RELEVANCIA DE LOS DESCRIPTORES ENFERMEROS Y

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2012
RevistaEnfermeríaCyL
RELEVANCIA DE LOS DESCRIPTORES ENFERMEROS Y ACCESIBILIDAD...
ISSN 1989-3884
RELEVANCIA DE LOS DESCRIPTORES ENFERMEROS Y
ACCESIBILIDAD MEDIANTE ÉSTOS A LA LITERATURA
CIENTÍFICA DE ENFERMERÍA EN ESPAÑOL: VIABILIDAD
DE LA CONSTRUCCIÓN DE UN TESAURO ENFERMERO.
Fidel Rodríguez Rodríguez, Grado en Enfermería, Máster en Investigación de Cuidados por la Universidad
Complutense de Madrid, Especialista en Enfermería Familiar y Comunitaria.
RESUMEN:
Recopilar de forma ágil los artículos científicos enfermeros sobre un tema determinado, como trabajo previo
de documentación, es fundamental para el investigador. El uso de la red, para publicar la producción científica,
está permitiendo acceder a artículos (la literatura científica llamada “gris”) que habrían pasado desapercibidos
para los investigadores por las dificultades que sus autores tienen para poder publicar en las revistas científicas.
Actualmente, es difícil concebir una publicación en papel, que no tenga su duplicado y el acceso en la web.
Este estudio se centra en analizar la relevancia de los descriptores enfermeros en español y la accesibilidad
mediante estos descriptores a los documentos científicos enfermeros, a la vez que se estudia la viabilidad de
la construcción de un tesauro enfermero que permita agrupar de forma relevante y temática la documentación
científica en lengua castellana.
Se seleccionaron las 31 revistas de mayor impacto que se editan en papel y publicadas electrónicamente. Se
acotó el periodo de tiempo a estudiar entre junio de 2003 y junio de 2008, es decir 5 años. Los criterios de
acceso seleccionados fueron: acceso a los metadatos y acceso al texto completo de los artículos, ordenadas por
mayor impacto (INDEX de Enfermería 2006). Para analizar la relevancia se hacen 7 grupos constituidos por 3
profesionales enfermeros. Puntuarán cada artículo de 0 a 1, siendo relevantes aquellos artículos con puntuación
igual o superior a 2. Este método minimiza la subjetividad. Para la catalogación de los artículos y sus palabras
claves se creó una aplicación informática accesible desde INTERNET. Cada catalogador sólo ve sus artículos y la
puntuación que él mismo asigna.
Se analizaron un total de 4671artículos, de éstos, 451 artículos no tenían definidos descriptores por lo que fueron
descartados para la muestra. Los 4220 (100%) artículos restantes fueron analizados por los catalogadores que han
asignado una relevancia igual o superior a 2 puntos a 2.231 (52,86%) e inferior a 2 puntos a 1989 (47,14%). Aunque
la relevancia es subjetiva, es el primer paso para abordar el problema de la catalogación de la documentación
científica. Este elevado número de artículos no relevantes (47,14%) pueden tener problemas en su localización que
se hará más tediosa, menos exhaustiva e imprecisa para el investigador.
PALABRAS CLAVES:
Tesauro de enfermería, descriptores, relevancia, exhaustividad, precisión.
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ABSTRACT:
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The compilation and collecting of scientific nursing articles in an effective manner on a particular topic, as previous work
documentation, is essential for the researcher. Internet use, to publish the scientific production, is allowing the access to
articles – the so-called “grey scientific literature”, that would have been unnoticed by researchers due to the difficulties of
the authors to be published in scientific journals. Currently, it is difficult to conceive a printed publication which does not
have an online copy and allows its access through the web.
This study focuses on analyzing the relevance of the descriptors of nursing in Spanish, and the accessibility through these
descriptors to scientific nursing documents while studying the feasibility of building a nursing thesaurus, which allows to
group in a relevant manner and by themes, the scientific literature produced in Spanish language.
With this aim, 31 journals of a higher impact factor that usually are printed and online published were selected. The study
time period was between June 2003 and June 2008, i.e. five years. The access criteria selected were, the access to
metadata and to the full text of articles, sorted by greatest impact factor (INDEX de Enfermería 2006). In order to analyse
the relevance, seven groups consisting of three professional nurses were settled. Each professional within a particular
group analysed the same article scoring it from 0 to 1, being relevant those articles that got a total score equal or greater
than 2. This method reduces the subjectivity in measuring. For cataloging the analysed articles and their keywords, a
software was created being also accessible through the Internet. Each cataloger only has access to his/her articles and to
the score assigned by himself/herself.
The study comprised the analysis of a total of 4671 articles. 451 didn’t have descriptors defined, thus, they were discarded
for the sample. The 4220 remaining articles (100 %) were analysed by catalogers, having assigned a relevance equal or
greater than 2 points to 2.231 (52,86%), and less than 2 points to 1989 (47,14%). Although the relevance is a subjective
criteria, it is a first step to tackle the problem of cataloging scientific documentation. The high number of non-relevant
articles (47,14%) may cause problems in their searching, becoming a more tedious, less comprehensive and vague work
from a researcher point of view.
KEY WORDS:
Nursing thesaurus, descriptors, relevance, completeness, precision.
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INTRODUCCIÓN
En un contexto de tecnología avanzada que denominamos
Sociedad de la Información y del Conocimiento, surgen
una serie de dudas en la apreciación de la efectividad
de la recuperación de la información, emanan del
desconocimiento que el usuario posee sobre una cuestión
muy específica, no sabemos si el sistema proporciona
la respuesta más pertinente y eficaz con respecto a sus
necesidades de información o si por el contrario le devuelve
sólo una parte sesgada de esa respuesta.1
Los nuevos sistemas de recuperación de información (SRI)
han permitido la automatización de procesos de búsqueda
de información, de ingente cantidad de ésta, generada en
todo el mundo. Pero tal acúmulo de información hace cada
vez más complejas las búsquedas, entre otras cosas por
los solapamientos de las semánticas que hacen más difícil
seleccionar las que mejor se adecuan a las necesidades
de recuperación de información de cada persona.2,3 Los
diferentes contenidos, sin relación alguna, se ofrecen como
información de un contexto, que quien busca tiene definido,
pero para quien la automatización de los procesos de
búsqueda no discrimina.
En la literatura no se cuestiona la enorme ventaja
que supone en la recuperación de la información la
existencia de las bases de datos, pero el incremento en
la producción bibliográfica y la creciente necesidad de
conocer la documentación existente, con mayor relevancia
y persistencia, hacen precisos nuevas herramientas
documentales que mejoren las búsquedas.4
Se están realizado intentos para que la búsqueda de
documentación científica sea lo más relevante posible,
dada la necesidad de reutilización de la misma.
Dentro del contexto enfermería, pueden existir otros
subcontextos de estudio y fuera del contexto enfermería
otros (de la disciplina enfermería la disciplina medicina
la más cercana), con puntos de vista distintos sobre
las materias de estudio, que promueven desarrollos de
sistemas de información basados en el conocimiento y de
software en general. Esta circunstancia crea problemas
de comunicación pues usan sus propios vocabularios
con diferente significado solapándose los términos y
utilizando diferentes métodos y estructuras por lo que
es necesario medir el rendimiento de los sistemas en el
contexto enfermería mediante el estudio de la relevancia,
la pertinencia, la exhaustividad y precisión como apuntan
algunos autores.5,6,7,8
Enfermería debe tener estructurado un lenguaje documental
y crear mediante codificación, términos controlados para la
comunicación documental, es decir, descriptores.9 Por tanto
se necesita una eficaz indización para extraer los conceptos
que permitan construir los lenguajes documentales que
mejoren la capacidad de búsquedas automatizadas.
Existen taxonomías de enfermería (diagnósticos, resultados
e intervenciones) que se usan en la construcción de la
documentación clínica propia para la enseñanza y para
la investigación. También hay otra información que queda
fuera de este límite taxonómico que permite clasificar y que
se debe utilizar para clasificar la documentación enfermera.
La única forma de saber si, como profesión, se está
trabajando en la línea correcta es examinar los servicios
que se ofrecen a los usuarios. Este es un aspecto
de la investigación en el área de la documentación y,
específicamente, de la recuperación de información que
corre en paralelo a la evolución de la profesión y de los
medios tecnológicos para desarrollarla10 y en enfermería
esta afirmación puede servir para ilustrar cómo estamos
solapados con otras profesiones en los SRI que se ofrecen
y como conceptualmente no los define la propia profesión.
Hay escasa visibilidad de publicaciones de enfermería
española debido en parte a la pequeña presencia de éstas
en bases de datos, por lo que en consecuencia acaban
recibiendo un insuficiente reconocimiento por parte de
la comunidad científica.11,12,13 Además la documentación
enfermera se almacena como parte de otros tipos de
documentaciones o al amparo de otras disciplinas utilizando
sus bases de datos.
La enfermería desde el punto de vista de los conceptos es
cambiante, pero tiene ya suficiente estabilidad como para
trabajar con información estructurada y relacionada. Hay
que realizar un tratamiento de esa información que no sea
superficial en el análisis y descripción de los documentos
enfermeros, si queremos que estos se recuperen de forma
eficaz ya que el esquema tradicional de recuperación de
la información ha sido transformado y encaminado a la
automatización.
La definición más aceptada de tesauro es la de un lenguaje
documental de estructura combinatoria, de carácter
especializado, que se basa en expresiones conceptuales
llamadas descriptores, provistas de relaciones semánticas.14
Los tesauros permitirán recoger estos conceptos y por
ende a los autores utilizar descriptores o palabras claves
que agrupan la documentación científica en un contexto
o un subcontexto específicos y facilitan su búsqueda y la
búsqueda automatizada de la documentación de acuerdo
con el contenido documental y de forma independiente.
Un tesauro en español (inicialmente) propio de enfermería
se aplicará, en el desarrollo de documentos en su indización,
su búsqueda, su agrupación contextual y recuperación así
como para la divulgación de la producción científica en
INTERNET. Hay autores que señalan ya la integración
de servicios de Historia Clínica Electrónica federada con
ontologías.15
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La superposición léxico-semántica hace necesarios nuevos
enfoques del problema y el uso de recursos que conecten
la información científica relacionándola. Como punto
de partida es necesario un estudio del vocabulario que
están utilizando los autores enfermeros en la producción
científica enfermera y, que relevancia y pertinencia tiene
este vocabulario en cuanto a las búsquedas automatizadas
se refiere.
Existen varias bases de datos para enfermería en
castellano, tales como BDIE (Base de datos de Investigación
en Enfermería en España) del Instituto de Investigación
Carlos III, CUIDEN, (Cuidados en Enfermería) de la
Fundación Index de Granada), CUIDATGE de la Biblioteca
de Enfermería de la Universitat Rovira i Virgili (Tarragona),
en ellas se indizan, además de revistas específicas de
Enfermería, publicaciones en Ciencias de la Salud, libros,
proyectos de investigación, tesinas, actas de congresos o
monografías, material audiovisual, entre otros documentos,
pero no se cuenta con un tesauro en castellano.
Ha habido intentos en la construcción de tesauros u
ontologías en idioma ingles, basados en el contenido
textual de las definiciones de intervenciones de enfermería,
extraídas de la Clasificación de Intervenciones de
Enfermería, y una ontología basada en las etiquetas de las
mismas intervenciones de enfermería que reunió un total de
2861 relaciones jerárquicas. Otro estudio posterior analizó
los resultados también centrándose en las intervenciones
únicamente y esto constituye una visión parcial del
asunto.16 También el Royal College of Nursing del Reino
Unido publicó en 2003 un tesauro titulado “RCN Library
Thesaurus of Nursing Terms.17” La editorial Elssevier tiene
un tesauro (EMTREE is Elsevier’s Life Science Thesaurus.
It is a hierarchically structured, controlled vocabulary, for
Biomedicine and related Life Sciences) y en inglés y al
que se accede mediante pago18 . También “The CINAHL®
database” posee un tesauro sobre modelos y teorías de
enfermería.19
Con la introducción y utilización de los tesauros en
los procesos que conforman la fase de organización y
representación de la información, el punto de partida
conceptual más alto en la jerarquización de los términos
debe estar en el contexto y para la solución de problemas
enfermeros en el concepto diagnóstico al que irán ligados
la obtención de resultados y a estos las intervenciones
necesarias para alcanzar los resultados. Es lógico pensar
que las intervenciones sólo serán un subcontexto que parte
del concepto diagnóstico y que se va definiendo a partir
de los resultados para mayor relevancia en las etiquetas
intervenciones utilizadas en la jerarquización.
Son muchos los autores que defienden el uso de las
ontologías y tesauros en la web para alcanzar un consenso
en el vocabulario terminológico para la cooperación en
INTERNET y para mejorar los tiempos de respuesta que
invierten los usuarios con búsquedas eficientes y rápidas.
En enfermería contribuirán a la gestión de las actividades
organizacionales, la mejora de la investigación enfermera
y globalización del conocimiento enfermero. Pero también
pondrá las bases de la web semántica enfermera, ayudando
a adaptar las herramientas tradicionales de búsqueda y
recuperación de la información a los nuevos entornos que
se relacionan con enfermería para que los profesionales
enfermeros que tienen acceso, desde su puesto de trabajo,
a Internet puedan encontrar la información enfermera
(evidencia enfermera) de forma más rápida y sencilla por
una mejor definición y agrupación de esta información.20
Asi pues la falta de un tesauro enfermero en español
dificulta la utilización de un lenguaje documental común y
la construcción de conocimiento.
Consideramos que este estudio puede ser una buena
primera fase para comenzar una segunda fase con la
construcción de una ontología enfermera en español.
No es frecuente encontrar estudios de este tipo liderados
por enfermeras que analicen la capacidad de los sistemas
de almacenamiento informáticos en la recuperación de
la información y menos aún, de forma tan específica, en
el ámbito de la enfermería que escribe en castellano.
El presente estudio nace como apoyo a un proyecto
para crear un tesauro enfermero que organice la
literatura científica enfermera en español mediante los
descriptores enfermeros. Existe la necesidad, primero de
estudiar la relevancia, exhaustividad y precisión de los
términos enfermeros y segundo estudiar la viabilidad del
tesauro. La propuesta consiste en que bajo el formato
tesauro, la información científica enfermera se organice
jerárquicamente mediante contextos y subcontextos de la
ciencia enfermera, de los que colgarían los descriptores
y sus relaciones. Los resultados permitirán establecer la
viabilidad del tesauro y su construcción.
Estudiar la relevancia de los descriptores o palabras clave
que utilizan los enfermeros en la literatura científica sirve
para determinar si la indexación que se hace de sus artículos
permitirá acceder a ellos de una forma fácil y precisa. El
entorno actual, léase INTERNET, hace preciso acotar y
acumular la documentación científica para acceder a la que
sea relevante. Es clave seleccionar descriptores que sean
relevantes, ya que estos agruparán nuestros documentos
con los descriptores afines al problema estudiado, a sus
soluciones y diferenciarán las novedades.
La relevancia de los descriptores permitirá que nuestro
artículo aparezca dentro de la búsqueda efectuada a través
de la red externa al tesauro y en la búsqueda interna del
mismo. El análisis de relevancia es subjetivo por lo que
necesitaremos minimizar la subjetividad.
Para la realización del estudio se encargarán dos equipos,
uno de enfermeros, el equipo Ávila y el otro el equipo de
la Escuela de Técnica Superior de Ingeniería Informática
de la Universidad de Valladolid, el equipo GRINDB que
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se asumirá la parte técnica con el objetivo de programar y
construir el tesauro adaptado para su consulta de la web.
En las distintas reuniones que se mantienen los dos
equipos van delimitando el modelo de organización del
tesauro y el análisis de los descriptores enfermeros, así
como las tareas y los plazos de entrega de los resultados.
La logística informática y de asistencia a los investigadores
la Fundación Enfermería en Castilla y León integra en el
Equipo Ávila a una programadora y pone la infraestructura
web para el trabajo a distancia.
El objetivo principal del estudio, consistió en facilitar el
acceso a la literatura científica, basándose en aspectos
semánticos de dicha información y su utilidad, en el
contexto de enfermería y como objetivos secundarios
los equipos se propusieron: estudiar la relevancia,
pertinencia, exahustividad y precisión de los descriptores
de los artículos en las revistas científicas enfermeras de
lengua castellana; recoger los descriptores en una base
de datos conceptualizarlos y contextualizarlos sobre la
base de las taxonomías NANDA21, NIC22 y NOC23 y los
contextos del ejercicio profesional enfermero; construir un
tesauro enfermero en lengua española con los descriptores
o palabras clave estudiadas y los conceptos de las
taxonomías de enfermería NANDA, NIC y NOC; publicar
tesauro web como referencia para los autores enfermeros
a la hora de crear los metadatos de sus publicaciones y
mejorar la relevancia y pertinencia de los mismos.
Equipo GRINBD: Construcción de la Aplicación Tesauro
de Enfermería
Para facilitar las tareas de descubrimiento, organización y
acceso a información disponible en la Web, los sistemas
de organización de información (KOS) permiten la
estructuración de los recursos de información según
descriptores de conceptos, que permitan expresar consultas
de información en términos de un vocabulario controlado.
Dentro de los sistemas de organización de información
podemos encontrar, entre otros, anillos de sinónimos,
que son listas de términos con relaciones de sinonimia,
taxonomías, que añaden la posibilidad de estructurar
los conceptos según relaciones de generalizaciónespecialización, o los tesauros, que añaden relaciones
semánticas entre los conceptos. No hay un criterio
unificado para el uso de un modelo u otro, y la elección
depende de las necesidades concretas de cada problema.
Esta heterogeneidad se encuentra incluso en las formas de
representación de sistemas del mismo tipo. En el caso de
los tesauros, hay recomendaciones para su constitución,
como las normas lSO-278824 o la ANSI/NISO Z-39-1925 para
representación de tesauros monolingües, o la ISO-5964
para representación de tesauros multilingües, pero ninguna
describe formalmente un formato de representación.
Para resolver este problema de heterogeneidad, la iniciativa
W3C propone un estándar para la representación de
sistemas de organización de información (SKOS)26,27,28 para
su uso en el entorno de la Web Semántica. Debido a la
aceptación que está teniendo éste modelo, probablemente
se convierta en el estándar para la representación de KOS.
Situación actual
La gestión de tesauros es un tema de interés actualmente,
por lo que se pueden encontrar diversas herramientas para
esta tarea. Entre estas herramientas podemos encontrar
MultiTes,29 una herramienta para Windows que da soporte
a relaciones ANSI/NISO(24,25) y permite al usuario añadir
nuevas relaciones. SuperThes es otra herramienta para
Windows que también da soporte a las relaciones ANSI/
NISO,24,25 y permite exportar los tesauros tanto en XML
como en formato tabular. ThManager30 es una herramienta
construida en Java implementada por el grupo de sistemas
de información avanzada de la Universidad de Zaragoza
que utiliza el formato SKOS para la gestión de Tesauros,
permitiendo la gestión de múltiples tesauros con una
aplicación de escritorio.
La mayoría de las herramientas disponibles están en
forma de aplicaciones con edición directa de los tesauros,
sin proporcionar mecanismos de gestión que permitan el
desarrollo colaborativo del tesauro siguiendo procedimientos
formales. Nuestro sistema deberá proporcionar estos
procesos para poder realizar una gestión y seguimiento de la
evolución del tesauro manteniendo el control sobre su estado.
Además de lo comentado, nuestro sistema requiere el uso
de una extensión de los modelos básicos utilizados para
la gestión de KOS, como la posibilidad de contextualizar
términos en distintos contextos, añadiendo sobre los
conceptos información específica dependiente del contexto.
Modelo Base: SKOS
SKOS proporciona un modelo para expresar la estructura
básica, representación y contenido de sistemas de
organización
de
conocimientos
sencillos
(Simple
Knowledgement Organization Systems) tales como
esquemas de clasificación, taxonomías, tesauros, y otros
tipos de vocabularios controlados en formato RDF. Su objetivo
principal es migración de los sistemas de representación de
información al entorno de la Web Semántica. A continuación
se describirá el modelo, que utilizamos como referencia
debido a su amplio uso en la representación de tesauros,
su estado actual, y los problemas encontrados para la
representación de nuestro modelo.
SKOS fue inicialmente desarrollado en el marco de la
creación de un tesauro de actividades dentro del proyecto
SWAD-Europe2 (Semantic Web Advanced Development for
Europe) en 2001, aunque la primera versión fue publicada
en 2003. La versión actual de la recomendación es la del 9
de Agosto de 200924.
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En SKOS, un sistema de organización de información
consiste en un conjunto de conceptos (etiquetados como
skos:Concept), que pueden verse como ideas o nociones.
Un concepto se identifica por su UFil (Uniform Resource
ldentifier), una cadena de caracteres que identifica
unívocamente el concepto. Sobre éstos conceptos se
definen propiedades y relaciones con otros conceptos.
Entre las propiedades encontramos principalmente
etiquetas léxicas y notas de documentación.
Las etiquetas léxicas permiten definir el nombre del
concepto (skos:prefLabel), y nombres alternativos, como
sinónimos (skos:altLabeI), en distintos idiomas, que
permite fácilmente la creación de tesauros multilingües.
Las notas de documentación se utilizan para diversos
propósitos, basándose en guías de documentación como
lSO2788 o BS8723-2. SKOS proporciona soporte para
definir un concepto (skos:definition), para especificar el
alcance del concepto, indicando por ejemplo cómo usar el
concepto o su limitación en la indexación de documentos
(skos:scopeNote), para mostrar ejemplos del concepto
(skoszexample), o para describir cambios significativos en
el concepto (skos:historyNote).
del concepto deben ser únicas igualmente.
El modelo original se ha tenido que ampliar por las
siguientes consideraciones. En un tesauro
SKOS, un concepto funciona como un nodo del que
pueden entrar y salir arcos, que representan relaciones
con otros conceptos. Una vez llegado al nodo, se dispone
de toda la información referente a ese nodo, incluyendo
propiedades y relaciones. Sin embargo, en el tesauro que
se desea construir, requerimos que los conceptos puedan
estar contextualizados.
Esto es, dependiendo del contexto en el que se utilice el
concepto, se deberá disponer de información específica por
situarse en ese contexto, incluyendo definición o nota de
alcance, y relaciones con otros conceptos contextualizados,
o incluso referencias bibliográficas. SKOS no proporciona
esta funcionalidad, puesto que como se ha comentado una
vez se llega al nodo del concepto, siempre se obtiene la
misma información, independientemente del contexto. Se
puede ver con un ejemplo:
También permite definir relaciones asociativas entre
conceptos, indicando que están relacionados de alguna
manera (skoszrelated). Los conceptos se pueden agrupar
en esquemas de conceptos (skos:ConceptScheme).
Supongamos que tenemos un término denominado
“Hipertensión Arterial”, y lo tenemos en 2 contextos
diferentes, “Programa del Adulto Sano”, y “Programa del
Adolescente Sano”. Como concepto tiene una definición y
unas características básicas independientes de contexto
(sigue siendo el mismo término), pero dentro de esos
contextos, puede que necesitemos hacer aclaraciones sobre
su alcance, definición, relacionarlo con términos distintos,
o indexar distintas fuentes bibliográficas. En el ejemplo
mostrado el árbol de contextos sólo tiene profundidad 2,
aunque el modelo soporta cualquier profundidad.
SKOS permite además el uso de otros modelos de
metadatos, como Dublin Core, para describir las
caracteristicas de los conceptos que no queden cubiertas
por SKOS.
Un término contextualizado puede a su vez servir como
contexto para otros términos. Así, en el ejemplo anterior se
podrían contextualizar términos bajo “Hipertensión Arterial”,
y crear árboles de la profundidad necesaria.
Entre las relaciones, permite modelar relaciones de
generalización-especialización, definiendo las relaciones
“más específica” (skosznarrower) y la relación “más
general” (skos:broader).
Modelo utilizado
La base utilizada es SKOS, aunque adaptada a nuestras
necesidades. Las propiedades inicialmente soportadas
dentro de las definidas por SKOS son: nombre
(skos:prefLabel), sinónimos (skos:altLabel), definición
(skos:definition) y nota de alcance (skos:scopeNote),
aunque se podra ampliar si se considera necesario. Sobre
éstas propiedades se guarda información sobre el modelo
de metadatos al que pertenecen, la cardinalidad máxima
por idioma, y si puede o no ser única en el tesauro. De esta
manera, el nombre (skos:prefLabel) debe ser único para
cada término, y único en todo el tesauro. Puesto que se
trata de un vocabulario controlado, no se permite que haya
dos términos con el mismo nombre en el mismo idioma.
Respecto a sinónimos, un término puede tener varios de
ellos en cada idioma, pero éstos tienen que ser únicos
también en el tesauro. La definición y la nota de alcance
METODOLOGÍA
Diseño: Estudio Experimental
Nuestro estudio se basa en la aplicación de un modelo
de evaluación de la efectividad de la recuperación de
información efectuada por los motores de búsqueda de
documentación científica enfermera en lengua española
desde una perspectiva multimensional:
1.
Medida de la relevancia, pertinencia, exhaustividad
y precisión de las búsquedas de la documentación
científica enfermera en Internet.
2.Determinación de los porcentajes de duplicados.
3.Establecimiento de similitud entre buscadores en los
nichos de información y comparación con los buscadores
de tipo general.
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4.La elaboración de esta propuesta se acompaña de la
verificación de la viabilidad para construir el tesauro
enfermero en lengua española que facilitará el acceso a
la literatura científica, basándose en aspectos semánticos
de dicha información y su utilidad en el contexto de
enfermería y el contraste con los estudios anteriores
más destacados o tesauros existentes, mientras que
nuestra perspectiva multimensional necesita de un
desarrollo experimental pues va a incluir aspectos que
en enfermería han sido poco estudiados.
Para responder las preguntas planteadas se hizo,
previamente, una recopilación de los descriptores
suministrados por los autores en las revistas científicas
enfermeras y realizar su conceptualización y establecer las
categorías del análisis. Y en segundo lugar realizaremos
las búsquedas en internet a fin de medir su relevancia y la
pertinecia. También se midió la exahustividad y la precisión
de los descriptores.
Material y método
Las revistas a estudiadas son aquellas de carácter científico
editadas en lengua española que están indexadas tanto de
formato papel como de formato electrónico. Se estudiaron
sólo los artículos de carácter científico enfermero desde
el mes de junio de 2003 al mes de junio 2008 de las 31
revistas en papel de mayor impacto y electrónicas. Para
la selección de las revistas se tomó como referencia el
índice de impacto publicado por el indizador “INDEX de
enfermería” para el año 2006, que en ese momento era el
último publicado. Se decide la inclusión de la mayoría de
las revistas referenciadas en INDEX de enfermería puesto
que los índices de impacto son muy similares, necesitamos
el mayor número posible de términos y sólo descartamos
aquellas que tienen un índice de impacto cero.
Se analizaron un total de 4220 artículos, fueron descartados
para la muestra aquellos que no tenían definidas palabras
clave ya que el objetivo era hacernos con esos términos
para su inclusión en el tesauro. El tamaño muestral fue
suficiente para alcanzar los objetivos del estudio. De
algunas de las revistas se incluyeron la tirada completa del
primer y último año a fin de no dejar fuera números de esos
años debido a sus cortas tiradas.
Método
Para la recogida de la información se diseña un programa
web que se hospeda en los servidores de la Fundación
Enfermería de Castilla y León y que realiza una de
nuestras colaboradoras. El programa permite el trabajo en
colaboración y a distancia del resto de los 21 catalogadores.
Se hacen dos sesiones para explicativas del manejo del
programa en Ávila por parte de la programadora. A medida
que se va trabajando en el programa se van corrigiendo los
fallos y la aplicación crece con un sistema de administración
que detecta errores en la catalogación y permite su
subsanación. Se tienen que realizar otras dos sesiones de
ajuste con los catalogadores y la programadora para tomar
acuerdos, entre otras cosas, sobre cómo debemos introducir
de forma normalizada los datos y que facilidades tiene que
tener la aplicación para poder realizar modificaciones en
los mismos cuando se encuentran errores en las palabras
claves de sintaxis, clasificación y denominación de los
artículos que contiene ahora la base de datos.
Resultados
El trabajo de catalogación se hace por fases y se completa
en un total de 5 fases y una vez agotados los artículos
seleccionados. No se comienza ninguna de las siguientes
fases hasta haber subsanado los errores que detecta la
aplicación en la fase en curso. A la vez que los investigadores
introducen los datos se catalogan las palabras claves como
relevantes o no. Para este trabajo se crean 7 grupos de 3
investigadores que una vez entrenados en el manejo de
la aplicación puntúan las palabras claves que aparecen
en el artículo como relevantes o no para agrupación de
información. Esta forma de trabajo ha permitido depurar a
la vez la base de datos ya que los investigadores revisaban
los textos tres veces. Para el análisis de la relevancia
puntuarán cada artículo de 0 a 1, siendo relevantes
aquellos artículos con puntuación igual o superior a 2. Este
método minimiza la subjetividad. Para la catalogación de
los artículos y sus palabras claves se creó una aplicación
informática accesible desde INTERNET. Cada catalogador
sólo ve sus artículos y la puntuación que él mismo asigna.
Para el cálculo de la exahustividad como criterios de
rendimiento de los sistemas evaluados se han utilizado los
artículos relevantes. La exahustividad mide la proporción de
los documentos relevantes recuperados. No se comparan
los sistemas, sino que los documentos determinados
como relevantes deben aparecer en las búsquedas.
Son la probabilidad de obtener el artículo buscamos,
cuando utilizando los nichos de información enfermera en
castellano, interrogamos al sistema con palabras clave,
que nosotros sí conocemos de antemano.
Se hicieron dos grupos de personas buscadoras,
entrenadas para hacer las búsquedas, y se les dio una hoja
de cálculo con 112 ó 113 (tabla.-1) artículos obtenidos de
forma aleatoria, con sus palabras clave a cada una de ellas.
Ocho personas desplegaron sus búsquedas en sistemas
específicos tales como (Medline, Index, y Scielo) de donde
habíamos recuperado casi la totalidad de los artículos
recuperados para el estudio. Otras ocho personas hicieron
las búsquedas en sistemas de búsquedas generales
(Google, Google académico, Yahoo y Bind) para poder
comparar entre estos sistemas.
Cada catalogador realiza una media de 608,86
catalogaciones de un total de 12.660 catalogaciones
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y ha introducido un tercio de las fichas de los artículos
catalogados (202,95 de media por catalogador) del total de
4.220 artículos introducidos en la base de datos.
Se analizaron un total de 4220 artículos por los
catalogadores que han asignado una relevancia igual o
superior a 2 puntos a 2.231 (52,86%) e inferior a 2 puntos
a 1989 (47,14%). Aunque la relevancia es subjetiva, es el
primer paso para abordar el problema de la catalogación
de la documentación científica. Este elevado número de
artículos no relevantes (47,14%) pueden tener problemas
en su localización que se hará más tediosa, menos
exhaustiva e imprecisa para el investigador.
Se han analizado, recogido y catalogado 16.444 palabras
clave o descriptores con repeticiones de los términos.
Los descriptores sin repeticiones a incluir en una primera
instancia en el tesauro han supuesto un total de 6.537
palabras clave de las 16.444 que tiene la base de datos
con repeticiones.
Para el cálculo de la exahustividad como criterios de
rendimiento de los sistemas evaluados se han utilizado
1.801 de los 2.231 artículos relevantes. Los resultados
que se obtienen para los sistemas específicos el 4,88% de
media (de 900 búsquedas realizadas se recuperaron sólo
44 artículos); en este caso 0,05 de exhaustividad. Mientras
que para los sistemas generales fue del 44,39% de media;
la exhaustividad en este caso es 0,44 (de 901 búsquedas
realizadas se recuperaron 400 artículos).
Resultados de sistemas específicos
Búsq.
Res
%
Index
112
0
0,00
Scielo
112
7
6,25
Medline
112
1
0,89
Index
112
8
7,14
Index
113
4
3,54
Medline
113
14
12,39
Scielo
113
7
6,19
Scielo
113
3
2,65
Resultados de sistemas generales
Búsq.
Res
%
Google
Académico
113
59
52,21
Google
Académico
112
48
42,86
Bing
112
31
27,68
Yahoo
113
54
47,79
Google
113
43
38,05
Google
113
59
52,21
Google
Académico
112
55
49,11
Google
Académico
113
51
45,12
Tabla.-1 Resultados de las búsquedas realizadas en
nichos enfermeros y buscadores generales
En ambos casos la precisión es la misma pues lo que se
perseguía era encontrar los documentos que de antemano
conocíamos y de los que sabíamos sus palabras clave.
El sistema se desplegará sobre un servidor propiedad
del Consejo de Enfermería de Castilla y León, utilizando
el sistema de usuarios ya existente en los sistemas
informáticos del Colegio, para trabajar con un conjunto
inicial de términos de un tamaño alrededor de 10.000
términos en castellano, formados por los recogidos de
las listas NANDA-NlC-NOC y aquellos recogidos de los
artículos estudiados y de otras referencias bibliográficas.
Construcción del sistema para verificar la viabilidad del
tesauro
La estructura del sistema debe permitir la gestión del
tesauro en el modelo anteriormente descrito permitiendo el
acceso vía web por parte de sus usuarios, de una manera
sencilla y con componentes reutilizables.
El sistema sigue una arquitectura modelo-vista-controlador,
dividida en varios niveles. Ésta estructuración permite
que se pueda modificar un componente de un nivel con
un impacto mínimo en el resto de niveles, favoreciendo
el mantenimiento y reutilización. Primero, en el nivel más
bajo, se encuentra el almacenamiento del tesauro. Por
encima se encuentra el sistema de gestión del tesauro,
que se encarga de proporcionar la funcionalidad al nivel
superior utilizando el nivel de almacenamiento. En el
nivel más alto se encuentra el nivel de presentación, la
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interfaz gráfica de usuario (GUI), que permita al usuario
interactuar con el sistema. El sistema en niveles permite
que se pueda cambiar la interfaz de usuario o el modelo de
almacenamiento sin que afecte al resto del sistema.
Sistema de gestión del tesauro
Se ha elegido como sistema de almacenamiento la base de
datos relacional utilizando el sistema gestor MySQL31. Se
ha escogido el sistema de base de datos relacional frente
al almacenamiento de RDF en ficheros debido a varios
factores: en primer lugar, por su velocidad de acceso,
necesaria en un sistema interactivo como el construido,
sobre todo cuando el tamaño del tesauro crezca hasta
cantidades de decenas de miles de conceptos o superiores.
En segundo lugar, porque el modelo utilizado amplía el
modelo básico de SKOS con los anteriormente descritos
contextos y conceptos contextualizados. En tercer lugar,
porque el sistema pone énfasis en el proceso de gestión
del tesauro, y la base de datos relacional proporciona un
buen medio de almacenamiento de toda la información
involucrada en los procesos de gestión. La interfaz del
nivel permite que en un futuro algunos componentes sean
sustituidos por gestores de almacenamiento en RDF32
(como JENA33), cuando SKOS recoja funcionalidades
sobre contextos tal como requerimos.
Para el nivel de gestión del tesauro se ha construido el
sistema en el lenguaje orientado al objeto Java. Se ha
preferido éste lenguaje frente a otros lenguajes como
php por los recursos disponibles para realizar tareas
avanzadas, como la indexación de textos, que tiene en
Apache Lucene34,35 una potente herramienta de código
abierto.
El nivel de interfaz de usuario se ha construido utilizando
el lenguaje de scripts JSP utilizando el servidor de
aplicaciones Apache Tomcat34,36, debido a que se utiliza
Java en el nivel de gestión del tesauro. Utilizando además
los recursos que proporciona el framework de JavaScript
Jquery37, se consigue una interfaz amigable y de fácil uso
para el usuario, asemejando el funcionamiento del sistema
al que tendría una aplicación de escritorio.
La representación interna del tesauro no debe ser
impedimento para la interrelación con otros tesauros que
utilicen el estándar SKOS. Debido a que el modelo sigue
en la medida de lo posible el estándar SKOS (salvo por
el apartado de los contextos), un módulo de importaciónexportación entre SKOS y nuestro sistema solucionaría el
problema.
Proceso de trabajo
Una de las principales necesidades era permitir el trabajo
colaborativo online, y definir un sistema de gestión con
un proceso formal que permita tanto la participación de
colaboradores como el control de los cambios por parte de
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los administradores.
Se definen distintos roles de usuarios que puedan utilizar
el sistema. Por una parte se encuentran los usuarios
“normales”, que son aquellos que no tengan relación
con el proceso administrativo del tesauro, que podrán
realizar consultas sobre éste, pero no podrán realizar
cambios ni propuestas formales. Podrán contactar con los
administradores para cualquier consulta con sugerencia,
pero no siguiendo el proceso formal. Otro tipo de usuarios
son los catalogadores, que aparte de las posibilidades
de los usuarios normales, podrán realizar sugerencias de
petición de cambio formales, y agruparse en grupos de
expertos para valorar las sugerencias que se les asignen.
Por último se encuentran los administradores del tesauro,
que serán los únicos con permiso para modificar el
tesauro directamente sin realizar sugerencias, agrupar a
catalogadores en grupos de expertos y asignarles tareas
para valorar.
El proceso de gestión se inicia por una sugerencia de
cambio por parte de un catalogador o administrador. Esta
sugerencia llevará información sobre el concepto que se
desea modificar, los valores de sus atributos y relaciones
actuales, y los valores de atributos y relaciones que se
deseen cambiar, junto a sus nuevos valores. La sugerencia
será revisada por un administrador, que podrá aceptarla o
rechazarla, no estando obligado a aceptar la sugerencia
al conjunto, pudiendo aceptarla parcialmente o realizar
las correcciones que estime oportunas. Si lo desea, podrá
posponer su decisión y asignar la valoración de la propuesta
como tarea a un grupo de catalogadores previamente
confeccionado. Estos catalogadores podrán dar su opinión
sobre la propuesta, lo que ayudará al administrador al
aceptarla o rechazarla. Puesto que se pone énfasis en este
proceso de gestión, todos los datos referentes a un cambio
(propuesta original, comentarios del grupo de expertos,
valoración final y cambios finales) serán almacenados en
el sistema.
Conclusiones
El mayor número de artículos con términos no relevantes
nos inclina a pensar sobre la necesidad de un tesauro
contextualizado para enfermería. La utilización de algunos
términos como descriptores o palabras clave son tan
generales que agrupan tantos artículos y tan diversos que
utilizarlos como tal no ayudarán a que los artículos sean
encontrados en las búsquedas de las base de datos. Por
este motivo se produce mucho ruido y mucho silencio (en
ambos casos la exahustividad no se aproxima a 1 que
sería la búsqueda perfecta, es muy baja cuando buscamos
en sistemas específicos como INDEX o SCIELO, lo que
hace perder mucho tiempo al investigador. En el futuro,
el crecimiento del número de artículos será exponencial
y el ruido producido en las búsquedas también. Así pues,
la ventaja de la automatización de las búsquedas y las
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consultas a los nichos de información se convertirá en una
desventaja. Nunca tendremos la certeza de que hemos
obtenido aquello que buscamos.
Tras trabajar en la catalogación de los términos y aunque
se hace compleja la construcción del tesauro creemos
que es viable. Será necesario establecer normas claras
que posibiliten el trabajo colaborativo dirigido mediante
proyectos. Tener un tesauro enfermero facilitará la consulta
de los descriptores que agrupen mejor la producción
científica y ayudara a la generación de nuevo conocimiento.
Controlar el vocabulario en un tesauro permitirá la
agrupación de literatura científica enfermera de forma
relevante. Así se mejorará el acceso a la literatura científica
y se disminuirán los tiempos de acceso a la misma. En
cuanto a la viabilidad del tesauro, hemos identificado 6.537
e incluido para su relación los términos NANDA-NlC-NOC
contando ya con cerca de 10.000 términos son suficientes
para seguir trabajando. La aplicación creada permitirá
identificar ausencias de términos y añadir sinónimos.
Se ha desarrollado un modelo de tesauro basado en SKOS
añadiendo las necesidades que se habían presentado y una
plataforma para la gestión de un tesauro con este modelo,
permitiendo tener el control en la evolución del tesauro.
La plataforma es fácilmente accesible y utilizable
implementándose como aplicación web. Se ha integrado
la funcionalidad sobre la búsqueda de documentos
implementada en el proyecto anterior, proporcionando
interfaces web para su uso. Además, se ha extendido esta
funcionalidad con las funcionalidades del tesauro.
La envergadura del proyecto y los plazos de las concesiones
económicas nos ha retrasado en algunos de los aspectos
de la realización y puesta en marcha de tesauro y el
modelo colaborativo. En este momento contamos con
un sistema de trabajo colaborativo que se desarrollará a
mediante grupos de catalogadores que se formarán en los
colegios de enfermería e instituciones que se sumen al
proyecto. Ya se puede consultar el tesauro en la web www.
porusenfermeria.com o www.porusnursing.com donde
vamos a desplegar tanto el tesauro como el archivo de los
artículos y las palabras clave utilizadas como embrión de
este tesauro.
No se descarta, si es necesario, contar con la asesoría
de otros profesionales de la documentación, informática e
incluso lingüistas.
En el futuro no se descarta: cubrir toda la especificación
de SKOS en el modelo; ampliar la interfaz de exportación
SKOS-RDF para todo el modelo; dotar al modelo de
extensibilidad en los tipos de relaciones, permitiendo añadir
nuevos tipos, para ello se deberá crear un meta-nivel
que permita modelar estos tipos de relaciones; permitir
la gestión de múltiples tesauros; utilizar metadatos para
la descripción de estos; mejorar la interfaz para poder
añadir fácilmente nuevos tipos de metadatos; permitir la
integración de nuevos tesauros en SKOS. Proveer para ello
una interfaz de importación SKOS-RDF; realizar búsquedas
de documentos ayudadas por el tesauro, para ello se puede
realizar desde un simple selector de contextos con los que
deban estar relacionados los documentos hasta consultas
en lenguaje natural que en primera instancia “tokenicen”
la consulta en elementos del tesauro y posteriormente
accedan a los documentos según estos elementos; valorar
el uso de un framework como struts2 para contener
la aplicación, y permitir una mejor organización de los
componentes de esta según el modelo MVC; valorar el uso
de JENA como sistema de almacenamiento.
Todos los desarrollos han sido implementados por software
libre.
La buena sintonía de los miembros del equipo de trabajo de
Ávila Rural, así como su dedicación y el reparto del trabajo
de catalogación de artículos está haciendo posible alcanzar
los objetivos previstos.
Componentes de los equipos:
Colaboradores Equipo Ávila: Víctor Velayos Jiménez,
Maria Jesús González Bermejo, María Pilar Plaza García,
María Esther Hernández González, José Vicente Pelazas
Hernández, José Francisco Vicente Soler, Casilda Lozano
García, María Lourdes Sánchez Pacho, María de las
Mercedes Duarte Martín, Nuria Galán Martín, Francisca
Bermejo Muñoz, Bárbara Vergara Rodríguez, María Pilar
González Arrieta, Rosario Isabel Vicente Martín, Cristina de
la Fuente Sánchez, Concepción García Sáez, María Blanca
García García, Elvira Casillas Abejón, María Serra Matas,
María Luisa Vergel Pardo y Carmen Romo Sáez.
Colaboradores Eqipo GRINBD: Cesar Llamas Bello y
Pablo de la Fuente Redondo.
Becario y porgramador de Porusenfermería, Javier García
Gómez
Colaboradores de la Fundación Enfermería en Castilla
y León: programadora, Bárbara Vergara Rodríguez
La parte de realización del proyecto correspondiente
al equipo GRINBD (UVA) se realizó en Valladolid en la
Facultad de Informática, Universidad de Valladolid.
El estudio y desarrollo de las aplicaciones web han sido
financiados por el Consejo de Colegios de Enfermería de
Castilla y León, la Fundación Enfermería en Castilla y León,
la Junta de Castilla y León expediente: Investigador: GRS
208/A/08, y la Fundación AMA.
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