Mi az az erdei parcella és mire használják?

A metaanalízis olyan statisztikai megközelítés, amely több tanulmány eredményeit egyesíti, hogy teljesebb képet adjon egy adott beavatkozás vagy kezelés hatásairól.

A metaanalíziseket gyakran használják az orvosi és egészségügyi területeken, valamint számos más területen is, hogy bizonyítékokon alapuló javaslatokat adjanak a klinikai gyakorlat, a szakpolitikák kialakítása és a jövőbeli tanulmányok számára.

Az erdődiagram használata nagyon gyakori a metaanalízisekben, mivel egyszerű és tömör módszer a több tanulmány eredményeinek bemutatására, miután az egyes tanulmányok hatásméretei és konfidenciaintervallumai közvetlenül érthetők.

Ez a cikk a következő kérdésekre keresi a választ: mi az az erdőparcella és mire használják? Hogy Ön készen álljon arra, hogy a következő tanulmányában elkezdje használni az erdőparcellákat.

Mi az az erdőparcella és mire használják?

Az erdődiagram a metaanalízis eredményeinek grafikus ábrázolása. Az erdődiagram a metaanalízis eredményeit úgy ábrázolja, hogy megjeleníti az egyes kutatások hatásméretét és konfidenciaintervallumát, valamint a teljes összefoglaló hatást és konfidenciaintervallumot. Az egyes tanulmányokat vízszintes vonalakkal ábrázolják, az egyes vonalak hossza pedig a konfidenciaintervallumot jelöli.

A teljes összefoglaló hatást gyakran rombusz alakban ábrázolják, a rombusz szélessége pedig a konfidenciaintervallumot tükrözi.

Az erdődiagram lehetővé teszi több tucat tanulmány eredményeinek egyszerű összehasonlítását azáltal, hogy a metaanalízis eredményeit egyszerű és érthető vizuális formában mutatja be, így hasznos elem a kutatók, az egészségügyi szakemberek és a döntéshozók számára, akik a metaanalízis eredményei alapján megalapozott döntéseket szeretnének hozni.

Van valami köze a fákhoz?

Nem, az erdei parcellának semmi köze a fákhoz. Az ábrát azért nevezik "erdei ábrának", mert úgy néz ki, mint egy erdő: az egyes tanulmányokat függőleges vonalakkal ábrázolják (mint a fatörzsek), az összesített összhatást pedig egy rombusz alakzat jelzi (mint egy tisztás az erdőben). A kifejezés metaforája számos különböző kutatásnak, amelyek a tényekről alkotott szélesebb és alaposabb képet alkotva egyesülnek.

A hatékony infografikák már csak egy lépésnyire vannak a céltól

Az Mind the Graph-t egy könnyen használható lehetőségként hoztuk létre a tudósok számára, akik könnyedén tervezhetnek gyönyörű infografikákat. A munkaterületre érve csak az elemeket kell a vászonra húznia, vagy ha szeretné, kezdheti valamelyik sablonunk szerkesztésével is, és kész! Ennyire egyszerűen növelheti annak az esélyét, hogy a vizualitás erejével több idézetet kapjon a tanulmánya.

Kezdje el a teremtést most

Egy erdőparcella részei

Egy erdőparcellában több fontos rész is szerepel:

A tanulmány azonosítása: Minden egyes tanulmányt külön névvel vagy azonosítóval lehet azonosítani.
Hatásméret: A beavatkozás vagy a kezelés hatásának intenzitását a hatásmérettel mérik. A vizsgált adatok típusától függően gyakran átlagkülönbségként, esélyhányadosként, kockázati hányadosként vagy kockázati hányadosként jelentik.
Bizonossági intervallumok: A konfidenciaintervallum a hatásméret becslését övező bizonytalanság mérése. Gyakran vízszintes vonallal ábrázolják, amelynek hossza azt az értéktartományt jelzi, amely valószínűleg magában foglalja a valódi hatásméretet.
Összegző hatás: A teljes összefoglaló hatás a metaanalízisbe bevont összes egyedi tanulmány hatásméretének összege.
Heterogenitás: Az egyes tanulmányok eredményeinek változékonyságát heterogenitásnak nevezzük. Az erdődiagram segítségével azonosítani lehet a megállapítások variabilitásának forrásait, és jelezni lehet a kiugró értékeket vagy eltéréseket.
P-érték: A hatásméret statisztikai érvényességének statisztikai mutatója. Ha a nullhipotézis igaz, akkor azt tükrözi, hogy mekkora a valószínűsége annak, hogy a jelentett hatásméret véletlenszerű.
Súly: A súly azt jelzi, hogy az egyes tanulmányok mennyivel járulnak hozzá az általános összhatáshoz. A súly gyakran függ az egyes tanulmányok méretétől vagy pontosságától.

Tippek az erdőparcellák értelmezéséhez

Most, hogy megértette, mi az az erdődiagram és mire használják, képesnek kell lennie értelmezni azt.

Keresse az ábrán a rombusz alakot, amely az általános elemzés hatásméretét mutatja. A gyémánt szélessége a becsült hatásméretet övező bizonytalanság mértékét jelzi.
Az egyes tanulmányokból kiinduló vízszintes vonalak az egyes kutatások hatásméreteinek konfidencia tartományait mutatják. Ha a vonal nulla, az azt jelenti, hogy nincs elegendő adat a vizsgált beavatkozás vagy kezelés érdemi hatásának kimutatásához.
Vizsgálja meg a megállapításokat a kiugró értékek vagy eltérések szempontjából, amelyeket a többinél lényegesen hosszabb vagy rövidebb vízszintes vonalak jelezhetnek. Ez azt jelentheti, hogy az egyik tanulmány megállapításai nem állnak összhangban a többi tanulmány eredményeivel, ami hatással lehet az általános következtetésre.
Vegye figyelembe a hatásméretek általános irányát. Ha a legtöbb vonal a nullától jobbra van, az azt jelzi, hogy a beavatkozás vagy kezelés kedvező hatást fejtett ki. Negatív hatást mutat, ha a vonalak többsége a nullától balra van.
Vegye figyelembe az egyes vizsgálatok nagyságrendjét, amelyet az elemzésben az egyes vizsgálatokhoz rendelt súly jelez. A nagyobb, jobban megtervezett kutatások nagyobb hatással lehetnek a végső megállapításra, mint a kisebbek.

A vizuális kommunikáció és a tudományos oktatás sikere a fontos számunkra

A világos, egyszerű és vonzó vizuális elemek használata segíthet a kommunikáció és a tudományos oktatás sikerének növelésében. Azáltal, hogy a vizuális elemek vonzóbbá és interaktívabbá teszik az ismereteket, a téma jobb megértésének eredményeképpen a tanulók elkötelezettségét és ösztönzését is szolgálhatják. Használja a Mind The Graph eszközt, és javítsa azonnal a kutatásait.

Növelje a kutatásom illusztrációkkal