Searching the Medical Literature: History of a Pilot Project in Mechanized Information Retrieval

Examples from many sources indicate the necessity for better communication of information between the medical researcher and the medical practitijner. Non-conventional methods of information retrieval offer a means of achieving this goal. An example is the experience of the Center for Documentation and Communication Research, Western Reserve University, in conducting a pilot study for the Communicable Disease Center. The subject was disease vector control literature and literature on vector-borne diseases, zoonoses and mycoses. A total of 2445 documents were analyzed by means of the telegraphic abstract, a structured and controlled “deep” index. The terms of the abstract were encoded by means of the semantic code, a machine-searchable code which establishes and preserves a thesaural function in order to control the terminology. Encoded abstracts recorded on magnetic tape were searched, using the GE 225 computer, for answers to 77 questions. Previously identified documents were retrieved with an accuracy of 94.7 o/o. Future tasks include continued study of the nature of the literature and its volume, and of present and potential users and of their needs.

Erfahrungen mannigfaltiger Art lassen die Notwendigkeit eines verbesserten Informationsaustauschs zwischen dem medizinischen Forscher und dem Arzt in der Praxis erkennen. Nichtkonventionelle Methoden der Dokumentation verheißen eine Erreichung dieses Ziels. Die bei der Durchführung eines Forschungsauftrags für die Zentralstelle für übertragbare Krankheiten gewonnenen Erfahrungen des Instituts für Dokumentations- und Kommunikationsforschung an der Western Reserve Universität, Cleveland, sind hierfür ein Beispiel. — Gegenstand der Untersuchung waren das Schrifttum über die Bekämpfung von Zwischenwirtsorganismen und die Literatur über die durch Zwischenwirte übertragenen Krankheiten, die Zoonosen und Mykosen. Mittels des sog. ,,telegraphischen Kurzreferates”, einer straffen “deep indexing’”-Me-thode, wurden insgesamt 2 445 einschlägige Arbeiten ausgewertet. Die Hauptbegriffe der Referate wurden in einen semantischen Code übertragen, eine maschinengerechte Sprache, die die Funktion eines Thesaurus zum Zwecke der Kontrolle der Begriffsbezeichnungen beinhaltet. Die auf Magnetband aufgenommenen verschlüsselten Referate wurden mit Hilfe einer General Electrics GE 225-Rechenanlage nach Antworten auf 77 Fragen durchsucht. Vorher gekennzeichnete Arbeiten wurden mit einer Genauigkeit von 94,7 % von der Maschine wieder ausgegeben. Künftige Aufgaben schließen weitere Untersuchungen über Art und Umfang der Literatur sowie über die derzeitigen und die potentiellen Benutzer und deren Anforderungen ein.

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