En metaanalyse er en statistisk tilgang, der kombinerer resultaterne af flere undersøgelser for at give et mere komplet billede af virkningerne af en bestemt intervention eller behandling.
Metaanalyser bruges ofte inden for medicin og sundhed samt mange andre områder til at give evidensbaserede forslag til klinisk praksis, politikformulering og fremtidige undersøgelser.
Brugen af skovdiagrammer er meget almindelig inden for metaanalyser, som en enkel og kortfattet metode til at repræsentere resultaterne af flere undersøgelser, efter en direkte forståelse af effektstørrelserne og konfidensintervallerne for hver af disse undersøgelser.
Denne artikel har til formål at besvare følgende spørgsmål: Hvad er et forest plot, og hvad bruges det til? Så du er klar til at begynde at bruge forest plots i dit næste studie.
Hvad er en skovparcel, og hvad bruges den til?
Et forest plot er en grafisk fremstilling af metaanalysens resultater. Et forest plot viser resultaterne af en metaanalyse ved at vise effektstørrelsen og konfidensintervallet for hver enkelt undersøgelse, samt den samlede opsummerede effekt og konfidensintervallet. Individuelle undersøgelser er afbildet med vandrette linjer, hvor hver linjes længde angiver konfidensintervallet.
Den samlede opsummerende effekt repræsenteres ofte som en diamantform, hvor diamantens bredde afspejler konfidensintervallet.
Forest plot gør det muligt at sammenligne resultaterne af snesevis af undersøgelser ved at præsentere resultaterne af en metaanalyse i et enkelt og forståeligt visuelt format, hvilket gør det til et nyttigt element for forskere, sundhedspersonale og politiske beslutningstagere, der ønsker at træffe velinformerede beslutninger baseret på resultaterne af en metaanalyse.
Er det relateret til træer på nogen måde?
Nej, et skovplot har intet med træer at gøre. Plottet kaldes et "forest plot", fordi det ligner en skov, hvor de enkelte undersøgelser er afbildet med lodrette linjer (som træstammer), og den samlede opsummerende effekt er angivet med en diamantform (som en lysning i skoven). Udtrykket er en metafor for mange forskellige undersøgelser, der kombineres for at skabe et bredere og mere grundigt billede af fakta.
Effektiv infografik er kun et skridt væk
Vi skabte Mind the Graph som en brugervenlig mulighed for forskere til at designe smukke infografikker uden besvær. Når du er i arbejdsområdet, skal du bare trække og slippe elementer i dit lærred, eller hvis du foretrækker det, kan du også starte med at redigere en af vores skabeloner, og færdig! Så enkelt kan du øge chancerne for, at din artikel får flere citationer ved hjælp af det visuelle.
Dele af en skovparcel
En skovgrund består af flere vigtige dele:
- Identifikation af undersøgelsen: Hvert enkelt studie kan identificeres med et særskilt navn eller en identifikator.
- Effektstørrelse: Intensiteten af interventionen eller behandlingseffekten måles ved hjælp af effektstørrelsen. Afhængigt af hvilken type data, der undersøges, rapporteres det ofte som en gennemsnitlig forskel, odds ratio, risk ratio eller hazard ratio.
- Konfidensintervaller: Konfidensintervallet er et mål for den usikkerhed, der omgiver estimatet af effektstørrelsen. Det illustreres ofte med en vandret linje, hvis længde angiver det interval af værdier, der sandsynligvis omfatter den ægte effektstørrelse.
- Opsummerende effekt: Den samlede opsummerede effekt er summen af effektstørrelserne fra alle de individuelle studier, der indgår i metaanalysen.
- Heterogenitet: Variationen i resultaterne af de enkelte undersøgelser kaldes heterogenitet. Skovplottet kan identificere eventuelle kilder til variation i resultaterne og indikere eventuelle outliers eller uoverensstemmelser.
- P-værdi: En statistisk indikator for den statistiske validitet af effektstørrelsen. Hvis nulhypotesen er sand, afspejler den sandsynligheden for at få den rapporterede effektstørrelse ved en tilfældighed.
- Vægt: Vægten er en indikator for, hvor meget hvert enkelt studie bidrager til den samlede effekt. Vægten er ofte afhængig af størrelsen eller præcisionen af det enkelte studie.
Tips til, hvordan man fortolker et skovplot
Nu, hvor du forstår, hvad et skovplot er, og hvad det bruges til, bør du være i stand til at fortolke det.
- Se efter diamantformen i figuren, som viser den samlede analyses effektstørrelse. Diamantens bredde repræsenterer mængden af usikkerhed omkring den estimerede effektstørrelse.
- De vandrette linjer, der strækker sig fra hvert studie, viser konfidensintervallerne for hver forsknings effektstørrelser. Hvis linjen har et nul, betyder det, at der ikke er tilstrækkelige data til at påvise en meningsfuld effekt af den pågældende intervention eller behandling.
- Undersøg resultaterne for afvigelser eller uoverensstemmelser, som kan indikeres af vandrette linjer, der er væsentligt længere eller kortere end resten. Det kan betyde, at resultaterne fra et studie ikke stemmer overens med resultaterne fra andre, hvilket kan have indflydelse på den overordnede konklusion.
- Vær opmærksom på den generelle retning af effektstørrelserne. Hvis de fleste linjer er til højre for nul, indikerer det, at interventionen eller behandlingen havde en gunstig effekt. En negativ indflydelse vises, hvis de fleste linjer er til venstre for nul.
- Overvej størrelsen af hvert studie, som angivet af den vægt, der er tildelt hvert studie i analysen. Større, bedre designede undersøgelser kan have en større indflydelse på det endelige resultat end mindre undersøgelser.
Vi bekymrer os om din succes med visuel kommunikation og videnskabelig uddannelse
Brug af klare, enkle og engagerende visuelle elementer kan være med til at øge succesen inden for kommunikation og videnskabelig uddannelse. Ved at gøre viden mere engagerende og interaktiv kan visuelle elementer også tjene til at engagere og opmuntre eleverne som et resultat af en forbedret forståelse af emnet. Brug Mind The Graph som dit foretrukne værktøj, og forbedr din forskning med det samme.
Tilmeld dig vores nyhedsbrev
Eksklusivt indhold af høj kvalitet om effektiv visuel
kommunikation inden for videnskab.
