16. - 16.06.2025

PubMed-Subsets in Citavi: So optimieren Sie Ihre Literaturrecherche mit gezielten Filtern

Das Problem: Zu viele Treffer, zu wenig Relevanz

Stellen Sie sich vor: Sie suchen nach „diabetes therapy” und erhalten 180.000 Treffer. Darunter befinden sich Konferenz-Abstracts, nicht-indexierte Artikel, veraltete Studien und Publikationen ohne frei verfügbaren Volltext. Das manuelle Durchforsten dieser Masse kostet wertvolle Zeit und führt oft zu suboptimalen Ergebnissen.

Die Lösung liegt in der strategischen Nutzung von PubMed-Subsets – speziellen Filtern, die Ihre Suche auf relevante Teilmengen der Datenbank beschränken.

Was sind PubMed-Subsets?

Subsets sind Filter mit dem Feld-Tag [sb] („subset”), die es ermöglichen, gezielt nach bestimmten Dokumenttypen oder Indexierungsstatus zu suchen:

  • medline[sb] – Nur MEDLINE-indexierte Artikel (höchste Qualität)
  • systematic[sb] – Systematische Reviews und Meta-Analysen
  • pubmed pmc[sb] – Artikel mit frei verfügbarem Volltext in PubMed Central
  • publisher[sb] – Noch nicht indexierte Verlagsartikel
  • inprocess[sb] – Artikel im Indexierungsprozess

Integration in Citavi: Der entscheidende Vorteil

Schritt 1: Recherche-Funktion aktivieren

Klicken Sie in Citavi auf “Recherchieren” in der Symbolleiste.

Schritt 2: PubMed (Large result sets) hinzufügen

Falls noch nicht vorhanden:
  • Klicken Sie auf “+Datenbank/Katalog hinzufügen”
  • Suchen Sie nach “PubMed (Large result sets)” und aktivieren Sie diese

Schritt 3: Gezielten Suchstring mit Subsets eingeben

Im Feld “Freitext (alle Felder)” geben Sie Ihren Suchstring inklusive Subset-Filter ein:

diabetes AND therapy AND medline[sb]
covid-19 AND systematic[sb]
cancer AND immunotherapy AND pubmed pmc[sb]

Volltexte automatisch finden

Nach dem Import der Referenzen nutzen Sie die *“Find full text”*-Funktion in Citavi. Diese sucht automatisch nach verfügbaren Volltexten für alle importierten Artikel – unabhängig davon, ob Sie ursprünglich mit Subset-Filtern gesucht haben oder nicht. So erhalten Sie auch für MEDLINE-indexierte Artikel nachträglich Zugang zu frei verfügbaren PDFs.

Die Vorteile der Citavi-Integration

  • Automatischer Import: Citavi importiert die gefilterten Ergebnisse direkt mit allen Metadaten
  • Präzise Treffer: Durch Subsets erhalten Sie gezielt die gewünschten Dokumenttypen
  • Zeitersparnis: Keine manuelle Nachbearbeitung der Trefferliste erforderlich
  • Volltext-Automatik: “Find full text” ergänzt nachträglich verfügbare PDFs
  • Reproduzierbarkeit: Der Suchstring wird in Citavi gespeichert

Erweiterte Strategien

Kombination mit Datumsfiltern:

diabetes AND therapy AND medline[sb] AND 2020:2025[dp]

Feldspezifische Suche:

"machine learning"[tiab] AND radiology[mh] AND medline[sb]

Fazit: Mehr Effizienz durch gezielte Filterung

Die strategische Nutzung von PubMed-Subsets in Citavi transformiert Ihre Literaturrecherche von einer zeitaufwändigen Aufgabe zu einem präzisen, effizienten Prozess. Statt in der Informationsflut zu ertrinken, navigieren Sie gezielt zu den relevantesten Quellen für Ihre Forschung.

Der entscheidende Unterschied: Während eine einfache Suche nach „diabetes therapy” 180.000 Treffer liefert, erhalten Sie mit diabetes AND therapy AND medline[sb] nur 45.000 qualitätsgeprüfte Artikel – und diese landen direkt strukturiert in Ihrem Citavi-Projekt.

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*Weitere Informationen zur PubMed-Integration finden Sie im offiziellen Citavi 7 Handbuch.