Estudantes para Melhores Evidências

COMO UTILIZAR AS BASES DE DADOS DA LITERATURA EM SAÚDE 

27 de fevereiro de 2026 

INTRODUÇÃO 

O avanço da ciência cria um cenário dúbio: concomitantemente ao aumento expressivo de informações disponíveis sobre múltiplos assuntos, das mais variadas áreas do conhecimento, cria-se uma dificuldade de se manter atualizado.  

Para exemplificar, apenas o PubMed, um dos maiores repositórios de dados da literatura biomédica, contempla, atualmente, mais de 39 milhões de citações, o que torna impossível a absorção de tanto conteúdo [1].  

Nesse contexto, é fundamental saber utilizar as bases ou repositórios, direcionando a busca especificamente para um determinado conteúdo que se deseja aprofundar. Ressalta-se que a identificação das evidências, seguida da avaliação crítica sistematizada, deve sempre apoiar a prática clínica do profissional da saúde. 

Para utilizar uma base de dados, é necessário entender como estruturar a busca. Esta deve ser constituída com base em estratégias de busca, as quais representam uma união de termos que, se estruturados da maneira correta, criam uma conexão adequada entre a pergunta que se deseja responder e os artigos específicos disponíveis nesta interface. Em outras palavras, é um mecanismo de seleção de estudos relevantes para o usuário. 

Para estruturarmos a busca, é preciso preencher os critérios necessários para uma correta identificação dos estudos mais relevantes. Para isso, há cinco etapas a serem seguidas [2]: 

  1. Identificação da pergunta estruturada 
  1. Escolha da base ou repositório de dados  
  1. Escolha e uso dos descritores em saúde 
  1. Escolha e uso dos operadores booleanos  
  1. Escolha e uso de filtros de busca 

  1. IDENTIFICAÇÃO DA PERGUNTA ESTRUTURADA 

A pergunta de interesse deve ser estruturada utilizando os conhecidos acrônimos, entre eles: 

PICO  

Acrônimo utilizado para buscas por estudos que envolvam tratamento e/ou prevenção em saúde, como ensaios clínicos, onde P = população ou condição de interesse; I = intervenção de interesse; C = comparador e O = outcome (desfecho). 

PECO 

Acrônimo utilizado para buscas por estudos relacionados à fatores de exposição (risco ou proteção) e prognóstico, como coortes ou caso-controles, onde P = população de interesse; E = exposição; C = comparador (não exposição ou outra exposição) e O = outcome (desfecho).  

Vejamos um exemplo: 

Pergunta de interesse: A metformina é efetiva e segura para portadores de diabetes mellitus tipo 2? 
Pergunta estruturada com os elementos do acrônimo PICO: 

  • P: pessoas com diabetes mellitus tipo 2 
  • I: cuidados nutricionais e de hábitos de vida + metformina  
  • C: cuidados nutricionais e de hábitos de vida 
  • O: mortalidade, eventos cardiovasculares, eventos adversos, qualidade de vida, níveis séricos de hemoglobina glicada, etc.  

Para elaborar a estratégia de busca para cada base, são utilizados mais comumente apenas os elementos ‘P’ e ‘I’ e, normalmente, não incluímos ‘C’ e ‘O’, a fim de aumentar a sensibilidade da busca. No entanto, a definição de todos os elementos do acrônimo PICO é fundamental para a posterior identificação dos estudos de interesse. 

  1. ESCOLHA DA BASE OU REPOSITÓRIO DE DADOS 

No contexto brasileiro, há três bases de dados de maior relevância para as buscas rotineiras na literatura:  

  • MEDLINE (Medical Literature Analysis and Retrieval System Online), que, no Brasil, habitualmente, acessamos via PubMed (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/). É uma base de dados on-line de acesso gratuito de referências e resumos de revistas científicas da área biomédica, onde contém citações de mais de 5 mil periódicos de 40 idiomas [1]. 
  • Biblioteca Cochrane (https://www.cochranelibrary.com/), coleção de três bancos de dados que contem diferentes conteúdos [2,3]:  
  • (i) Cochrane Database of Systematic Reviews (CDSR) – contém todas as revisões sistemáticas e protocolos desenvolvidos pelos colaboradores da Cochrane 
  • (ii) Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) – contém ensaios clínicos randomizados. 
  • (iii) Cochrane Clinical Answers (CCAs) – contém respostas curta e objetiva para questões clínicas.

  • LILACS (Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde), acessada pelo repositório Biblioteca Virtual em Saúde (BVS, https://lilacs.bvsalud.org/). É considerada a mais importante e abrangente índice da literatura científica e técnica produzida por autores da América Latina e Caribe e publicada em seus respectivos territórios. É um base fundamental quando a pergunta de interesse envolve condições de saúde prevalentes nestes territórios, como doenças tropicais negligenciadas (malária, Chagas, leishmaniose, etc.) [2]. 

  1. ESCOLHA E USO DOS DESCRITORES EM SAÚDE 

Descritores são conjuntos de termos que estruturam um vocabulário específico e controlado para identificar estudos dentro das bases ou repositórios de dados [2].  

Os descritores objetivam padronizar a indexação de documentos científicos disponibilizados em fontes de informação eletrônica e funcionam como ‘etiquetas’ que rotulam os estudos para que eles possam ser recuperados quando colocamos estas ‘etiquetas’ nos campos de busca [4]. 

No contexto das ciências da saúde, o principal vocabulário estruturado é o Medical Subject Headings (MeSH, https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh/), utilizado para indexação de documentos para o MEDLINE (via PubMed). A partir dele, foi desenvolvido o DeCS (Descritores em Ciências da Saúde, https://decs.bvsalud.org/), em português e espanhol, para recuperar artigos na Biblioteca Virtual em Saúde (BVS) [4]. 

Para exemplificar, considerando a pergunta de interesse, em que o P= pessoas com diabetes mellitus tipo 2, seu termo MESH é “Diabetes Mellitus, Type 2” [Mesh] e alguns dos seus sinônimos (“Entry Terms”) são “Diabetes Mellitus, Stable”, “Stable Diabetes Mellitus” e “Diabetes Mellitus, Noninsulin Dependent” (consulte https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh/?term=Diabetes+mellitus+type+2; busca realizada em 12/01/2026). Todos esses termos são importantes descritores que serão usados para estruturar a estratégia de busca. 

É valido ressaltar que, quando ainda não há um descritor oficial para o termo em uma base de dados, geralmente por se tratar de um tema ainda em desenvolvimento (como Covid-19, no início de 2020, ou medicamentos novos), deve-se utilizar o termo livre, além de seus sinônimos [2]. 

  1. ESCOLHA E USO DE OPERADORES BOOLEANOS 

Operadores booleanos são palavras utilizadas para conectar os descritores em saúde, criando assim, uma estratégia de busca completa. Cada operador booleano possui uma função específica [2]: 

  • OR: recupera todas as referências que contenham pelo menos um dos termos interligados; é utilizado para ampliar o número de referências, tornando a busca mais sensível. Normalmente, usa-se o OR para conectar um descritor e seus sinônimos.  Considerando o exemplo sobre pacientes com diabetes, para conectar o termo MESH com seus sinônimos referente ao “P”, usa-se OR: “Diabetes Mellitus, Type 2” [Mesh] OR “Diabetes Mellitus, Stable” OR “Stable Diabetes Mellitus” OR “Diabetes Mellitus, Noninsulin Dependent”. 

  • AND: recupera todas as referências que contenham obrigatoriamente todos os termos interligados; é utilizado para aumentar a especificidade da busca. Normalmente, usa-se o AND para conectar diferentes linhas do PICO, por exemplo, ‘P’ AND ‘I’. Retomando nossa pergunta de interesse, a estratégia de busca para o MEDLINE (via PubMed) seria:  “Diabetes Mellitus, Type 2”[Mesh] (e todos os seus sinônimos, conectados com OR) AND “Metformin”[Mesh] (e todos os seus sinônimos, conectados com OR). 
  • AND NOT: exclui da busca o termo seguinte ao operador; é utilizado para excluir termos não desejados. Ressalta-se que este operador não é recomendado para buscas no contexto de sínteses de evidências pelo risco de excluir estudos relevantes.  
  1. ESCOLHA E USO DE FILTROS DE BUSCA 

Para se obter resultados mais específicos, a busca pode ser limitada por alguns fatores, como data da publicação do artigo, idioma de publicação, desenho do estudo, nome da revista, etc. Cada base ou repositório possui filtros específicos para esta finalidade. O repositório PubMed, por exemplo, possui filtros em sua barra lateral esquerda que podem ser facilmente selecionados durante a busca. 

Revisões sistemáticas não costumam limitar a busca por ano de publicação, idioma ou status da publicação, mas podemos, sim, empregar um filtro para selecionar somente o desenho de estudo desejado. No caso exemplificado nesse artigo, podemos aplicar um filtro para que a minha busca selecione apenas ensaios clínicos randomizados que avaliem a eficácia da metformina para diabetes tipo 2, uma vez que ensaio clínico randomizado é o melhor desenho de estudo para avaliar intervenções em saúde. 

CONCLUSÃO 

Para finalizar, por meio deste post, observa-se que o domínio do processo de busca para identificação de estudos que respondam às questões de interesse é fundamental na prática clínica baseada em evidências. Tal processo inclui cinco passos necessários para elaborar uma estratégia de busca adequada. 

AUTORES 

Versão 1- 17/09/2021 

Gabriel Tavares Bigaton Zotelli. Aluno de graduação do curso de Medicina, Escola Paulista de Medicina (EPM), Universidade Federal de São Paulo (Unifesp) 

Rachel Riera. Professora adjunta, Disciplina de Medicina Baseada em Evidências, Escola Paulista de Medicina (EPM), Universidade Federal de São Paulo (Unifesp). 

Versão 2- 27/02/2026 

Daniele Ho, farmacêutica, Disciplina de Medicina Baseada em Evidências, Escola Paulista de Medicina (EPM), Universidade Federal de São Paulo (Unifesp). 

Rachel Riera, MD, MSc, PhD. Professora associada, Escola Paulista de Medicina (EPM), Universidade Federal de São Paulo (Unifesp). 

CITAR COMO: Zotelli GTB, Ho D, Riera R. Como utilizar as bases de dados da literatura em saúde. Estudantes para Melhores Evidências. Publicado em 27/02/2026. Disponível em: [adicionar link da página da web]. Acessado em: [adicionar dia, mês e ano de acesso]. 

REFERÊNCIAS 

  1. National Library of Medicine. PubMed- About Medline. United States of America, 2025. Disponível em: https://www.nlm.nih.gov/medline/medline_overview.html. Acessado em 27 de fevereiro de 2026. 
  1. LATORRACA, Carolina de Oliveira Cruz; RODRIGUES, Mayara; PACHECO, Rafael Leite; MARTIMBIANCO, Ana Luiza Cabrera; RIERA, Rachel. Busca em bases de dados eletrônicas da área da saúde: por onde começar. Portal Regional da BVS Informação e Conhecimento para a Saúde português español english français, Biblioteca Virtual em Saúde, p. 59-63, 24 fev. 2019. DOI biblio-1015338. Disponível em: https://docs.bvsalud.org/biblioref/2019/09/1015338/rdt_v24n2_59-63.pdf. Acessado em 27 de fevereiro de 2026. 
  1. Cochrane Library. About the Cochrane Library. 2026. Disponível em: https://www.cochranelibrary.com/about/about-cochrane-library. Acessado em 27 de fevereiro de 2026. 
  1. SANCHEZ, Cristiane Sinimbu. Tutorial DeCS/MeSH: Descritores em Ciências da Saúde/Medical Subject Headings. In: Tutorial DeCS/MeSH: Descritores em Ciências da Saúde/Medical Subject Headings. AcervoDigital da UFPR, 17 ago. 2020. Disponível em: https://hdl.handle.net/1884/65643. Acessado em 27 de fevereiro de 2026.