista em que foi publicado, o texto 
completo pode estar disponível gratuitamente para acesso (open access) ou 
disponível apenas para pagantes. Algumas revistas científicas trabalham de 
forma híbrida – publicando artigos open access e artigos apenas para 
pagantes. Algumas revistas do JAMA (Journal of the American Medical 
Association) trabalham em uma espécie de “delayed open access”: todos os 
artigos, assim que publicados, são disponibilizados apenas para pagantes e, 
26 
 
após seis meses de publicação, os artigos são liberados em acesso livre. A 
imagem abaixo é um exemplo de revista científica (Clinical Nutrition) que 
disponibiliza a maioria de seus artigos apenas para pagantes: a mensagem, 
ao abrir o resumo do artigo em seu website, é de que este artigo pode ser lido 
por completo caso você pague por ele ou você se inscreva na revista. Quando 
os autores desejam que o artigo seja publicado em open access para seus 
leitores, a Clinical Nutrition (assim como diversas outras revistas) dá a opção 
do pagamento de uma taxa extra para publicação. Existem muitos artigos 
disponibilizados gratuitamente ao leitor pelo PubMed Central. Quando este 
for o caso, o artigo (na página do PubMed) será assinalado como “Free PMC 
article”, em laranja. Para acessar o artigo completo, nesses casos, basta clicar 
no ícone . 
 
 
Exemplo: o website da Clinical Nutrition oferece acesso a maioria de seus 
artigos apenas para pagantes. 
 
27 
 
Portal de Periódicos da Capes 
Quando falamos sobre acesso a artigos científicos, não podemos 
deixar de mencionar o papel do portal de periódicos da CAPES. Mantido pelo 
CNPq, o portal disponibiliza acesso livre a artigos indexados em periódicos 
assinados pela Capes para usuários autorizados. Os usuários que podem ter 
acesso aos serviços do portal são, geralmente, alunos e profissionais 
vinculados a instituições vinculadas ao programa – por exemplo, 
universidades federais. Nem todas as revistas indexadas podem ser 
acessadas pelo portal da Capes (como algumas revistas do Lancet), mas 
muitas revistas relevantes estão disponíveis para leitura de texto completo. 
Além disso, o acesso a buscadores e bases bibliográficas pagos também são 
liberados pelo portal da Capes, como o Embase, Scopus e PsycINFO. 
Para acessá-la, basta efetuar o login na página de acesso cafe, 
selecionar da lista a sua instituição e em seguida utilizar seu usuário e senha 
cadastrado pela instituição. Na aba à esquerda, existem quatro opções para 
busca. É possível buscar por assuntos em um buscador próprio do portal, 
por periódicos (revistas científicas), por livros ou por bases bibliográficas 
(como o Embase ou Scopus). 
Bases bibliográficas 
Cochrane Library 
É um conjunto de bases de dados com diferentes tipos de evidência 
de alta qualidade prontas para informar decisões clínicas em saúde. A livraria 
é de posse da Colaboração Cochrane e publicada pela Wiley. Existem duas 
bases de dados da Cochrane: 
Cochrane Database of Systematic Reviews (CDSR) 
É o principal periódico e base de dados de revisões sistemáticas em 
saúde. Essa base inclui revisões sistemáticas da Cochrane (abreviadamente 
https://www-periodicos-capes-gov-br.ezl.periodicos.capes.gov.br/?option=com_plogin&ym=3&pds_handle=&calling_system=primo&institute=CAPES&targetUrl=https://www-periodicos-capes-gov-br.ezl.periodicos.capes.gov.br&Itemid=155&pagina=CAFe
28 
 
chamadas de revisões Cochrane) e protocolos para revisões Cochrane. A 
revista também publica editoriais com discussões relevantes para revisões 
sistemáticas, especialmente em relação aos métodos. Existem 52 grupos de 
revisão Cochrane divididos em 8 grandes áreas da medicina. Cada grupo 
é uma equipe editorial específica, que trabalham em conjunto com os 
autores das revisões sistemáticas para identificar, avaliar e sintetizar toda a 
evidência empírica consistente com os critérios de elegibilidade de uma 
revisão que se propôs a responder uma questão clínica específica. O acesso 
à lista das grandes áreas e de seus respectivos grupos de revisão está 
disponível através do link 
https://www.cochranelibrary.com/about/cochrane-review-groups. 
Os autores utilizam métodos explícitos e sistemáticos para minimizar 
o risco de viés durante o processo de revisão, produzir resultados mais 
confiáveis e informar a tomada de decisão clínica. Por essa razão, as revisões 
Cochrane são consideradas fontes confiáveis de evidência. Existem 12 
volumes de publicação por ano, uma a cada mês. A maioria das revisões 
sistemáticas são disponibilizadas apenas para pagantes. As revisões e 
editoriais Cochrane estão indexados em outras bases bibliográficas, como o 
PubMed, Web of Science e Scopus. 
Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) 
Trata-se de uma base que reúne artigos referentes a ensaios clínicos 
randomizados ou quasi-randomizados. O CENTRAL funciona como uma base 
filtrada que podemos utilizar como uma ótima fonte de ensaios clínicos, pois 
capta artigos de diversas outras bases (PubMed e EMBASE, por exemplo) e 
de websites de registros (como o ClinicalTrials.gov e a plataforma de registros 
de ensaios clínicos da OMS). 
 
https://www.cochranelibrary.com/about/cochrane-review-groups
29 
 
MEDLINE 
É a base bibliográfica da National Library of Medicine, que contém 
artigos científicos com enfoque em ciências da vida e, especificamente, na 
área biomédica e da saúde. A forma mais prática (e gratuita) de acessar o 
MEDLINE é através do PubMed. Todos os artigos indexados no MEDLINE são 
associados a termos MeSH, que serão abordados mais adiante neste eBook. 
A base contém todos os artigos publicados de 1966 até a atualidade, com 
alguns artigos publicados antes desse período (citações pré-1966 podem ser 
acessadas pelo OLDMEDLINE Data). 
Embase 
Similar ao MEDLINE, é uma base de dados da literatura biomédica e 
farmacológica. Foi criada pela Excerpta Medica em 1946 por um grupo de 
médicos alemães e era dividida originalmente em 13 seções de acordo com 
especialidades clínicas como anatomia, patologia, fisiologia e medicina 
interna. A base continuou independente até 1972, quando se uniu com a 
Elsevier para formar o Embase (Excerpta Medica database) como é conhecido 
atualmente. Um ponto que vale a pena mencionar é a quantidade de artigos 
indexados no Embase que não estão presentes no MEDLINE: são cerca de 6 
milhões de artigos e quase 3 mil periódicos – isto é, apesar da grande 
sobreposição entre as duas bases, uma parcela interessante de artigos só 
podem ser identificados a partir do Embase. O equivalente aos MeSH terms 
são os EMTREE, que trabalham no mesmo esquema dos MeSH terms em 
relação à estrutura poli-hierárquica: um termo pode aparecer em diversas 
ramificações da hierarquia. Novos termos são adicionados três vezes ao ano 
e seguem o padrão de terminologia utilizados pelos mais importantes órgãos 
regulatórios (FDA e EMA), bem como os MeSH terms do PubMed. O acesso ao 
Embase não é gratuito. 
 
https://www.nlm.nih.gov/databases/databases_oldmedline.html
30 
 
Scopus 
Lançado em 2004, o Scopus é a base da Elsevier e conta com mais de 
82,4 milhões de registros indexados nas áreas de ciências da vida, ciências 
sociais e ciências da saúde. O número exagerado de registros nessa base de 
dados é refletido no número de resultados obtidos: a mesma busca tende a 
retornar muito mais artigos no Scopus doque em outras bases. Por um lado, 
isso pode ser positivo quando o desejo é de minimizar o risco de perder 
artigos potencialmente relevantes; por outro lado, o trabalho para identificar 
artigos relevantes pelo Scopus pode ser muito desgastante em uma busca 
com alta sensibilidade e baixa especificidade, pois pode resultar em um 
número muito alto de artigos a serem triados. Assim como o Embase, o 
acesso ao Scopus não é gratuito. 
SciELO 
A SciELO (Scientific Electronic Library Online) é uma plataforma de busca 
com enfoque em 15 países da América Latina e do Caribe, dentre eles 
Argentina, Bolívia, Brasil, Chile, Colômbia, Costa Rica, Cuba, México, Paraguai, 
Peru, Uruguai e Venezuela. A base começou no Brasil em 1997 com uma 
parceria da FAPESP com o BIREME, um centro da Organização Pan Americana 
de Saúde (PAHO/WHO). Desde 2002 o SciELO recebe apoio do CNPq 
(Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico). A base faz 
parcerias a nível regional, nacional e internacional. Um ponto interessante é 
o blog da SciELO (blog.scielo.org), que discute temas importantes sobre a 
literatura científica e temas relacionados. Atualmente, existem quase 400 
periódicos indexados na base, com mais de 11 milhões de referências 
bibliográficas. O acesso ao SciELO é gratuito. 
PsycINFO 
É uma base de dados da literatura científica da psicologia, produzida 
pela American Psychological Association (APA) e distribuída pela APA PsycNET. 
https://blog.scielo.org/
31 
 
A base inclui citações de artigos científicos, livros, capítulos de livros e 
dissertações. É atualizada semanalmente, e contém mais de 5 milhões de 
citações dentre 2.200 periódicos indexados. É a base de dados mais 
atualizada e completa da literatura sobre ciências comportamentais e uma 
das mais completas das ciências sociais. O acesso ao PsycInfo não é gratuito. 
Repositórios de protocolos de estudos 
Existem websites que incluem protocolos pré-registrados de estudos 
científicos, com plano de como o estudo será desenhado e analisado antes 
de ser conduzido e efetivamente publicado. É recomendado que o leitor 
sempre busque pelo protocolo do estudo que está lendo e verifique se ele 
foi prospectivamente registrado (ou seja, o registro do plano de desenho e 
análise do estudo foi divulgado publicamente em algum website) e se o 
estudo publicado tem divergências em relação ao que havia sido pré-
especificado em protocolo. 
Das diversas bases de protocolos de estudo, a principal base é o 
ClinicalTrials.gov – criado após o ato de modernização do FDA de 1997 (Food 
and Drug Administration Modernization Act of 1997), que inclui registros de 
estudos observacionais e experimentais. É importante notar que não há 
obrigatoriedade legal em pré-registrar um estudo antes de serem 
conduzidos. Mesmo em países que exigem que estudos sejam pré-
registrados, essa obrigatoriedade pode depender do tipo de intervenção ou 
exposição sendo avaliado (por exemplo, nos Estados Unidos, é exigido o pré-
registro de estudos sobre medicamentos ou dispositivos em saúde). No 
entanto, o pré-registro de estudos aumentou expressivamente ao longo do 
tempo, com incentivo recente para garantir maior transparência e 
reprodutibilidade científica. No ClinicalTrials, é possível encontrar e visualizar 
estudos clínicos planejados para serem conduzidos e que estão sendo 
conduzidos ou que já foram finalizados. Outra grande base de protocolos é 
32 
 
o ICTRP (International Clinical Trials Registry Platform), criado para facilitar o 
registro prospectivo de estudos de ensaios clínicos e disponibilizar 
publicamente o acesso à informação. O PROSPERO, por sua vez, é uma base 
de pré-registro de revisões sistemáticas (International prospective register of 
systematic reviews), mantida pelo National Institute for Health Research (NIHR). 
Protocolos de revisão são gravados e mantidos no website 
permanentemente, com objetivo de fornecer uma lista completa de revisões 
sistemáticas registradas antes (ou no início) do processo de desenvolvimento 
para ajudar a evitar duplicação de estudos, reduzir o risco de viés de relato 
nas revisões publicadas (divergências entre o que era planejado e o que 
realmente foi feito e publicado). Do mesmo modo que em ensaios clínicos e 
estudos observacionais, é recomendado que o leitor busque pelo registro da 
de qualquer revisão sistemática que estiver lendo para avaliar se o plano de 
condução e análise é compatível com o que o estudo relatou na publicação 
em si. Na maioria das vezes, estudos previamente registrados citam o 
número e a base onde houve o registro; no entanto, em alguns casos, você 
deverá buscar manualmente pelo nome do autor principal, autor sênior, 
título do estudo ou palavras-chave similares. 
 
33 
 
 
Bases bibliográficas e buscadores Descrição 
MEDLINE 
pubmed.ncbi.nlm.nih.gov 
PubMed é o buscador gratuito, mantido pelo National Center for Biotechnology Information (NCBI) da Biblioteca Nacional de 
Medicina (NLM). 
Embase 
embase.com 
É uma base bastante completa da área biomédica e farmacológica, mantida pela Elsevier, de acesso limitado apenas a usuários 
pagantes. 
Cochrane Reviews 
cochranelibrary.com/cdsr/reviews 
Base de dados com revisões sistemáticas extensas que frequentemente incluem metanálises; 
Mantido pela Colaboração Cochrane, uma organização internacional sem fins lucrativos, e publicada pela Wiley InterScience; 
Excelente fonte de evidência para direcionar tomada de decisão na área da saúde sobre efetividade de tratamentos. 
CENTRAL 
cochranelibrary.com/central 
Reúne ensaios clínicos controlados indexados em diversas bases de dados na medicina e outras especialidades da área da saúde 
Web of Science 
clarivate.com/products/web-of-science 
É uma base multidisciplinar que abrange mais de 170 milhões de referências indexadas dentre mais de 34 mil periódicos. 
Scopus 
scopus.com 
Base da Elsevier, conta com mais de 82,4 milhões de registros indexados nas áreas de ciências da vida, ciências sociais e ciências 
da saúde. Disponível apenas para pagantes. 
SciELO 
scielo.br 
A Scientific Electronic Library Online - SciELO é uma biblioteca eletrônica que abrange uma coleção selecionada de periódicos 
científicos brasileiros. 
PsycINFO (APA) 
apa.org/pubs/databases/psycinfo 
Base bibliográfica mais específica para área da psicologia e ciências comportamentais. O acesso não é gratuito. 
Literatura não indexada 
AHRQ (Agency for Healthcare Research and 
Quality) 
Agência federal dos EUA que elaboram relatórios de evidência e avaliações de tecnologia e saúde em áreas relevantes para o 
cuidado em saúde. Foco em síntese de evidência e facilitação da prática baseada em evidências. 
NCG (National Clearinghouse Guidelines) Criado e mantido pelo AHRQ, é uma fonte pública de guidelines clínicos baseados em evidência 
INAHTA (International Network of Agencies for 
Health Technology Assessment) 
database.inahta.org 
Base bibliográfica internacional sobre avaliação de tecnologia em saúde (ATS), um processo multidisciplinar que usa métodos 
explícitos para determinar o valor de uma tecnologia em saúde em diferentes pontos de seu ciclo da vida. 
Bases de protocolo de estudos 
ClinicalTrials.gov (clinicaltrials.gov) Registro de Ensaios Clínicos 
PROSPERO (crd.york.ac.uk/prospero) Registro de Revisões Sistemáticas 
ReBEC (ensaiosclinicos.gov.br) Registro Brasileiro de Ensaios Clínicos 
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
http://www.embase.com/
http://www.cochranelibrary.com/cdsr/reviews
http://www.cochranelibrary.com/central
https://clarivate.com/products/web-of-science/
http://www.scopus.com/
http://www.scielo.br/
http://www.apa.org/pubs/databases/psycinfo
https://database.inahta.org/
https://clinicaltrials.gov/
http://www.crd.york.ac.uk/prospero
https://ensaiosclinicos.gov.br/
34 
 
CAPÍTULO IV. Elaborando boas questões 
 Formular uma questão clínica é uma habilidade essencial, mas muitosubestimada, para o profissional da saúde que deseja se basear em evidências. 
Nas primeiras aulas de metodologia científica aprendemos que o planejamento 
de qualquer estudo depende, em tese, da questão que o investigador deseja 
resolver. Como leitor da literatura científica com desejo de tomar decisões 
baseadas na melhor evidência disponível, é importante que você saiba escolher 
por qual evidência buscar. Para isso, o primeiro passo é conseguir definir uma 
questão clínica de interesse e, em seguida, identificar os estudos que buscaram 
responder a essa questão. Sem uma questão clínica bem focada, pode ser bem 
difícil e demorado identificar as fontes de evidência apropriadas e buscar de fato 
pela evidência relevante. Em relação à questão clínica, devemos nos fazer três 
perguntas fundamentais ao buscar pela melhor evidência disponível: 
1) Qual é a minha questão clínica de interesse? (identificação clara da 
sua necessidade); 
2) Quais são os estudos que estão respondendo exatamente à minha 
questão clínica de interesse? (identificação clara dos estudos que 
potencialmente podem atender às suas necessidades); 
3) Na ausência destes estudos, quais são os estudos que respondem 
a questões clínicas que mais se aproximam da minha questão de 
interesse? (identificação das melhores alternativas quando a literatura 
disponível não atende perfeitamente às suas necessidades). 
35 
 
 
As questões clínicas de interesse podem ser classificadas como background 
questions e foreground questions. As background questions são questões 
relacionadas a conhecimentos mais gerais, geralmente com respostas já bem 
consolidadas, sobre uma condição, um teste diagnóstico ou um tratamento. 
Geralmente esse tipo de questão é facilmente respondida por livros-texto, que 
servem bem ao propósito de dar fundamentação sobre um conceito único. São 
questões que falam sobre terminologia, fisiopatologia de doenças, recursos de 
educação aos pacientes, informações gerais sobre fármacos, epidemiologia, 
procedimentos de avaliação/exames, e por aí vai. Esse tipo de questão 
geralmente pergunta o que, como, quando, onde, quem e por que sobre 
doenças, testes, tratamentos ou outros aspectos do cuidado em saúde. Exemplos 
de background questions incluem: 
● Quais são as manifestações clínicas da menopausa? 
● O que é hipertensão? 
● Quais são as consequências do diabetes mellitus? 
● O que são inibidores da COX-2? 
36 
 
● Como é manejado o diabetes mellitus tipo 2? 
● Como antibióticos devem ser prescritos? 
Por sua vez, foreground questions são questões com objetivo de diretamente 
informar decisões clínicas. Essas questões geralmente dizem respeito a uma 
população específica de pacientes, e tendem a ser mais específicas e complexas 
do que as background questions anteriormente descritas. Ainda, foreground 
questions tipicamente estão interessadas em saber qual é a diferença entre duas 
alternativas (por exemplo, o uso de medicamento A comparado a 
medicamento B, ou o uso de uma terapia C comparada a placebo) para um 
determinado desfecho. Exemplos de foreground questions incluem: 
● Qual é a efetividade do sulfato de indinavir em reduzir progressão de 
prejuízo funcional em adultos com esclerose lateral amiotrófica? 
● Em pacientes com osteoartrite de quadril, exercícios na água são mais 
efetivos do que exercícios no solo para recuperação da amplitude de 
movimento? 
● Quais são os efeitos de repouso na cama prolongado em pacientes com 
escoliose grave depois de cirurgia lombar? 
● Quais são os determinantes de transição para cuidado paliativo em 
pacientes adultos sob cuidado agudo? 
Questões clínicas muitas vezes nos vêm à cabeça de uma forma abstrata e 
é pouco intuitivo pensar em como buscar pela literatura para encontrar 
exatamente o que precisamos. É aqui que o método PICO entra com participação 
especial. Primeiro, vamos dissecar a questão clínica em componentes mais 
simples de acordo com seus componentes PICO. 
● Pacientes ou população: quem são os pacientes de interesse? 
Exemplos: pacientes com dislipidemia, pacientes com obesidade, 
pacientes hospitalizados; 
37 
 
● Intervenção ou exposição: aqui pode entrar uma variedade de fatores 
diferentes, dependendo do tipo de intervenção ou exposição de 
interesse. Exemplos: testes diagnósticos, alimentos, medicamentos, 
procedimentos cirúrgicos, fatores de risco ou simplesmente o passar do 
tempo; 
● Comparação: qual é o grupo controle ou grupo comparação? Exemplos: 
ausência de tratamento, grupo placebo, tratamento alternativo, 
ausência de exposição, cuidado usual etc.; 
● Desfecho: quais são as consequências que desejamos saber se são 
afetadas pela intervenção (ou exposição)? Exemplos: mortalidade, 
eventos cardiovasculares, hemoglobina glicada, pressão arterial. 
P I C O 
Problema 
Paciente 
População 
Intervenção 
ou Exposição 
Comparação 
ou Controle 
Desfecho 
Quem são os 
pacientes? 
Qual é o 
problema? 
O que fizemos com 
os pacientes? 
Ao que os pacientes 
foram expostos? 
A intervenção é 
comparada ao 
quê? 
O que 
aconteceu/acontecerá? 
Qual é o desfecho? 
Uma parte importante da busca pela evidência é definir o tipo de estudo 
mais adequado para responder a sua questão clínica de interesse, representado 
pela letra “S” (de studies; em português: estudos) no acrônimo PICOS. Para 
questões clínicas sobre o efeito de intervenções, o ponto de partida é o ensaio 
clínico randomizado. Na ausência de estudos deste delineamento, precisamos 
recorrer à evidência observacional (estudos de coorte ou de caso-controle) e 
interpretá-la com cautela. 
38 
 
Em essência, existem cinco tipos de questões clínicas diferentes que podem 
ser feitas, dependendo do seu interesse. Dessa forma, além dos componentes 
PICO(S), você ainda pode especificar melhor ainda a sua questão: 
1. Terapia: estudos com objetivo de determinar o efeito de intervenções; 
2. Malefício (ou dano): estudos que investigam os efeitos de agentes 
potencialmente maléficos, que podem ser exposições ou intervenções; 
3. Diagnóstico diferencial: estudos que investigam, dentre os 
participantes com determinada condição/apresentação clínica, qual é a 
frequência de certas doenças/condições subjacentes; 
4. Diagnóstico: estudos que investigam o valor de um teste para 
identificar pessoas com ou sem uma condição de interesse; 
5. Prognóstico: estudos que estimam desfechos com base em preditores. 
Cada tipo de questão clínica é melhor respondida por um tipo diferente 
de estudo – ou seja, existem delineamentos que podem ser mais adequados e 
outros menos adequados para cada determinado tipo de questão. Por exemplo, 
ensaios clínicos randomizados (ECRs) são apropriados para determinar o efeito 
de intervenções. Resumidamente, em um ECR, os participantes recrutados são 
alocados aleatoriamente para dois ou mais grupos. Dessa forma, caso nada fosse 
feito com os participantes, todos eles teriam os mesmos resultados, em média, 
no final do estudo. Nenhuma diferença entre os dois grupos seria observada. 
Uma vez que o investigador institui uma intervenção de interesse em um grupo, 
sabemos que qualquer diferença entre grupos ao final do estudo terá sido fruto 
do efeito da intervenção – claro, desde que esse estudo hipotético seja 
completamente livre de vieses sistemáticos. 
Para identificar o efeito de malefício/dano, o ideal seria também se 
basear em estudos randomizados. No entanto, temos duas limitações 
importantes: 1) a maioria das exposições sabidamente maléficas não podem ser 
ativamente prescritas aos participantes de um estudo por questões éticas (por 
39 
 
exemplo, seria altamente problemático randomizar participantes para fumar 
cigarro por 10 anos e acompanhar a incidência de câncer); 2) a maior parte dos 
estudos não afere, analisa ou relata os efeitos colaterais/eventos adversos de 
intervenções de forma sistemática e suficientemente completa. Poressas razões, 
muitas vezes somos obrigados a depender de evidência observacional para 
avaliar o efeito de malefício/dano de intervenções e/ou exposições através de 
estudos de caso-controle e coortes. Em alguns casos, a evidência observacional 
pode ser suficientemente convincente para inferirmos causalidade em relação ao 
efeito de dano, como no caso do tabagismo e desenvolvimento de câncer de 
pulmão. 
Nos estudos de diagnóstico diferencial, a ideia é recrutar uma amostra 
relativamente homogênea de participantes com a mesma apresentação clínica 
(por exemplo, icterícia indolor). Em seguida, os investigadores conduzem uma 
série de testes e, em alguns casos, podem precisar acompanhar os participantes 
ao longo do tempo (uma coorte prospectiva). Em outros casos, não há 
necessidade de acompanhamento (um estudo seccional, ou transversal). O 
objetivo é estabelecer a causa subjacente por trás dos sinais e sintomas de cada 
paciente. Esse tipo de estudo gera evidência que auxilia no diagnóstico diferencial 
de doenças. 
Por sua vez, estudos de teste diagnóstico têm por objetivo definir o valor 
de um determinado teste em identificar uma doença ou condição clínica de 
interesse. Nesses estudos, os investigadores recrutam uma amostra de pacientes 
que têm a condição de interesse (ou suspeitam que tenham), e cada participante 
é submetido a dois testes: o teste referência (padrão-ouro) e o novo teste sendo 
investigado. Por exemplo, pacientes hospitalizados podem ou não estar 
desnutridos. Desnutrição é uma entidade clínica que pode ser classificada de 
acordo com diversos instrumentos diagnósticos diferentes. Como o Subjective 
Global Assessment (SGA) é considerado o padrão-ouro na literatura, novos 
40 
 
instrumentos para identificar desnutrição serão comparados ao SGA em relação 
às características operacionais de um teste: sensibilidade, especificidade, valor 
preditivo negativo, valor preditivo positivo, acurácia e razão de verossimilhança. 
A aceitabilidade de um novo teste depende de seu desempenho em identificar 
desnutrição comparado ao instrumento anterior (padrão-ouro). Os 
delineamentos podem ser estudos observacionais transversais, coortes e, em 
alguns (raros) casos, ensaios clínicos randomizados. 
Por fim, estudos de prognóstico podem estar interessados em identificar 
dois tipos de fatores de risco: os modificáveis são fatores que determinam o 
desfecho e, quando modificados, alteram o curso do desfecho; e os não-
modificáveis, fatores que apenas predizem desfechos. Por exemplo, modelos 
preditivos podem combinar diversas variáveis para estimar o risco de pessoas 
serem infectadas por SARS-CoV-2 ou desenvolverem piores desfechos por COVID-
19. Cada variável tem seu valor preditivo, o que nos informa qual é o risco que 
cada característica (por exemplo, sexo e idade) confere a determinados desfechos 
(por exemplo, óbito ou tempo de hospitalização). Geralmente são estudos de 
coorte e, menos frequentemente, avaliados em ensaios clínicos.
41 
 
 
Tipo de questão Explicação 
Tipo de evidência ideal para 
responder a essa questão 
Tratamento 
Questões sobre efetividade da intervenção para melhorar desfechos em pacientes 
enfermos ou pacientes sofrendo de alguma condição clínica. São as questões mais 
frequentes. Dentre os diversos tratamentos oferecidos pelos profissionais, os 
medicamentos, procedimentos cirúrgicos, exercícios e recomendações de estilo de 
vida são os mais frequentemente avaliados na medicina. 
Ensaios clínicos 
randomizados (ECRs) 
Prevenção 
Questões sobre efetividade de uma intervenção ou exposição que previne doença 
ou óbito. É similar às questões de tratamento. Quando avaliamos medidas de 
prevenção, é importante sopesar os potenciais danos bem como os benefícios. 
ECRs ou estudos 
experimentais prospectivos 
não-randomizados 
Diagnóstico 
Questões sobre a capacidade de um teste ou procedimento diferenciar as pessoas 
com e as pessoas sem uma condição ou doença. 
ECRs ou estudos de coorte 
Prognóstico 
(previsão) 
Questões sobre a provável causa de uma doença ou a chance de que um paciente 
desenvolverá uma determinada doença. 
Estudos de coorte e/ou 
estudos de caso-controle 
Etiologia (causa) Questões sobre os efeitos deletérios de uma intervenção ou exposição. Estudos de coorte 
Significado Questões relacionadas às experiências, preocupações e perspectivas dos pacientes. Estudos qualitativos 
 
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Caso clínico: formulando uma questão clínica 
pesquisável 
Um menino de dois anos de idade é atendido em um ambulatório e 
apresenta febre e forte dor no canal auricular direito. Ele tem história de otite 
recorrente e a mãe demonstra preocupação pelo filho já estar em uso de 
antibiótico (amoxicilina) nas últimas semanas. Ela está preocupada com os efeitos 
a longo prazo do uso de antibiótico. Ela também está preocupada com o desfecho 
associado a otites recorrentes. A mãe deseja saber se a amoxicilina é efetiva, ou 
se poderia ser substituída por outro antibiótico pelos efeitos colaterais da 
amoxicilina (como diarreias frequentes). 
Podemos pensar em diversas questões que surgiram deste caso, que 
poderiam ser classificadas de maneira geral em background questions e 
foreground questions. Exemplos de background questions deste caso seriam: “o 
que é otite média?” ou “como a amoxicilina funciona?”. Essas questões podem ser 
resolvidas rapidamente através de artigos de revisão ou livros. Por sua vez, as 
foreground questions são questões centradas no paciente e envolvem 
interpretação de um tratamento (ou de uma doença) e consideração de risco e 
benefício. São questões melhor respondidas por estudos primários ou literatura 
pré-avaliada (por exemplo, revisões sistemáticas ou diretrizes). Como é que 
podemos formular foreground questions a partir do caso clínico apresentado? 
População ou problema: no caso acima, podemos identificar a população 
de interesse de acordo com diversos aspectos: pacientes pediátricos com otite 
média, faixa de idade da criança, sexo, sintomas/queixas e história pregressa. 
Intervenção ou tratamento: nesse caso, a intervenção será o plano de 
tratamento do paciente, que pode ser: uma nova terapia alternativa à amoxicilina; 
um teste diagnóstico; um fator prognóstico; ou um procedimento que pode ser 
realizado. Por exemplo, com base na sua observação clínica, você poderia pensar 
43 
 
em cefuroxima como alternativa que pode ser superior à amoxicilina para tratar 
otite média – mas você não tem certeza da eficácia desse medicamento na 
população pediátrica com otite média. 
Comparação ou controle: idealmente, a intervenção de interesse seria 
comparada à terapia já em uso (amoxicilina). Veja que, na ausência de estudos 
que façam comparação direta (ou indireta) entre cefuroxima e amoxicilina, 
seremos obrigados a buscar por evidência indireta e basear a nossa decisão 
clínica em uma comparação de cefuroxima contra placebo ou contra outro 
antibiótico. 
Desfecho: podemos estar interessados em avaliar a efetividade da 
intervenção no controle da dor. Sendo assim, o desfecho desse caso seria “alívio 
da dor”. Temos ainda outros desfechos clinicamente relevantes aqui: resolução 
da infecção e redução do risco de desenvolver resistência. O desfecho da sua 
questão clínica deve ser facilmente quantificável, suficientemente específico, 
válido, reprodutível e apropriado para o caso clínico. 
 
No contexto clínico, o profissional precisa saber sobre background e 
foreground questions dependendo da sua experiência com uma determinada 
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doença ou terapia. Uma vez que as background questions foram resolvidas, 
daremos maior atenção a questões mais complexas. As questões clínicas surgem 
a partir dos problemas mais críticos durante o cuidado do paciente e tomada de 
decisão: identificar as causas ou fatores de risco (questões sobre etiologia), 
comparar testes diagnósticos (questões sobre diagnóstico), identificar