Metaanalüüs on statistiline lähenemisviis, mis ühendab mitme uuringu tulemused, et anda täielikumat pilti teatud sekkumise või ravi mõjust. 

Metaanalüüse kasutatakse sageli meditsiini- ja tervishoiuvaldkondades, aga ka paljudes muudes valdkondades, et anda tõenduspõhiseid soovitusi kliinilise praktika, poliitika kujundamise ja tulevaste uuringute jaoks.

Meta-analüüsides on metsaplokkide kasutamine väga levinud, kuna see on lihtne ja lühike meetod mitme uuringu tulemuste esitamiseks, mis järgib iga uuringu mõju suuruse ja usaldusvahemiku otsest mõistmist.

Käesoleva artikli eesmärk on vastata järgmistele küsimustele: mis on metsatükk ja milleks seda kasutatakse? Et te oleksite valmis oma järgmises uuringus metsakrundi kasutama hakkama.

Mis on metsatükk ja milleks seda kasutatakse?

Metsakujutis on meta-analüüsi tulemuste graafiline esitus. Metaanalüüsi tulemusi kujutatakse meta-analüüsi diagrammi abil, näidates iga üksiku uuringu mõju suurust ja usaldusvahemikku, samuti üldist kokkuvõtlikku mõju ja usaldusvahemikku. Üksikuid uuringuid kujutatakse horisontaalsete joontega, kusjuures iga joone pikkus tähistab usaldusvahemikku. 

Üldine kokkuvõttev mõju esitatakse sageli rombikujulisena, kusjuures rombiku laius peegeldab usaldusvahemikku. 

Metsapilt võimaldab kümnete uuringute tulemuste lihtsat võrdlemist, esitades metaanalüüsi tulemused lihtsas ja arusaadavas visuaalses vormis, mis muudab selle kasulikuks elemendiks teadlastele, tervishoiutöötajatele ja poliitikakujundajatele, kes soovivad teha metaanalüüsi tulemuste põhjal hästi informeeritud otsuseid.

Kas see on kuidagi seotud puudega? 

Ei, metsatükil ei ole puudega midagi pistmist. Diagrammi nimetatakse "metsaplotiks", kuna see näeb välja nagu mets, kuna üksikuid uuringuid kujutavad vertikaalsed jooned (nagu puutüved) ja üldist kokkuvõtvat mõju näitab rombikujuline joon (nagu metsas asuv lagendik). Termin on metafoor paljude erinevate uuringute ühendamiseks, et luua laiem ja põhjalikum pilt faktidest.

Tõhusad infograafiad on vaid ühe sammu kaugusel

Lõime Mind the Graph kui hõlpsasti kasutatava võimaluse teadlastele, kes kujundavad ilusaid infograafiaid vaevata. Kui olete tööruumis, peate lihtsalt lohistama elemendid oma lõuendile või kui soovite, võite alustada ka ühe meie malli redigeerimisest ja valmis! Nii lihtsalt kui see on, saate visuaalide jõuga suurendada oma töö tõenäosust saada rohkem tsiteeringuid.

Alusta loomist nüüd

Metsatüki osad

Metsatükk sisaldab mitmeid olulisi osi:

  • Uuringu määratlus: Iga üksikuuring on identifitseeritav eraldi nime või tunnuse abil. 
  • Efekti suurus: Sekkumise või ravi mõju intensiivsust mõõdetakse efekti suurusega. Sõltuvalt uuritavate andmete tüübist esitatakse see sageli keskmise erinevuse, koefitsientide suhte, riskisuhte või ohu suhtarvuna. 
  • Usaldusvahemikud: Usaldusvahemik on mõõtemääramatus, mis iseloomustab mõju suuruse hinnangut. Seda illustreeritakse sageli horisontaalse joonega, mille pikkus näitab väärtuste vahemikku, mis tõenäoliselt hõlmab tegelikku efekti suurust. 
  • Kokkuvõtlik mõju: Üldine kokkuvõtlik mõju on kõigi metaanalüüsi kaasatud üksikuuringute mõju suuruste summa. 
  • Heterogeensus: Üksikute uuringute tulemuste varieeruvust nimetatakse heterogeensuseks. Metsakujutise abil saab tuvastada kõik tulemuste varieeruvuse allikad ja näidata mis tahes kõrvalekaldeid või lahknevusi. 
  • P-väärtus: Mõju suuruse statistilise kehtivuse statistiline näitaja. Kui nullhüpotees on tõene, kajastab see tõenäosust, et teatatud efekti suurus saadakse juhuslikult. 
  • Kaal: Kaal on näitaja, mis näitab, kui suur on iga konkreetse uuringu panus üldisesse kogumõjusse. Kaal sõltub sageli iga uuringu suurusest või täpsusest.

Näpunäiteid metsajoonise tõlgendamise kohta

Nüüd, kui olete aru saanud, mis on metsaplaan ja milleks seda kasutatakse, peaksite olema võimeline seda tõlgendama.

  1. Vaadake joonisel rombikujulist kuju, mis näitab kogu analüüsi mõju suurust. Raua laius näitab hinnangulise mõju suuruse määramatust.
  2. Igast uuringust välja ulatuvad horisontaalsed jooned näitavad iga uuringu efekti suuruse usaldusvahemikku. Kui joonel on null, tähendab see, et andmed on ebapiisavad, et näidata vaatlusaluse sekkumise või ravi olulist mõju.
  3. Uurige tulemusi kõrvalekallete või lahknevuste suhtes, mida võivad näidata horisontaalsed jooned, mis on teistest oluliselt pikemad või lühemad. See võib tähendada, et ühe uuringu tulemused on vastuolus teiste uuringutega, mis võib mõjutada üldist järeldust.
  4. Võtke arvesse mõju suuruse üldist suunda. Kui enamik joontest on nullist paremal, näitab see, et sekkumine või ravi avaldas soodsat mõju. Negatiivset mõju näitab see, kui enamik joontest on nullist vasakul.
  5. Võtke arvesse iga uuringu ulatust, mida näitab igale uuringule analüüsis omistatud kaal. Suuremad, paremini kavandatud uuringud võivad mõjutada lõpptulemust rohkem kui väiksemad.

Me hoolime teie edukusest visuaalse kommunikatsiooni ja teadusliku hariduse valdkonnas.

Selgete, lihtsate ja kaasahaaravate visuaalsete elementide kasutamine võib aidata suurendada edu teabevahetuses ja teaduslikus hariduses. Muutes teadmised kaasahaaravamaks ja interaktiivsemaks, võivad visuaalsed elemendid aidata kaasa ka õppijate kaasamisele ja julgustamisele, mis tuleneb teema paremast mõistmisest. Kasutage Mind The Graphi kui oma valitud vahendit ja parandage kohe oma teadustööd.

Suurendada minu uurimistöö illustratsioonidega

Seotud artiklid
logo-subscribe

Tellige meie uudiskiri

Eksklusiivne kvaliteetne sisu tõhusa visuaalse
teabevahetus teaduses.

- Eksklusiivne juhend
- Disaini näpunäited
- Teaduslikud uudised ja suundumused
- Juhendid ja mallid