En metaanalyse er en statistisk metode som kombinerer resultatene fra flere studier for å gi et mer fullstendig bilde av effekten av en bestemt intervensjon eller behandling. 

Metaanalyser brukes ofte innen medisin og helse, men også på mange andre områder, for å gi evidensbaserte forslag til klinisk praksis, politikkutforming og fremtidige studier.

Bruk av skogdiagrammer er svært vanlig i metaanalyser, som en enkel og kortfattet metode for å presentere funnene fra flere studier, etter en direkte forståelse av effektstørrelsene og konfidensintervallene for hver av disse studiene.

Denne artikkelen tar sikte på å svare på følgende spørsmål: Hva er en forest plot og hva brukes den til? Slik at du er klar til å begynne å bruke skogparseller i din neste studie.

Hva er en skogstomt og hva brukes den til?

A forest plot is a graphical representation of meta-analysis findings. A forest plot depicts the findings of a meta-analysis by displaying the effect size and confidence interval for each individual research, as well as the overall summary effect and confidence interval. Individual studies are depicted by horizontal lines, with each line’s length denoting the confidence interval. 

Den samlede oppsummerte effekten fremstilles ofte som en diamant, der bredden på diamanten gjenspeiler konfidensintervallet. 

Forest plot gjør det enkelt å sammenligne resultatene fra flere titalls studier ved å presentere resultatene fra en metaanalyse i et enkelt og forståelig visuelt format, noe som gjør det til et nyttig element for forskere, helsepersonell og beslutningstakere som ønsker å ta velinformerte beslutninger basert på resultatene fra en metaanalyse.

Er det relatert til trær på noen måte? 

No, a forest plot has nothing to do with trees. The plot is called a “forest plot” since it looks like a forest, having individual studies depicted by vertical lines (like tree trunks) and the overall summary effect indicated by a diamond shape (like a clearing in the forest). The term is a metaphor for numerous distinct research combining to generate a wider and more thorough picture of the facts.

Effektiv infografikk er bare ett skritt unna

Vi skapte Mind the Graph som et brukervennlig alternativ for forskere som ønsker å designe vakker infografikk på en enkel måte. Når du er inne i arbeidsområdet, trenger du bare å dra og slippe elementer i lerretet, eller du kan også begynne med å redigere en av malene våre, og ferdig! Så enkelt kan du øke sjansene for at artikkelen din får flere siteringer ved hjelp av visuelle virkemidler.

Deler av en skogstomt

Det er flere viktige deler som inngår i en skogstomt:

  • Identifisering av studien: Hver enkelt studie kan identifiseres ved hjelp av et eget navn eller en identifikator. 
  • Effektstørrelse: Intensiteten av intervensjonen eller behandlingseffekten måles ved hjelp av effektstørrelsen. Avhengig av hvilken type data som undersøkes, rapporteres den ofte som en gjennomsnittlig forskjell, oddsratio, risikoforhold eller hasardratio. 
  • Konfidensintervaller: Konfidensintervallet er et mål på usikkerheten rundt estimeringen av effektstørrelsen. Konfidensintervallet illustreres ofte med en horisontal linje, der lengden angir det verdiintervallet som sannsynligvis omfatter den reelle effektstørrelsen. 
  • Oppsummeringseffekt: Den samlede oppsummerte effekten er summen av effektstørrelsene fra alle enkeltstudiene som inngår i metaanalysen. 
  • Heterogenitet: Variasjonen i resultatene fra de enkelte studiene kalles heterogenitet. Skogdiagrammet kan identifisere eventuelle kilder til variasjon i funnene og indikere eventuelle ekstremverdier eller avvik. 
  • P-verdi: En statistisk indikator for effektstørrelsens statistiske validitet. Hvis nullhypotesen er sann, gjenspeiler den sannsynligheten for å få den rapporterte effektstørrelsen ved en tilfeldighet. 
  • Vekt: Vekten er en indikator på hvor mye hver enkelt studie bidrar til den samlede totale effekten. Vekten avhenger ofte av størrelsen eller presisjonen til hver enkelt studie.

Tips om hvordan du tolker et skogsplott

Nå som du har forstått hva et skogsplott er og hva det brukes til, bør du være i stand til å tolke det.

  1. Look for the diamond shape in the figure, which shows the overall analysis’s effect size. The width of the diamond represents the amount of uncertainty surrounding the estimated effect size.
  2. The horizontal lines stretching from each study show the confidence ranges for each research’s effect sizes. If the line has a zero, it signifies that there is insufficient data to demonstrate a meaningful effect from the intervention or treatment under consideration.
  3. Undersøk funnene for avvik eller avvik, noe som kan indikeres av horisontale linjer som er vesentlig lengre eller kortere enn resten. Dette kan tyde på at funnene i én studie ikke stemmer overens med funnene i andre studier, noe som kan påvirke den overordnede konklusjonen.
  4. Ta hensyn til den generelle retningen på effektstørrelsene. Hvis de fleste linjene ligger til høyre for null, indikerer det at tiltaket eller behandlingen hadde en gunstig effekt. En negativ påvirkning vises hvis de fleste linjene er til venstre for null.
  5. Ta hensyn til omfanget av hver enkelt studie, slik det fremgår av vekten som er tildelt hver enkelt studie i analysen. Større, bedre utformede studier kan ha større innflytelse på det endelige resultatet enn mindre studier.

Vi er opptatt av at du skal lykkes med visuell kommunikasjon og vitenskapelig utdanning.

Bruk av tydelige, enkle og engasjerende visuelle elementer kan bidra til økt suksess i kommunikasjon og vitenskapelig utdanning. Ved å gjøre kunnskapen mer engasjerende og interaktiv, kan visuelle elementer også bidra til å engasjere og oppmuntre elevene som et resultat av en bedre forståelse av emnet. Bruk Mind The Graph som ditt foretrukne verktøy og forbedre forskningen din med en gang.

logo-abonnement

Abonner på nyhetsbrevet vårt

Eksklusivt innhold av høy kvalitet om effektiv visuell
kommunikasjon innen vitenskap.

- Eksklusiv guide
- Tips om design
- Vitenskapelige nyheter og trender
- Veiledninger og maler