分類: PubMed

如何引用Article in press待刊論文、Advance online publication線上預行出版論文？

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讀者從 PubMed 資料庫匯出以下文章的書目，並選擇以 APA 格式呈現，但不確定紅色數字串與”Advance online publication”代表的意義。

Li, Y. C., Lin, K. C., Chen, C. L., Yao, G., Chang, Y. J., Lee, Y. Y., Liu, C. T., & Chen, W. S. (2023). Three ways to improve arm function in the chronic phase after stroke by robotic priming combined with mirror therapy, arm training and movement-oriented therapy. Archives of physical medicine and rehabilitation, S0003-9993(23)00150-8. Advance online publication. https://doi.org/10.1016/j.apmr.2023.02.015

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投稿SPIE OA期刊 臺大師生享折扣優惠

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期刊以開放取用（Open Access: OA）、由作者付費出版加速學術傳播的模式已是必然趨勢。致力於光學與光子學相關研究與應用領域的SPIE國際光電工程學會，其所出版期刊也朝此發展。SPIE對作者選擇以OA方式刊登期刊文章有優惠條件，只要文章通訊作者為學會會員或所屬機構為SPIE Digital ibrary機構訂戶則可享投稿優惠。臺大為其機構訂戶，所以本校師生為通訊作者投稿SPIE期刊選擇OA方式發表，即可享有七五折扣為每篇1255美元。但請注意，有些期刊在某段期間內或對某些文章類型（例如 Review/Tutorial papers）有提供特殊優惠，詳見官網：Open Access Policies for SPIE Journals。

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如何使用MeSH查詢PubMed裡的期刊

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PubMed的好用特點在於可以透過生物醫學主題詞MeSH進行查詢，也是因為PubMed裡的個別文獻與資訊內容都有以MeSH主題詞標示與描述，也因此可以用關鍵字比對到MeSH後精準的查到相關主題的資訊內容。除了查詢主題與臨床文獻之外，MeSH也用來標示PubMed裡的期刊！透過查詢NLM Catalog也能用MeSH查到該主題的期刊喔！

1. 進入PubMed首頁右下角Explore→Journal

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PubMed中的文獻查詢利器 ─ MeSH 基本介紹

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前面我們介紹過 PubMed 中的「自然語言查詢方法」，接下來要介紹另外一種「以 MeSH 查詢」的方式。平常我們在搜尋引擎中查詢文獻，想到什麼就打什麼，雖然簡單方便，但難以避免以下問題：

  • 用詞不一致：同樣指禽流感，有人使用「bird flu」，有人使用「avian flu」，需將相同概念的各式同義詞、狹義詞蒐集完善，查找文獻才不會遺漏。
  • 需過濾不相關文獻：我們輸入的關鍵字可能命中文章某處，但完全非文章重點，需花大量時間過濾「出現這個字但實際上並不相關」的文章。

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PubMed 資料庫中的全文取得

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PubMed 資料庫中，部份可直接下載免費全文，但如何取得其他文獻的全文檔案呢？ 首先，使用 PubMed 時，請先確認以下兩點：

  1. 不要直接從官方網站的網址進入，請由下列網址進入：
    https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?otool=itwntumtlib
    可將此網址加入我的最愛或書籤，未來直接點選進入。
  2. 設定校外連線VPN。

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PubMed 一般查詢功能介紹

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在 PubMed 中的文獻查詢，主要可分為以下兩種典型：

  • 以自然語言查詢：「自然語言」就是「想到什麼就打什麼」，意即將您想到的主題關鍵字，直接丟到 PubMed 中查詢。
  • 以 MeSH 查詢：相對於「自然語言」，MeSH 是一種「控制語言」，是由NLM編製的一套生物醫學主題詞，可用於查詢文獻。

本文以「自然語言」查詢來介紹 PubMed 的一般查詢介面與功能；「MeSH查詢」則請參考「MeSH系列文」。

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PubMed 中的主題篩選指令懶人包 ─ Clinical Queries 與 Topic-Specific Queries

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2012-12-17_113434

在 PubMed 中，有時使用者希望將查詢範圍，限縮在某些特定主題的文獻，譬如醫師希望優先閱讀臨床的診斷、治療、預防方面的文獻，或證據等級較高的系統性評論文獻；又或者獸醫師希望將查詢範圍限縮在獸醫主題的文獻…。這樣的需求，因為不是單純的具體目標查詢，而是較具規模、系統性地篩選出一個主題範圍的文獻，很難透過幾個簡單的關鍵字、或選定幾個 MeSH Terms 就撈出這樣範圍的文獻群，而是需要兼具領域知識的了解、文獻詞彙的掌握度、以及縝密的邏輯結合，才能下達正確有效的檢索指令，撈出這種主題範圍性的文獻群。

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