Suchstrategie für ein Literaturreview entwickeln

Eine Suchstrategie für ein Literaturreview übersetzt die Forschungsfrage in die erforderlichen Konzeptgruppen, bildet jede Gruppe mit passenden Freitextbegriffen und – sofern verfügbar – kontrolliertem Vokabular ab und verbindet Alternativen mit ODER sowie verschiedene erforderliche Konzepte mit UND. Passen Sie danach die Syntax an jede Datenbank an, testen Sie die Treffer gezielt und dokumentieren Sie Datenbank, exakten Suchstring, Suchdatum, Felder, Filter oder Limitierungen und wesentliche Verfeinerungen.

Die geplante Abfolge ersetzt Ad-hoc-Suchen durch einen nachvollziehbaren Suchweg. Wie streng Abdeckung, Protokollierung und Reproduzierbarkeit ausgestaltet werden müssen, hängt von der Review-Methode ab; systematische Reviews verlangen in der Regel einen transparenteren und reproduzierbareren Suchprozess als weniger formale Literaturreviews. Der praktische Ausgangspunkt bleibt gleich: Zuerst wird die Bedeutung der Forschungsfrage in durchsuchbare Konzepte übersetzt, erst danach entsteht die konkrete Datenbanksyntax.

Inhaltsverzeichnis⌄

Die Forschungsfrage in durchsuchbare Konzepte übersetzen

Eine klar formulierte Forschungsfrage sollte auf einen fokussierten Satz durchsuchbarer Konzepte reduziert werden, anstatt Wort für Wort in eine Datenbank eingegeben zu werden.

Durchsuchbare Konzepte sind die substanziellen Ideen, die die Bedeutung des Forschungsthemas tragen und später durch geeignete Suchbegriffe repräsentiert werden können.

Die Anzahl der Konzeptgruppen hängt von der Frage und der Review-Methode ab. Wenn nur die Konzepte beibehalten werden, die den Informationsbedarf tatsächlich abbilden, wird vermieden, jedes Wort der Forschungsfrage zu einem obligatorischen Suchblock zu machen.

Identifizieren Sie inhaltstragende Begriffe oder Konzeptgruppen, die Population oder Thema, Intervention, Exposition, Ergebnis, Kontext oder andere für die Frage relevante Grenzen inhaltlich bestimmen. Verbindungswörter, die keinen eigenen Suchblock darstellen, werden nicht als separate Konzeptgruppe behandelt.

Diese Zerlegung setzt voraus, dass Sie bereits die Forschungsfrage formuliert haben und nun deren Bedeutung in datenbanksuchbare Einheiten übersetzen.

Frameworks wie PICO können bei der Identifikation von Konzeptgruppen helfen, wenn sie zur Review-Methode und zum Fragetyp passen, aber PICO ist keine universelle Anforderung für die Literatursuche.

Die folgende Sequenz trennt die konzeptuelle Bedeutung der Frage von der Suchsyntax, die später entwickelt wird:

1. Identifizieren Sie die substanziellen Konzepte, die die Bedeutung der Forschungsfrage tragen.
2. Prüfen Sie, ob jedes Konzept in der Suche repräsentiert sein muss, um den beabsichtigten Informationsbedarf abzubilden.
3. Entfernen Sie Verbindungswörter und Konzepte, die die Suche unnötig einschränken würden.
4. Verifizieren Sie, dass die verbleibenden Konzeptgruppen die Frage noch inhaltlich abbilden, bevor Sie Suchbegriffe für sie entwickeln.

Die illustrative Forschungsfrage „Wie wirkt sich Remote-Arbeit auf die Arbeitszufriedenheit von Softwareentwicklern aus?“ kann beispielsweise in Remote-Arbeit, Arbeitszufriedenheit und Softwareentwickler aufgeteilt werden, während Verbindungswörter wie „wie wirkt sich“ keine eigene Konzeptgruppe benötigen.

Welche dieser Konzepte in der Suche verbleiben müssen, sollte die Grenzen widerspiegeln, die Sie beim Umfang des Reviews festlegen.

Diese Konzeptgrenzen bestimmen, welche Gruppen von Suchbegriffen später entwickelt werden, daher sollte jede beibehaltene Gruppe einen eigenen Teil des Informationsbedarfs repräsentieren.

Keywords und Suchbegriffe für jedes Konzept entwickeln

Suchbegriffe für jedes Konzept sind die Wörter und Phrasen, die zur Darstellung dieses Konzepts in einer Literatursuche verwendet werden.

Ein nützlicher Begriffssatz kann Freitext-Keywords, Synonyme, Schreibvarianten, Abkürzungen, Phrasen sowie relevante Schlagwörter oder andere kontrollierte Vokabulare umfassen.

Diese Formen berücksichtigen Unterschiede zwischen der Autorensprache und der Indexierungssprache einer Datenbank.

Jeder Kandidatenbegriff sollte an die Bedeutung seines übergeordneten Konzepts gebunden bleiben und nicht nur aufgenommen werden, weil er lose mit dem breiteren Forschungsthema verbunden ist.

Kandidatenbegriffe für die Suche können aus der Terminologie in relevanten Titeln, Zusammenfassungen, Keywords und Indexierungsfeldern sowie aus dem kontrollierten Vokabular der Datenbank gewonnen werden.

Diese Quellen legen verschiedene sprachliche Repräsentationen desselben Konzepts offen und bieten Kandidatenformulierungen zur Bewertung, anstatt Begriffe, die automatisch aufgenommen werden müssen.

Freitext-Begriffe spiegeln die von Autoren verwendete Sprache wider, während Schlagwörter und andere kontrollierte Vokabulare standardisierte Indexierungsterminologie darstellen, sofern die Datenbank ein solches Vokabular bereitstellt.

Schreibvarianten, Abkürzungen, Phrasen und Synonyme können ebenfalls dasselbe Konzept repräsentieren, aber ihre Relevanz sollte überprüft werden, bevor sie Teil der Suchstrategie werden.

Bewerten Sie jeden Kandidaten, indem Sie fragen, ob er dasselbe Konzept noch eng genug repräsentiert, um eine relevante Suche zu unterstützen.

Behalten Sie nützliche Keywords, Synonyme, Schreibvarianten, Abkürzungen, Phrasen und Kandidaten aus kontrolliertem Vokabular, während Sie Formulierungen entfernen, die ein anderes Konzept oder nur eine entfernte Assoziation einführen.

In relevanten Datensätzen oder der Indexierung entdeckte Terminologie kann den Kandidatensatz verfeinern, aber jede Ergänzung sollte mit ihrem übergeordneten Konzept verbunden bleiben.

Die Begriffsentwicklung erzeugt einen fokussierten Satz von Suchbegriffen für jedes Konzept; die Kombination dieser Begriffe zu Suchsyntax gehört zur späteren Phase der Suchkonstruktion.

Freitext-Keywords, Synonyme und Terminologievarianten verwenden

Freitext-Keywords repräsentieren die natürliche Sprache, die Autoren für ein Konzept in Titeln, Zusammenfassungen, Keywords oder anderen durchsuchbaren Feldern verwenden können.

Da Autoren dasselbe Konzept mit unterschiedlichen Formulierungen ausdrücken können, umfassen nützliche Freitext-Begriffe Synonyme, Schreibvarianten, Abkürzungen, Akronyme und Phrasenvarianten.

Jede Variante sollte noch dasselbe zugrunde liegende Konzept repräsentieren und nicht eine lose verwandte Idee.

Alternative Formulierungen sind leichter zu bewerten, wenn jede Variante nach ihrer Beziehung zum übergeordneten Konzept gruppiert wird.

Die Abbildung gruppiert mehrere Formen der Autorensprache, die sich auf dasselbe Konzept beziehen können, ohne die Alternativen in eine uneingeschränkte Keyword-Wolke zu verwandeln.

Für das illustrative Konzept Remote-Arbeit können Kandidaten für Freitext-Varianten wie folgt klassifiziert werden:

• Synonym: Telearbeit.
• Schreibvariante: Telearbeit und Tele-Arbeit, wenn beide Formen in der durchsuchten Literatur vorkommen.
• Abkürzung oder Akronym: nur aufnehmen, wenn Autoren es für dasselbe Konzept verwenden und seine Bedeutung im Suchkontext ausreichend spezifisch ist.
• Phrasenvariante: Arbeiten von zu Hause, wenn es das beabsichtigte Konzept innerhalb des Review-Umfangs repräsentiert.

Eine hinzugefügte Variante kann Datensätze auffinden, die eine andere Autorensprache verwenden, und kann die Trefferquote erhöhen.

Ein breiterer Begriff kann Datensätze außerhalb des beabsichtigten Konzepts auffinden, während ein engerer Begriff nur einen Teil dieses Konzepts repräsentieren kann, sodass die Relevanz mit der Änderung der Formulierung variieren kann.

Kandidaten für Freitext-Begriffe sollten wegen ihrer konzeptionellen Passung beibehalten werden und nicht nur, weil sie thematisch verwandt sind.

Relevante Schlagwörter und kontrolliertes Vokabular einbeziehen

Kontrolliertes Vokabular verwendet standardisierte Begriffe, um Konzepte bei der Datenbankindexierung zu repräsentieren, während Schlagwörter die in einem bestimmten Vokabularsystem vergebenen kontrollierten Begriffe sind.

Diese Begriffe können sich von der Freitext-Sprache unterscheiden, die Autoren in Titeln und Zusammenfassungen verwenden.

Die Verwendung relevanter Schlagwörter zusammen mit Freitext-Keywords kann deswegen dasselbe Konzept sowohl durch Autorenformulierung als auch durch Indexierungssprache repräsentieren.

Schlagwörter müssen innerhalb der Datenbank und des Vokabulars interpretiert werden, in dem sie verwendet werden, da ihre Terminologie und Hierarchie datenbankspezifisch sind.

Ein Schlagwort kann in einer Hierarchie einem Oberbegriff untergeordnet sein und engere Unterbegriffe besitzen. Eine Explode- oder Expansionsfunktion kann solche engeren indexierten Konzepte einschließen, wenn die Datenbank dieses Verhalten unterstützt.

Die Abbildung verdeutlicht, wie Autorenformulierung und ein standardisierter indexierter Begriff dasselbe Suchkonzept innerhalb eines datenbankspezifischen Vokabulars repräsentieren können.

Die Expansion kann die Suche durch relevante engere Schlagwörter verbreitern, jedoch kann das Ausweiten eines Schlagworts über das beabsichtigte Konzept hinaus weniger relevante Datensätze einbringen.

Relevante Schlagwörter und Expansionseinstellungen sollten deshalb anhand des jeweiligen Vokabulars und seiner Hierarchie geprüft werden, anstatt anzunehmen, dass sie unverändert auf eine andere Datenbank übertragen werden können.

Zum Beispiel kann Herzinfarkt als Freitext-Autorenformulierung gesucht werden, während das entsprechende MeSH-Schlagwort Myocardial Infarction ist.

Die U.S. National Library of Medicine führt Myocardial Infarction als MeSH-Deskriptor. Damit kann dieser kontrollierte Begriff Datensätze repräsentieren, die für das Konzept indexiert sind, auch wenn die Formulierung der Autoren von der Freitext-Phrase abweicht.

MeSH veranschaulicht die komplementäre Rolle des kontrollierten Vokabulars, aber eine andere Datenbank kann ein anderes Indexierungsvokabular oder Schlagwort für dasselbe Konzept verwenden.

Suchbegriffe zu einer Booleschen Suchstrategie kombinieren

Eine Boolesche Suchstrategie kombiniert die Suchbegriffe entsprechend der konzeptionellen Beziehungen zwischen ihnen und verwandelt separate Begriffssätze in eine zusammenhängende Suchstring.

Boolesche Operatoren legen fest, ob Begriffe Alternativen innerhalb derselben Konzeptgruppe, verschiedene Konzepte, die sich überschneiden müssen, oder einen Ausschluss darstellen.

Klammern halten jede Konzeptgruppe logisch getrennt, sodass die beabsichtigten Beziehungen explizit und reproduzierbar bleiben.

ODER kombiniert normalerweise alternative Suchbegriffe innerhalb derselben Konzeptgruppe, während UND verschiedene Konzeptgruppen verbindet.

ODER erweitert eine Konzeptgruppe, indem es Datensätze zulässt, die eine der aufgeführten Alternativen treffen, während UND erfordert, dass die getrennten Konzepte gemäß den Suchregeln der Datenbank gemeinsam vorkommen.

Die Abbildung zeigt diese ODER-Logik innerhalb eines Konzepts und die UND-Beziehung zwischen Konzepten, bevor sie zu abgerufenen Datensätzen führen.

NICHT schließt Datensätze aus, die die angegebene Ausschlussbedingung erfüllen, und sollte vorsichtig verwendet werden: Ein relevanter Datensatz kann sowohl das gewünschte Konzept als auch den ausgeschlossenen Begriff enthalten und dadurch unbeabsichtigt verloren gehen.

Der tatsächliche Abrufeffekt hängt auch von den ausgewählten Suchbegriffen, der Indexierung, den durchsuchbaren Feldern und dem Datenbankverhalten ab.

Die Suchstring (Remote-Arbeit ODER Telearbeit ODER Arbeiten von zu Hause) UND (Arbeitszufriedenheit ODER Mitarbeiterzufriedenheit) enthält zwei Konzeptgruppen: die erste gruppiert alternative Begriffe für Remote-Arbeit, die zweite gruppiert alternative Begriffe für Arbeitszufriedenheit.

ODER drückt Alternativen innerhalb jedes Klammerpaars aus, während UND die beiden unterschiedlichen Konzepte überschneidet.

Diese Boolesche Logik kann konzeptionell stabil bleiben, wenn die Suche an eine andere Datenbank angepasst wird, auch wenn datenbankspezifische Feldcodes, kontrollierte Syntax und Suchfunktionen eine Übersetzung der Suchstring erfordern können.

Alternative Begriffe mit ODER gruppieren

ODER verbindet alternative Begriffe, die dasselbe Konzept repräsentieren, einschließlich geeigneter Synonyme, Schreibvarianten, Abkürzungen oder äquivalenter Schlagwörter.

Ein Datensatz kann die Konzeptgruppe erfüllen, indem er eine dieser Alternativen trifft.

Das Hinzufügen einer konzeptionell passenden Alternative erweitert die Trefferbedingung und kann die Trefferquote erhöhen, indem Datensätze mit anderer Formulierung abgerufen werden.

Eine breitere Trefferquote führt nicht zwangsläufig zu größerer Relevanz, daher sollte jeder hinzugefügte Begriff konzeptionell auf dieselbe Einheit ausgerichtet bleiben.

So können eng äquivalente Ausdrücke für Remote-Arbeit innerhalb von Klammern gruppiert werden als (Remote-Arbeit ODER Telearbeit ODER Fernarbeit ODER Arbeiten von zu Hause).

Jeder Begriff ist eine Alternative innerhalb derselben Konzeptgruppe und nicht ein separates Konzept.

Das Hinzufügen von Fernarbeit kann Datensätze erfassen, die diese Formulierung anstelle der anderen Alternativen verwenden, und so die Trefferquote für dieses Konzept erhöhen.

Begriffe, die ein anderes Konzept repräsentieren, sollten nicht mit ODER verbunden werden, nur um die Abrufmenge zu steigern.

Verschiedene Konzepte mit UND verbinden

UND verbindet unterschiedliche Konzepte, indem es eine Schnittmenge zwischen ihren Konzeptgruppen erzeugt, sodass abgerufene Datensätze jeder verbundenen Gruppe entsprechen müssen.

Die Anforderung mehrerer Konzepte schränkt die Treffermenge oft ein, weil Datensätze, die nur einer Gruppe entsprechen, die Suchstring nicht mehr erfüllen.

Dies kann die Präzision erhöhen, wenn jedes Konzept für die Forschungsfrage notwendig ist, aber niedrigere Trefferzahlen weisen nicht von selbst auf größere Relevanz hin.

UND gehört zwischen erforderliche Konzeptgruppen und nicht zwischen Synonyme oder andere lexikalische Varianten eines Konzepts.

Zum Beispiel erfordert (Remote-Arbeit ODER Telearbeit) UND (Arbeitszufriedenheit ODER Mitarbeiterzufriedenheit), dass die Treffer sowohl das Konzept der Remote-Arbeit als auch das Konzept der Arbeitszufriedenheit repräsentieren, wobei die Klammern die beiden Gruppen getrennt halten.

Das Hinzufügen eines weiteren erforderlichen Konzepts, etwa UND (Softwareentwickler ODER Programmierer), erzeugt eine weitere Schnittmenge und kann die Treffer auf Datensätze eingrenzen, die auch diese Population repräsentieren.

Das zusätzliche Konzept kann die Präzision verbessern, wenn Softwareentwickler eine notwendige Grenze der Forschungsfrage darstellen, es kann aber auch ansonsten relevante Datensätze ausschließen, die dieses Konzept nicht enthalten oder keine Indexierung dafür erhalten.

Fügen Sie ein UND-verbundenes Konzept nur dann hinzu, wenn die Suche dieses Konzept benötigt, um die beabsichtigte Evidenzmenge zu definieren.

Suchstrings mit Phrasensuche, Trunkierung und Wildcards verfeinern

Phrasensuche zielt auf einen mehrwortigen Ausdruck als exakte Phrase oder gemäß den Phrasensuchregeln der Datenbank ab, wobei die Wortstellung oft strenger erhalten bleibt als bei einzelnen Keywords.

Trunkierung sucht von einem Wortstamm aus, um zulässige Varianten zu erfassen, während Wildcards Zeichen ersetzen, um Variationen innerhalb eines Begriffs abzudecken.

Die genauen Symbole und das Trefferverhalten hängen von der Datenbanksyntax ab, daher sollten diese Techniken gemäß den Suchregeln der benutzten Datenbank angewendet werden.

Wählen Sie die Technik entsprechend der Textvariation, die die Suche abdecken muss.

Jede Technik ändert, welche Formen übereinstimmen können, und kann so die Trefferquote erweitern oder einschränken, aber schlecht gewählte Syntax kann auch irrelevante Varianten einführen oder nützliche Datensätze ausschließen.

Die drei Techniken decken unterschiedliche Übereinstimmungsanforderungen ab:

• Phrasensuche: Benutzen Sie sie für einen mehrwortigen Ausdruck, wenn die Wörter zusammengehören müssen, wie etwa „Remote-Arbeit“, wenn Anführungszeichen für die Phrasensuche unterstützt werden. Das Hauptrisiko besteht darin, Datensätze auszuschließen, die dasselbe Konzept mit anderer Formulierung oder Wortstellung ausdrücken.
• Trunkierung: Benutzen Sie ein unterstütztes Trunkierungssymbol nach einem stabilen Wortstamm, um zulässige Endungen oder Varianten abzurufen. Ein Wortstamm, der zu kurz oder zu breit ist, kann ebenfalls unbeabsichtigte Wörter treffen, sodass übermäßige Trunkierung die Relevanz verringern kann.
• Wildcards: Benutzen Sie ein unterstütztes Wildcard-Symbol für die Zeichenersetzung, wenn innerhalb eines Begriffs Schreibvarianten auftreten. Die Position der Ersetzung und die Anzahl der übereinstimmenden Zeichen hängen von der Datenbank ab, sodass die Annahme der falschen Wildcard-Regel die Treffer unerwartet ändern kann.

Zum Beispiel kann die Phrasensuche „Remote-Arbeit“ zusammenhalten, wenn die Datenbank Anführungszeichen zu diesem Zweck unterstützt, während die Trunkierung einen geeigneten Wortstamm unter den Suchregeln dieser Datenbank auf mehrere Endungen erweitern kann.

Wenn der Stamm ebenfalls zu Wörtern außerhalb des beabsichtigten Konzepts gehört, können diese Varianten in die Treffer gelangen und die Relevanz verringern.

Überprüfen Sie die dokumentierte Syntax der Datenbank, bevor Sie Anführungszeichen, ein Trunkierungssymbol oder ein Wildcard-Symbol anwenden, da deren Symbole und Verhalten nicht über alle Datenbanken hinweg identisch sind.

Suche in Literaturdatenbanken durchführen und anpassen

Führen Sie die ausgearbeitete Suchstrategie in den relevanten Literaturdatenbanken aus, indem Sie ihre konzeptionelle Logik beibehalten und die konkrete Umsetzung an jede Suchumgebung anpassen.

Die erforderlichen Konzepte und ihre Beziehungen sollten stabil bleiben, aber Felder, Schlagwörter, Operatoren, Filter und Syntax müssen möglicherweise datenbankspezifisch übersetzt werden.

Konzeptuelle Äquivalenz ist das Ziel; identische Suchstrings oder identische Treffer über Plattformen hinweg sind nicht erforderlich.

Verwenden Sie eine konsistente Ausführungsreihenfolge, damit die Übersetzung der Suche deren Bedeutung nicht verändert:

1. Wählen Sie die Datenbank aus: Wählen Sie eine Literaturdatenbank, deren Themenabdeckung und Suchumgebung für die Review-Methode und das Thema relevant sind.
2. Übersetzen Sie die Syntax: Drücken Sie dieselben Konzepte mit den unterstützten Feldern, Schlagwörtern, Operatoren, Filtern und anderer Syntax der Datenbank aus, anstatt die Abfrage einer anderen Plattform unverändert zu übernehmen.
3. Führen Sie die Suche aus: Führen Sie die übersetzte Suchstrategie aus und beobachten Sie, wie die Datenbank ihre Suchregeln auf die Abfrage anwendet.
4. Führen Sie eine Plausibilitätsprüfung durch: Prüfen Sie, ob die Suche Datensätze abruft, die die erforderlichen Konzepte repräsentieren, und ob ein offensichtliches Übersetzungs- oder Syntaxproblem das beabsichtigte Suchverhalten verändert.

Implementierungsmerkmale können variieren, weil Literaturdatenbanken unterschiedliche durchsuchbare Felder, kontrollierte Schlagwörter, Operatorkonventionen, Filteroptionen und Trefferverhalten bieten können.

Ein Schlagwort, das in einer Datenbank verfügbar ist, erfordert in einer anderen möglicherweise einen anderen kontrollierten Begriff oder eine Freitext-Darstellung, während Feld- oder Operatorsyntax den Regeln der Zieldatenbank folgen muss.

Diese Anpassungen sollten die beabsichtigten Konzepte bewahren, ohne anzunehmen, dass die Datenbanken gleichwertige Ergebnisse liefern.

Weitere Optimierungen der Trefferquote und Präzision, formale Suchprotokollierung, Organisation der abgerufenen Quellen und Quellenbewertung gehören zu späteren Phasen und nicht zu dieser Ausführungsprüfung.

Für das Reviewthema relevante Datenbanken auswählen

Die Auswahl der Datenbank sollte zum Reviewthema, zur Disziplin, zur Review-Methode und zu den Arten von Evidenz passen, die auffindbar sein müssen.

Eine Datenbank ist geeignet, wenn ihre Themenabdeckung und Suchfunktionen den durch die Forschungsfrage definierten Informationsbedarf unterstützen.

Die passende Kombination hängt daher von methodischen und disziplinären Anforderungen ab und nicht von einem festen Datenbanksatz für jedes Literaturreview.

Bewerten Sie die Eignung einer Datenbank anhand der Merkmale, die bestimmen, ob relevante Literatur angemessen durchsucht werden kann.

Die Anforderungen können sich ändern, wenn Sie die Review-Methode auswählen, da verschiedene Review-Methoden unterschiedliche Grade an Abdeckung, Transparenz und Reproduzierbarkeit erfordern können.

Themenabdeckung und Dokumenttypen bestimmen, ob die Datenbank die Arten von Evidenz enthält, die das Review benötigt.

Indexierungstiefe, kontrolliertes Vokabular, zeitliche Abdeckung und Suchfunktionen bestimmen, wie effektiv diese Evidenz innerhalb der Datenbank identifiziert werden kann.

• Themenabdeckung: Prüfen Sie, ob die Datenbank Literatur aus dem für das Review zentralen Fachgebiet und Themenbereich indexiert; eine schwache thematische Abdeckung kann relevante Evidenz außerhalb der durchsuchbaren Sammlung lassen.
• Passung zur Review-Methode: Prüfen Sie, ob die Datenbank die Abdeckung und Suchfunktionen bietet, die von der gewählten Review-Methode gefordert werden, insbesondere wenn Vollständigkeit oder Reproduzierbarkeit wichtig sind.
• Dokumenttypen: Bestätigen Sie, dass die erforderlichen Evidenztypen, wie Zeitschriftenartikel, Konferenzbeiträge, Berichte oder andere methodenrelevante Quellen, vertreten sind, wenn diese Quellen in den Review-Umfang fallen.
• Indexierung und kontrolliertes Vokabular: Bewerten Sie, ob die Datenbank ausreichende Indexierungstiefe, durchsuchbare Felder und kontrolliertes Vokabular für die Konzepte bietet, die in der Suchstrategie repräsentiert werden müssen.
• Zeitliche Abdeckung: Verifizieren Sie, dass der indexierte Veröffentlichungszeitraum für die Forschungsfrage und ihre zeitlichen Grenzen weit genug zurückreicht und ausreichend aktuell ist.

Die Eignung kann sich daher zwischen Disziplinen und Review-Designs unterscheiden: Eine Datenbank mit starker biomedizinischer Indexierung kann für ein gesundheitsbezogenes Review passen, während ein geisteswissenschaftliches Review möglicherweise Quellen mit anderer disziplinärer und dokumenttypbezogener Abdeckung erfordert.

Google Scholar kann die Literatursuche in manchen Kontexten ergänzen, sollte aber spezialisierte bibliografische Datenbanken nicht automatisch ersetzen, wenn die Review-Methode systematische Abdeckung und reproduzierbares Suchen erfordert.

Suchsyntax für jede Datenbank anpassen

Übersetzen Sie dieselbe konzeptionelle Suche in die von jeder Datenbank unterstützte Suchsyntax, während Sie ihre Bedeutung bewahren.

Feldcodes, Phrasenregeln, Trunkierung, Wildcard-Symbole, Proximity-Operatoren und kontrolliertes Vokabular können in verschiedenen Suchumgebungen unterschiedliche Ausdrücke erfordern.

Konzeptuelle Äquivalenz ist das Ziel: Die übersetzte Suche sollte dieselben Konzepte und Beziehungen repräsentieren, auch wenn die Plattformsyntax abweicht.

PubMed

Suche in Titel- und Abstract-Feldern:

drug overdose[Title/Abstract]

Ovid MEDLINE

Entsprechende Suche in Titel- und Abstract-Feldern:

drug overdose.ti,ab.

Konzeptuelle Äquivalenz: Der Feldcode ändert sich, nicht die beabsichtigte Beziehung zwischen Suchbegriff und durchsuchtem Feld.

Phrasensuche, Trunkierung, Wildcards, Proximity-Operatoren und kontrolliertes Vokabular können ebenfalls datenbankspezifische Regeln besitzen. Verwenden Sie deshalb die dokumentierte Syntax der Zieldatenbank, statt Ausdrücke aus einer anderen Plattform unverändert zu übernehmen.

Google Scholar als ergänzenden Suchweg nutzen

Google Scholar kann eine Literatursuche ergänzen, indem es eine breite Suche, Zitationsverfolgung und die Suche nach Material unterstützt, das über spezialisierte bibliografische Datenbanken möglicherweise nicht auf den gleichen Wegen auffindbar ist.

Es ermöglicht die Stichwortsuche, Phrasensuche, Datumsfilterung und Zitationslinks, aber seine Abdeckung, sein Ranking und seine Reproduzierbarkeit unterscheiden sich von denen strukturierter Datenbanksuchen.

Es ist daher am ehesten als zusätzlicher Entdeckungsweg und nicht als vermeintlich erschöpfende Quelle geeignet.

Für narrative oder explorative Reviews kann Google Scholar besonders nützlich sein, um zusätzliche Literatur und Zitationsbeziehungen zu entdecken. Diese ergänzenden Suchwege können weitere Datensätze erschließen, insbesondere wenn Terminologie oder Indexierung zwischen Suchsystemen variieren. Welche Rolle Google Scholar im Suchprozess erhält, sollte sich jedoch nach der Review-Methode und ihren Anforderungen an Transparenz, Abdeckung und Reproduzierbarkeit richten.

Suche auf relevante Abdeckung testen und verfeinern

Verfeinern Sie eine bestehende Suche, indem Sie prüfen, ob sie eine ausreichende relevante Abdeckung erreicht, ohne übermäßiges Rauschen zu erzeugen.

Recall (Trefferquote)

bezeichnet den Anteil der tatsächlich relevanten Datensätze, die durch die Suche erfasst werden. In der Praxis dienen bekannte relevante Arbeiten als Prüfsignal; ohne vollständig bekannten relevanten Bestand lässt sich der exakte Recall häufig nicht berechnen.

Präzision

bezeichnet den Anteil relevanter Datensätze innerhalb der abgerufenen Treffer. Wiederkehrende irrelevante Treffer sind ein Signal dafür, die Ursachen einer niedrigen Präzision gezielt zu untersuchen.

Das Ziel besteht darin zu verstehen, wie eine bestimmte Suchänderung die Treffer verändert und ob diese Änderung die Forschungsfrage besser repräsentiert.

Verwenden Sie einen kontrollierten Verfeinerungszyklus, damit die Wirkung jeder Anpassung klar interpretiert werden kann:

1. Untersuchen: Überprüfen Sie die Basissuche auf bekannte relevante Arbeiten, wiederkehrende irrelevante Ergebnisse, fehlende Terminologie und Hinweise darauf, dass die Datenbankindexierung die Treffer beeinflusst.
2. Eine Variable ändern: Passen Sie ein einzelnes Element an, z. B. ein legitimes Synonym hinzufügen, einen unnötigen Konzeptblock entfernen, eine Phrasenbeschränkung ändern oder eine Feldeinschränkung überarbeiten.
3. Erneut ausführen: Führen Sie die überarbeitete Suche in derselben Datenbank und unter denselben relevanten Bedingungen aus, sodass der beobachtete Unterschied dieser einen Änderung zugeordnet werden kann.
4. Interpretieren: Vergleichen Sie die neuen Treffer mit der Basissuche und entscheiden Sie, ob die Anpassung die relevante Abdeckung verbessert, irrelevante Ergebnisse reduziert oder eine neue Einschränkung eingeführt hat.

Signale für unzureichende Trefferquote können fehlende bekannte relevante Arbeiten, wiederkehrende Terminologie in relevanten Datensätzen, die in der Suche fehlt, oder Indexierungsbegriffe sein, die eine andere Darstellungsweise des Konzepts offenbaren.

Schwache Präzision kann als wiederkehrende irrelevante Ergebnisse auftreten, die mit einem übermäßig breiten Begriff, einem unnötigen Konzept oder einer zu großzügigen Trefferregel verbunden sind, obwohl die Interpretation vom Thema, der Datenbank und der Review-Methode abhängt.

Wenn bekannte relevante Arbeiten beispielsweise durchgängig Fernarbeit verwenden, die Basissuche aber nur Remote-Arbeit und Telearbeit enthält, kann das Hinzufügen von Fernarbeit als eine kontrollierte Änderung und das erneute Ausführen der Suche die Trefferquote steigern; der beobachtete Effekt sollte dann auf einen damit einhergehenden Anstieg irrelevanter Ergebnisse überprüft werden.

Thematische Relevanz und Quellenqualität sind getrennte Prüfungen: Ob ein Treffer zur Forschungsfrage passt, ist nicht dasselbe wie die Beurteilung, ob die Quelle glaubwürdig oder methodisch geeignet ist; diese Beurteilung gehört zur späteren Aufgabe, Quellen für das Literaturreview zu bewerten.

Suche bei zu breiten oder zu engen Ergebnissen anpassen

Eine zu breite oder zu enge Suche ist ein diagnostisches Signal, kein Beleg dafür, dass die Strategie insgesamt falsch ist.

Die Ergebnisanzahl sollte zusammen mit dem Relevanzmuster interpretiert werden: Zu viele irrelevante Ergebnisse können auf eine zu großzügige Suche hindeuten, während zu wenige relevante Ergebnisse auf eine übermäßige Einschränkung hinweisen können.

Identifizieren Sie eine wahrscheinliche Ursache, prüfen Sie, ob sie die Treffer tatsächlich beeinflusst, und testen Sie dann eine gezielte Korrektur, anstatt mehrere Variablen auf einmal zu ändern.

Auf Suchfehler prüfen, die Trefferquote oder Präzision mindern

Ein Suchfehler kann die Trefferquote, die Präzision oder die Reproduzierbarkeit beeinträchtigen, wenn die Abfrage relevante Terminologie auslässt, die Suchlogik falsch anwendet oder eine Datenbanksyntax verwendet, die die beabsichtigte Trefferauswahl verändert.

Diese Fehler können konzeptionell sein, etwa fehlende Begriffe oder ungeeignetes kontrolliertes Vokabular, oder technisch, wie eine fehlerhafte Boolesche Gruppierung oder ein Syntaxfehler.

Die Auswirkung hängt von der Datenbank und der Abfrage ab, daher sollte der Fehler anhand des beobachtbaren Suchverhaltens erkannt werden, bevor er korrigiert wird.

Die Tabelle trennt Suchkonstruktions- und Ausführungsfehler von allgemeinen Literaturreview-Fehlern.

Zu den wichtigen Prüfpunkten gehören fehlende Freitext-Begriffe oder kontrolliertes Vokabular, fehlerhafte Boolesche Gruppierung, Syntaxfehler, übermäßige Trunkierung und unnötige Limitierungen.

Jeder Fehler kann Trefferquote, Präzision oder Reproduzierbarkeit unterschiedlich beeinflussen, daher sollten Erkennungsmerkmale geprüft werden, bevor eine Korrektur vorgenommen wird.

Die Tabelle verknüpft jede Fehlerklasse mit ihrer wahrscheinlichen Folge, einem Erkennungsmerkmal und einem Korrekturansatz.

Suchfehler	Wahrscheinliche Folge	Erkennungsmerkmal	Korrekturansatz
Fehlende Freitext-Begriffe	Die Trefferquote kann sinken, weil Datensätze mit alternativer Autorenterminologie ausgelassen werden.	Bekannte relevante Arbeiten verwenden wiederholt Begriffe, die in der Abfrage fehlen.	Fügen Sie konzeptionell gültige Synonyme oder Terminologievarianten hinzu und führen Sie die Suche erneut aus.
Fehlendes oder ungeeignetes kontrolliertes Vokabular	Relevante indexierte Datensätze können übersehen werden, oder die Präzision kann sinken, wenn ein zu breites Schlagwort expandiert wird.	Der Datenbank-Thesaurus zeigt einen relevanten kontrollierten Begriff, der fehlt, oder die Schlagwortexpansion ruft Konzepte außerhalb des beabsichtigten Umfangs ab.	Ordnen Sie das Konzept dem kontrollierten Vokabular der Datenbank zu und prüfen Sie, ob die Expansion beibehalten, eingeschränkt oder entfernt werden sollte.
Fehlerhafte Boolesche Gruppierung	Die Trefferlogik kann sich ändern, weil Operatoren auf die falschen Begriffsgruppen angewendet werden.	Ein String wie remote work OR telework AND job satisfaction verhält sich anders als die beabsichtigte gruppierte Form (remote work OR telework) AND job satisfaction.	Verwenden Sie Klammern, um Konzeptgruppen und Operatorbeziehungen explizit zu machen.
Datenbanksyntaxfehler	Die Abfrage kann fehlschlagen, eine Feldanweisung ignorieren oder mit unbeabsichtigtem Verhalten ausgeführt werden.	Die Plattform gibt eine Fehlermeldung zurück, schreibt die Abfrage unerwartet um oder wendet den beabsichtigten Feldcode oder Operator nicht an.	Überprüfen Sie die dokumentierte Syntax der Datenbank und korrigieren Sie den betroffenen Feldcode, Operator, die Phrasenregel oder das Symbol.
Übermäßige Trunkierung	Die Präzision kann sinken, weil ein zu kurzer Wortstamm unzusammenhängende Varianten abruft.	Irrelevante Ergebnisse enthalten wiederholt Wörter, die den trunkierten Stamm teilen, nicht aber das beabsichtigte Konzept.	Verwenden Sie einen längeren Stamm, entfernen Sie die Trunkierung oder ersetzen Sie sie gegebenenfalls durch spezifischere Begriffe.
Unnötige Limitierungen oder Filter	Die Trefferquote kann sinken, wenn relevante Datensätze durch Datum, Sprache, Dokumenttyp oder eine andere restriktive Limitierung ausgeschlossen werden.	Bekannte relevante Arbeiten verschwinden erst, nachdem eine Limitierung angewendet wird.	Entfernen oder lockern Sie die unnötige Limitierung und bestätigen Sie, ob die ausgeschlossenen relevanten Datensätze zurückkehren.
Irrelevante oder schwach verwandte Begriffe	Die Präzision kann sinken, weil die Abfrage Datensätze außerhalb des beabsichtigten Konzepts zulässt.	Wiederkehrende irrelevante Ergebnisse werden durch denselben unwesentlichen Begriff getroffen.	Entfernen oder ersetzen Sie den Begriff, wenn er kein erforderliches Konzept in der Suchstrategie repräsentiert.

Die Erkennung sollte vor der Korrektur erfolgen: Vergleichen Sie die Abfrage mit bekannten relevanten Arbeiten, prüfen Sie wiederkehrende irrelevante Ergebnisse, überprüfen Sie das kontrollierte Vokabular und sehen Sie sich, sofern verfügbar, die von der Datenbank interpretierte oder übersetzte Abfrage an.

Korrigieren Sie jeweils einen identifizierbaren Konstruktionsfehler, damit seine Auswirkung auf die Treffer interpretiert werden kann.

Dies hält die Prüfung auf die Suchkonstruktion und -ausführung fokussiert, anstatt in die Quellenbewertung, das Schreiben oder die Synthese abzugleiten.

Die Suchstrategie für Transparenz und Reproduzierbarkeit dokumentieren

Dokumentieren Sie die Suchstrategie, sodass der Suchprozess nachvollziehbar bleibt: Halten Sie fest, was gesucht wurde, wo es gesucht wurde, wann die Suche ausgeführt wurde und unter welchen Bedingungen.

Eine klare Suchaufzeichnung unterstützt die Transparenz und kann die Rekonstruktion der Suche ermöglichen, wenn ausreichend Details für die Review-Methode bewahrt werden.

Halten Sie inhaltliche Entscheidungen zum Zeitpunkt der Suche fest, damit spätere Versionen verstanden werden können, ohne sich auf das Gedächtnis zu verlassen.

Ein praktisches Suchprotokoll sollte überprüfbare Suchbedingungen und -entscheidungen erfassen, anstatt die durch die Suche abgerufene Literatur zu organisieren.

Notieren Sie die genauen Werte für die Datenbank, den Suchstring, das Suchdatum, die Felder, Filter oder Limitierungen und die Trefferanzahl, soweit diese Anzahl zur Interpretation der Suche beiträgt.

Bewahren Sie für jede inhaltliche Verfeinerung die Version oder das geänderte Element, den Grund für die Änderung und gegebenenfalls die beobachtete Wirkung.

Die Aufzeichnung sollte detailliert genug sein, um die für die Review-Methode angemessenen Suchbedingungen zu rekonstruieren; ein illustrativer Eintrag könnte beispielsweise festhalten: Datenbank: MEDLINE; Suchdatum: 17. September 2026; Suchstring: (remote work OR telework OR telecommuting) AND (job satisfaction OR employee satisfaction); Felder: Titel und Zusammenfassung; Filter oder Limitierungen: keine; Trefferanzahl: die bei der Ausführung der Suche beobachtete Anzahl; Verfeinerung: „telecommuting“ hinzugefügt, nachdem es als relevante alternative Terminologie identifiziert wurde.

• Datenbank oder Suchsystem: Notieren Sie, wo die Suche ausgeführt wurde.
• Suchstring: Bewahren Sie die exakte ausgeführte Abfrage.
• Suchdatum: Notieren Sie, wann die Suche ausgeführt wurde.
• Felder: Geben Sie die verwendeten durchsuchbaren Felder an.
• Filter oder Limitierungen: Notieren Sie Einschränkungen, die die durchsuchbare Menge verändert haben.
• Trefferanzahl: Notieren Sie die beobachtete Anzahl, wenn sie für die Interpretation dieser Suchversion nützlich ist.
• Verfeinerung: Vermerken Sie eine inhaltliche Änderung, ihren Grund und gegebenenfalls ihre beobachtete Wirkung.

Für ein gewöhnliches Literaturreview muss die Suchaufzeichnung möglicherweise nur ausreichend Details enthalten, um den Prozess verständlich und nachvollziehbar zu machen, während systematische Reviews und andere Evidenzsynthesemethoden möglicherweise strengere Anforderungen an Reproduzierbarkeit und Berichterstattung haben, die durch die Review-Methode oder anwendbare Leitlinien bestimmt werden.

Die Suchdokumentation unterstützt eine angemessene Reproduzierbarkeit, garantiert jedoch nicht, dass eine andere Suche einen identischen Ergebnissatz liefert, insbesondere wenn sich Datenbankinhalte oder Indexierung ändern.

Sobald der Suchprozess dokumentiert ist, besteht die nächste separate Aufgabe darin, die abgerufenen Quellen zu ordnen.

Datenbanken, Suchstrings, Daten und Limitierungen erfassen

Halten Sie die Suchbedingungen zum Zeitpunkt der Ausführung jeder Suche fest, einschließlich der Datenbank, gegebenenfalls der Plattform, des exakten Suchstrings, des Suchdatums, der durchsuchten Felder, der Filter oder Limitierungen und der Trefferanzahl, wenn diese hilft, die Treffer nachzuverfolgen.

Das Erfassen dieser Details während der Ausführung bewahrt die Bedingungen, unter denen die Ergebnisse erzeugt wurden, und vermeidet die spätere Rekonstruktion der Suche aus dem Gedächtnis.

Die Suchaufzeichnung sollte die exakt verwendeten Werte enthalten und nicht eine vereinfachte Zusammenfassung der Abfrage.

Die Datenbank und die Plattform sollten unterschieden werden, wenn dieselbe Datenbank über verschiedene Oberflächen durchsucht werden kann, da sich Feldbezeichnungen, Syntax oder Suchverhalten je nach Plattform unterscheiden können.

Durchsuchte Felder und Filter oder Limitierungen sollten genau so aufgezeichnet werden, wie sie angewendet wurden, während eine Trefferanzahl nützlich ist, wenn sie hilft, eine bestimmte Suchversion zu identifizieren oder eine spätere Verfeinerung zu vergleichen.

Die Tabelle erfasst diese Aufzeichnungsfelder einheitlich, sodass die Suchbedingungen später interpretiert werden können.

Die Beispielwerte zusammen repräsentieren einen realistischen Suchdatensatz und keine Quellenverwaltungsmetadaten.

Feld	Was aufgezeichnet wird	Beispielwert
Datenbank / Plattform	Nennen Sie die Datenbank und, sofern für die Reproduzierbarkeit relevant, die verwendete Plattform oder Suchoberfläche.	MEDLINE via Ovid
Suchstring	Notieren Sie die vollständige Suchsyntax exakt wie ausgeführt, einschließlich Boolescher Operatoren, Phrasen, Trunkierung und Feldcodes.	(remote work OR telework OR telecommuting) AND (job satisfaction OR employee satisfaction)
Suchdatum	Notieren Sie das Datum, an dem die Suche ausgeführt wurde.	17. September 2026
Durchsuchte Felder	Geben Sie die Felder an, in denen die Begriffe gesucht wurden.	Titel und Zusammenfassung
Filter / Limitierungen	Notieren Sie alle Datums-, Sprach-, Dokumenttyp-, Bevölkerungs- oder andere Einschränkungen, die auf die Treffer angewendet wurden.	Keine weiteren Filter oder Limitierungen
Trefferanzahl	Notieren Sie die Anzahl der Ergebnisse, wenn sie materiell hilft, diese Suchversion zu identifizieren oder zu vergleichen.	Die bei der Ausführung der Suche angezeigte Anzahl notieren

Änderungen während der Suchverfeinerung dokumentieren

Dokumentieren Sie jede Überarbeitung der Suchstrategie, sodass der Versionsverlauf nachvollziehbar bleibt, anstatt frühere Entscheidungen ohne Erklärung zu überschreiben.

Ein nützliches Änderungsprotokoll verknüpft Version oder Datum → konkrete Änderung → Grund → beobachtete Wirkung. Die Änderung kann Suchbegriffe, Boolesche Operatoren, durchsuchte Felder, Filter oder Limitierungen sowie datenbankspezifische Syntax betreffen.

Bewahren Sie frühere Versionen auf, einschließlich Änderungen, die neutrale oder weniger nützliche Ergebnisse erbracht haben, wenn ein nachvollziehbarer Versionsverlauf erforderlich ist.

Version

Version 2

Änderung

telecommuting als zusätzliche Alternative in der Konzeptgruppe Remote-Arbeit aufgenommen.

Grund

Der Begriff trat wiederholt in bekannten relevanten Arbeiten auf und fehlte in der bisherigen Abfrage.

Beobachtete Wirkung

Nach erneuter Ausführung wurden zusätzliche relevante Datensätze mit dieser Terminologie gefunden; eine veränderte Gesamttrefferzahl wird separat als Beobachtung dokumentiert.

Bewahren Sie frühere Versionen auch dann auf, wenn eine Änderung wenig Nutzen bringt oder zusätzliches Rauschen erzeugt. Das Änderungsprotokoll soll den tatsächlichen Entscheidungsverlauf sichtbar machen und nicht nachträglich nur erfolgreiche Anpassungen darstellen.

Beispiel einer ausgearbeiteten Suchstrategie für ein Literaturreview

Betrachten Sie die Forschungsfrage: Wie hängt Remote-Arbeit mit der Arbeitszufriedenheit von Mitarbeitern zusammen? Dieses Beispiel einer ausgearbeiteten Suchstrategie für ein Literaturreview zeigt, wie diese Frage in durchsuchbare Konzepte, Keywords, Schlagwörter, Boolesche Logik, Datenbankanpassung, Verfeinerung und einen abschließenden Suchdatensatz übersetzt werden kann.

Das Beispiel ist illustrativ, daher können eine andere Forschungsfrage, Methode oder Datenbank andere Terminologie oder Suchentscheidungen erfordern.

1. Die Beispiel-Frage festlegen: Die Forschungsfrage stabil halten, sodass jede spätere Suchentscheidung an denselben Umfang gebunden bleibt, anstatt während der Suche neue Konzepte einzuführen.
2. Durchsuchbare Konzepte extrahieren: Die Frage in die Konzeptgruppen Remote-Arbeit und Arbeitszufriedenheit aufteilen. Diese Konzepte werden zu den Einheiten, die später mit UND verbunden werden.
3. Begriffe für jedes Konzept entwickeln: Für Remote-Arbeit könnten Kandidaten-Keywords Remote-Arbeit, Telearbeit, Fernarbeit und Arbeiten von zu Hause umfassen; für Arbeitszufriedenheit könnten Begriffe Arbeitszufriedenheit und Mitarbeiterzufriedenheit umfassen. Relevante Schlagwörter können ebenfalls hinzugefügt werden, wenn die ausgewählte Datenbank kontrolliertes Vokabular bereitstellt, da indexierte Terminologie von der Autorenformulierung abweichen kann.
4. Suche kombinieren, anpassen und verfeinern: Alternativen mit ODER gruppieren und die beiden Konzeptgruppen mit UND verbinden, was (Remote-Arbeit ODER Telearbeit ODER Fernarbeit ODER Arbeiten von zu Hause) UND (Arbeitszufriedenheit ODER Mitarbeiterzufriedenheit) ergibt. Klammern bewahren die beabsichtigten Booleschen Beziehungen zwischen den Gruppen. Wenn die Suche an eine bestimmte Datenbank angepasst wird, müssen Feldsyntax oder Schlagwörter möglicherweise übersetzt werden, während die konzeptionelle Logik dieselbe bleibt. Wenn bekannte relevante Arbeiten wiederholt Fernarbeit verwenden und dieser Begriff in einer früheren Version fehlte, ist das Hinzufügen eine Verfeinerung, die darauf abzielt, Datensätze mit dieser Terminologie abzurufen; die überarbeitete Suche sollte dann erneut ausgeführt und ihre beobachtete Wirkung dokumentiert werden.
5. Die abschließende Suche dokumentieren: Die Datenbank oder Plattform, den exakten Suchstring, das Suchdatum, die durchsuchten Felder, Filter oder Limitierungen, die Trefferanzahl, wenn nützlich, und den Grund für inhaltliche Verfeinerungen bewahren. Zum Beispiel: Datenbank: MEDLINE via Ovid; Suchstring: (Remote-Arbeit ODER Telearbeit ODER Fernarbeit ODER Arbeiten von zu Hause) UND (Arbeitszufriedenheit ODER Mitarbeiterzufriedenheit); Suchdatum: 17. September 2026; Durchsuchte Felder: Titel und Zusammenfassung; Filter oder Limitierungen: keine; Verfeinerung: „Fernarbeit“ hinzugefügt, nachdem es in bekannten relevanten Arbeiten aufgetreten ist. Dieser Suchdatensatz macht das Beispiel später interpretierbar, ohne seine genauen Entscheidungen als universelle Vorlage zu behandeln.

Die abgeschlossene Suchstrategie liefert einen nachvollziehbaren Satz potenziell relevanter Datensätze, ist aber nur ein Input für den breiteren Arbeitsablauf des Literaturreview schreiben.

Die Quellenbewertung, -ordnung, -synthese und das Schreiben erfolgen nach der Suche und sind nicht Teil dieses ausgearbeiteten Suchbeispiels.