En metaanalys är en statistisk metod som kombinerar resultaten från flera studier för att ge en mer fullständig bild av effekterna av en viss intervention eller behandling.
Metaanalyser används ofta inom medicin och hälsa, liksom inom många andra områden, för att ge evidensbaserade förslag till klinisk praxis, policyformulering och framtida studier.
Användningen av skogsdiagram är mycket vanlig inom metaanalyser, som en enkel och kortfattad metod för att representera resultaten från flera studier, efter en direkt förståelse av effektstorlekarna och konfidensintervallen för var och en av dessa studier.
Den här artikeln syftar till att besvara följande frågor: Vad är en skogstomt och vad används den till? Så att du är redo att börja använda skogstomter i din nästa studie.
Vad är en skogstomt och vad används den till?
En forest plot är en grafisk representation av resultaten från en metaanalys. En forest plot visar resultaten av en metaanalys genom att visa effektstorleken och konfidensintervallet för varje enskild undersökning, samt den övergripande sammanfattande effekten och konfidensintervallet. Enskilda studier visas med horisontella linjer, där varje linjes längd anger konfidensintervallet.
Den övergripande sammanfattande effekten representeras ofta som en diamantform, där diamantens bredd återspeglar konfidensintervallet.
Forest plot möjliggör en enkel jämförelse av resultaten från dussintals studier genom att presentera resultaten av en metaanalys i ett enkelt och begripligt visuellt format, vilket gör det till ett användbart element för forskare, vårdpersonal och beslutsfattare som vill fatta välgrundade beslut baserade på resultaten av en metaanalys.
Är det relaterat till träd på något sätt?
Nej, en forest plot har inget med träd att göra. Diagrammet kallas "forest plot" eftersom det ser ut som en skog, där enskilda studier visas med vertikala linjer (som trädstammar) och den övergripande sammanfattande effekten visas med en diamantform (som en glänta i skogen). Termen är en metafor för många olika undersökningar som kombineras för att skapa en bredare och mer grundlig bild av fakta.
Effektiv infografik är bara ett steg bort
Vi skapade Mind the Graph som ett lättanvänt alternativ för forskare att designa vacker infografik utan ansträngning. Väl i arbetsytan behöver du bara dra och släppa element i din canvas eller, om du föredrar det, kan du också börja med att redigera en av våra mallar, och klart! Så enkelt kan du öka chanserna för att din artikel ska få fler citeringar med hjälp av det visuella.
Delar av en skogstomt
Flera viktiga delar ingår i en skogstomt:
- Identifiering av studien: Varje enskild studie är identifierbar genom ett distinkt namn eller en identifierare.
- Effektstorlek: Intensiteten i interventionen eller behandlingseffekten mäts genom effektstorleken. Beroende på vilken typ av data som undersöks rapporteras den ofta som en medelvärdesskillnad, oddskvot, riskkvot eller hazardkvot.
- Konfidensintervall: Konfidensintervallet är ett mått på osäkerheten kring uppskattningen av effektstorleken. Det illustreras ofta med en horisontell linje, vars längd anger det intervall av värden som sannolikt omfattar den verkliga effektstorleken.
- Sammanfattande effekt: Den totala sammanfattande effekten är summan av effektstorlekarna från alla de enskilda studier som ingår i metaanalysen.
- Heterogenitet: Variationen i resultaten från enskilda studier kallas heterogenitet. Forest plot kan identifiera eventuella källor till variabilitet i resultaten och indikera eventuella outliers eller avvikelser.
- P-värde: En statistisk indikator på effektstorlekens statistiska validitet. Om nollhypotesen är sann återspeglar den sannolikheten för att den rapporterade effektstorleken skulle uppstå av en slump.
- Vikt: Vikten är en indikator på hur mycket varje enskild studie bidrar till den totala effekten. Vikten är ofta beroende av storleken eller precisionen i varje studie.
Tips om hur man tolkar en skogsskiss
Nu när du förstår vad en skogstomt är och vad den används till, bör du kunna tolka den.
- Leta efter diamantformen i figuren, som visar den övergripande analysens effektstorlek. Diamantens bredd anger hur stor osäkerheten är kring den uppskattade effektstorleken.
- De horisontella linjerna som sträcker sig från varje studie visar konfidensintervallen för varje forsknings effektstorlekar. Om linjen har en nolla betyder det att det inte finns tillräckliga data för att visa en meningsfull effekt av den aktuella interventionen eller behandlingen.
- Undersök om resultaten innehåller avvikande värden eller avvikelser, vilket kan indikeras av horisontella linjer som är betydligt längre eller kortare än resten. Detta kan tyda på att resultaten från en studie inte stämmer överens med resultaten från andra studier, vilket kan påverka den övergripande slutsatsen.
- Ta hänsyn till den allmänna riktningen för effektstorlekarna. Om de flesta linjerna är till höger om noll indikerar det att interventionen eller behandlingen hade en gynnsam effekt. En negativ påverkan visas om de flesta linjerna är till vänster om noll.
- Beakta omfattningen av varje studie, vilket framgår av den vikt som tilldelats varje studie i analysen. Större, bättre utformade undersökningar kan ha ett större inflytande på det slutliga resultatet än mindre undersökningar.
Vi bryr oss om din framgång med visuell kommunikation och vetenskaplig utbildning
Att använda tydliga, enkla och engagerande visuella element kan bidra till att öka framgången inom kommunikation och vetenskaplig utbildning. Genom att göra kunskapen mer engagerande och interaktiv kan visuella element också bidra till att engagera och uppmuntra elever som får en bättre förståelse för ämnet. Använd Mind The Graph som ditt verktyg och förbättra din forskning direkt.
Prenumerera på vårt nyhetsbrev
Exklusivt innehåll av hög kvalitet om effektiv visuell
kommunikation inom vetenskap.
