메타분석은 여러 연구의 결과를 결합하여 특정 개입이나 치료의 효과에 대한 보다 완전한 그림을 제공하는 통계적 접근 방식입니다. 

메타분석은 의료 및 보건 분야뿐만 아니라 다른 많은 분야에서 임상 진료, 정책 수립 및 향후 연구를 위한 근거 기반 제안을 제공하기 위해 자주 활용됩니다.

포레스트 플롯의 사용은 메타 분석에서 매우 일반적이며, 각 연구의 효과 크기와 신뢰 구간을 직접적으로 이해한 후 여러 연구의 결과를 나타내는 간단하고 간결한 방법으로 사용됩니다.

이 글은 포레스트 플롯이란 무엇이며 어떤 용도로 사용되나요? 다음 학습에서 포레스트 플롯을 활용할 준비가 되셨으면 합니다.

포레스트 플롯이란 무엇이며 어떤 용도로 사용되나요?

포레스트 플롯은 메타분석 결과를 그래픽으로 표현한 것입니다. 포레스트 플롯은 각 개별 연구의 효과 크기와 신뢰 구간은 물론 전체 요약 효과와 신뢰 구간을 표시하여 메타분석의 결과를 나타냅니다. 개별 연구는 수평선으로 표시되며 각 선의 길이는 신뢰 구간을 나타냅니다. 

전체 요약 효과는 종종 다이아몬드 모양으로 표시되며, 다이아몬드의 너비는 신뢰 구간을 반영합니다. 

포레스트 플롯은 메타분석 결과를 간단하고 이해하기 쉬운 시각적 형식으로 제시하여 수십 개의 연구 결과를 간단하게 비교할 수 있어 메타분석 결과를 바탕으로 정보에 입각한 의사 결정을 내리고자 하는 연구자, 의료 전문가 및 정책 입안자에게 유용한 요소입니다.

나무와 어떤 식으로든 관련이 있나요? 

아니요, 포레스트 플롯은 나무와는 아무런 관련이 없습니다. 이 플롯은 나무 줄기처럼 수직선으로 표시된 개별 연구와 숲의 개간지처럼 다이아몬드 모양으로 표시된 전체 요약 효과를 가진 숲처럼 보이기 때문에 '포레스트 플롯'이라고 불립니다. 이 용어는 수많은 개별 연구가 결합되어 보다 폭넓고 철저한 사실에 대한 그림을 만들어내는 것을 은유적으로 표현한 것입니다.

효과적인 인포그래픽은 한 걸음만 더 가면 됩니다.

과학자들이 손쉽게 멋진 인포그래픽을 디자인할 수 있도록 사용하기 쉬운 옵션으로 Mind the Graph를 만들었습니다. 작업 공간에 들어가면 요소를 캔버스에 끌어다 놓기만 하면 되고, 원하는 경우 템플릿 중 하나를 편집하여 시작할 수도 있습니다. 이렇게 간단하게 시각적 요소의 힘을 빌려 논문의 인용 가능성을 높일 수 있습니다.

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숲 플롯의 일부

포리스트 플롯에는 몇 가지 중요한 부분이 포함되어 있습니다:

  • 연구 식별: 각 개별 연구는 고유한 이름 또는 식별자로 식별할 수 있습니다. 
  • 효과 크기: 개입 또는 치료 효과의 강도는 효과 크기로 측정됩니다. 조사하는 데이터 유형에 따라 평균 차이, 오즈비, 위험비 또는 위험비로 보고되는 경우가 많습니다. 
  • 신뢰 구간: 신뢰 구간은 효과 크기 추정을 둘러싼 불확실성을 측정한 값입니다. 이는 종종 수평선으로 표시되며, 그 길이는 실제 효과 크기를 포함할 가능성이 있는 값의 범위를 나타냅니다. 
  • 요약 효과: 전체 요약 효과는 메타 분석에 포함된 모든 개별 연구의 효과 크기를 합한 것입니다. 
  • 이질성: 개별 연구 결과의 변동성을 이질성이라고 합니다. 포레스트 플롯은 결과의 모든 변동성 원인을 식별하고 이상값 또는 불일치를 나타낼 수 있습니다. 
  • P-값: 효과 크기의 통계적 유효성을 나타내는 통계적 지표입니다. 귀무가설이 참이면 보고된 효과 크기를 우연히 얻을 수 있는 가능성을 반영합니다. 
  • 무게: 가중치는 각 특정 연구가 전체 총 영향력에 얼마나 기여하는지를 나타내는 지표입니다. 가중치는 각 연구의 규모나 정밀도에 따라 달라지는 경우가 많습니다.

포리스트 플롯을 해석하는 방법에 대한 팁

이제 포레스트 플롯이 무엇이며 어떤 용도로 사용되는지 이해했으니 이제 이를 해석할 수 있을 것입니다.

  1. 그림에서 전체 분석의 효과 크기를 나타내는 다이아몬드 모양을 찾습니다. 다이아몬드의 너비는 예상 효과 크기를 둘러싼 불확실성의 정도를 나타냅니다.
  2. 각 연구에서 뻗어 있는 수평선은 각 연구의 효과 크기에 대한 신뢰도 범위를 나타냅니다. 선이 0이면 고려 중인 개입 또는 치료의 의미 있는 효과를 입증할 데이터가 충분하지 않음을 의미합니다.
  3. 연구 결과에서 이상값이나 불일치가 있는지 살펴봅니다. 이상값이나 불일치는 다른 연구 결과보다 상당히 길거나 짧은 수평선으로 표시될 수 있습니다. 이는 한 연구의 결과가 다른 연구의 결과와 일치하지 않음을 의미할 수 있으며, 이는 전체 결론에 영향을 미칠 수 있습니다.
  4. 효과 크기의 일반적인 방향을 고려합니다. 대부분의 선이 0의 오른쪽에 있으면 개입 또는 치료가 긍정적인 영향을 미쳤음을 나타냅니다. 대부분의 선이 0의 왼쪽에 있으면 부정적인 영향이 있음을 나타냅니다.
  5. 분석에서 각 연구에 할당된 가중치로 표시된 대로 각 연구의 규모를 고려합니다. 규모가 크고 잘 설계된 연구가 소규모 연구보다 최종 결과에 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

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