循证检索数据库有哪些，常用的检索中文期刊的数据库有哪些

来源：整理时间：2024-09-16 07:00:17 编辑：黑码技术手机版

本文目录一览

1，常用的检索中文期刊的数据库有哪些
2，目前国内外有那些著名的文献检索数据库什么是检索式
3，如何查找meta分析类文献可以在哪些数据库找
4，什么叫循证医学还有数据库
5，nosql数据库有哪些

1，常用的检索中文期刊的数据库有哪些

cnnik，维普，万方个人感觉cnnik数据库最好，清华的产品，扫描质量好，文章多。其他几个多少有点垃圾。

常用的检索中文期刊的数据库有哪些

2，目前国内外有那些著名的文献检索数据库什么是检索式

中国学术期刊网博硕论文镜像维普中文期刊全文数据库超星图书馆全文电子图书全国期刊联合目录万方数据资源系统外文数据库 EBSCO全文数据库 OCLC Firstsearch 荷兰KLUWER全文数据库 Springer全文期刊数据库 AGRICOLA全文电子期刊 netLibrary 电子图书 OVID在线检索《化学文摘》(CA)

目前国内外有那些著名的文献检索数据库什么是检索式

3，如何查找meta分析类文献可以在哪些数据库找

RevMan 5.1软件对多个研究结果的整体效应进行Meta分析，漏斗图色谱仪器和/或网络文献数据库分析指纹图谱和化学成份，网络文献数据库查找有效活性成份。 .

本人，是meta分析新手，小菜鸟1枚，初入循证医学之门，近来遇到很多问题1：embase数据库就有个好处，文献很新，但是也有坏处，只有摘要，

想做1篇医治方面的meta分析，都说做系统评价最重要的就是查全、查准文献，纳入的临床实验、病人数最好越多越好，现在首先还该去那些数据库或检索工具上去搜索呢？您也能够找篇和自己研究领

我看他人做的meta分析搜索文献还去medline等地方，但感觉medline、cochrane等中的您也能够找篇和自己研究领域相干的meta来参考下！

广东省中医院（广州中医药大学第2附属医院）有哪些银屑病的专利药物？ Meta分析是指用统计学方法对搜集的多个研究资料进行分析和概括，以提供量化的平均效果来回答研究的问题。其优点是如何开始;

就是怎样查询某1研究内容是不是做过meta分析

如何查找meta分析类文献可以在哪些数据库找

4，什么叫循证医学还有数据库

什么叫循证医学?还有数据库？！证医学(Evidence Based Medicine，EBM)是遵循科学证据的临床医学。它提倡将临床医师个人的临床实践和经验与客观的科学研究证据结合起来，将最正确的诊断、最安全有效的治疗和最精确的预后估计服务于每位具体患者。循证医学不同于传统医学。传统医学是以经验医学为主，即根据非实验性的临床经验、临床资料和对疾病基础知识的理解来诊治病人。循证医学并非要取代临床技能、临床经验、临床资料和医学专业知识，它只是强调任何医疗决策应建立在最佳科学研究证据基础上。近年来随着循证医学的迅速发展，网络资源越来越丰富。由Cochrane协作网创建的Cochrane Library已成为获取循证医学资源的重要数据库，其高质量的系统综述被誉为提供科学证据的最佳来源。由于计算机、现代通讯技术和生物医学信息学的飞速发展，许多著名的生物医学数据库，如：MEDLINE、EMBASE、BIOSIS、SCI、中国生物医学数据库等纷纷由光盘转向网络，使广大医学专业人员可在网上进行全面、无偏倚的文献检索，进而获取有关某一临床具体问题的摘要，但是文摘的内容并不能完全满足循证医学系统综述的信息需求。目前网络期刊的大量涌现，已促使信息服务机构和出版商开始提供从关键词查询-文摘-原文的一体化服务，为医学专业人员在网上直接获取原文提供了机会，其中不乏有提供循证医学资源的著名全文库数据库OVID、中国最大的全文库中国期刊网等。此外，随着循证医学的兴起，其网站也日趋完善，几乎囊括了循证医学的各个方面：系统综述数据库、临床实践指南数据库、循证医学期刊、Meta-分析软件、循证医学教学资源和导航等，其中许多资源可免费获取，一些已成为临床医生查阅循证医学资源的重要网站。

5，nosql数据库有哪些

nosql数据库有哪些？1. In-Memory KV Store : Redis2. Disk-Based KV Store: Leveldb3. Document Store: Mongodb4. Column Table Store: HBase

nosql太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。 1. in-memory kv store : redis in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。 2. disk-based kv store: leveldb 真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，google的几位大神出品的精品，lsm模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。 3. document store: mongodb 分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有acid的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。 4. column table store: hbase 这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。