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          meta分析森林图的解读

            森林图是meta分析中hin重要又常见的元素,它以一条垂直的无效线为中心,用平行于横轴的多条线段表示每个被纳入研究的效应量和可信区间,用一个菱形描述合并的效应量及其可信区间。但,森林图具体怎么看呢?今天,咱们就来学习下。

            森林图的标题栏(横线上方)一般包括:单个研究的命名(study or subgroup)、两组的基本情况(events和total、或者mean、sd和total)、每个研究的权重(weight)、效应量及其区间(OR、RR、MD、SMD)、效应量及其区间的图形表达(以两组为例)

            针对二分类变量(如发生与否、痊愈与否),此时,相对危险度RR和比值比OR是比较常用的效应指标,二分类变量的森林图如下(以OR为例):

            第一列为单个研究:

            如纳入的第一个研究Aoyama T et al 2014,一般用第一作者和发表年份表示。

            第二列和第三列表示两组的基本情况:events为发生某?#24405;?#30340;例数、total为各组样本量。

            如图,MIG组共计纳入研究对象13例,其中0例发生某?#24405;?OG组共计纳入研究对象13例,其中1例发生某?#24405;?/p>

            第四列表示各研究在最终的合并结果中所占的百分比:

            如图,第一个研究占29.8%。

            第五列表示效应量及其区间:

            如图,第一个研究的OR为0.31,相应的95%可信区间为0.01至8.30。

            第六列为图形表达:

            图中中间的竖线为无效线,即OR=1,表示所研究因素和结局无统计学关联;每条横线为该研究的95%可信区间,横线中央的小方块(或其他图形)为OR值的点估计,小方块的大小反映了该研究的权重大小。

            若某个研究95%可信区间的横线与无效竖线有交叉,可认为所研究因素和结局无统计学关联;若该横线落在无效竖线的左侧,可认为所研究因素有利于结局的发生,为保护因素;若该横线落在无效线的右侧,可认为所研究因素不利于结局的发生,为危险因素。

            前面说的都是单个研究的结果,合并的结果在哪呢?Total对应的为合并结果,菱形块表示合并的效应量,菱形的中心表示合并OR的点估计,菱形越大,表示可信区间越大。

            若菱形和无效线有交叉,认为所研究因素和结局无统计学关联;若菱形落在无效竖线的左侧,可认为所研究因素有利于结局的发生,为保护因素;若菱形落在无效竖线的右侧,可认为所研究因素不利于结局的发生,为危险因素。

            如图,共计纳入6项研究,MIG组合计纳入研究对象1240例,该组共5例发生关心的?#24405;琌G组共计纳入研究对象1208例,该组共2例发生关心的?#24405;?#20845;项研究合并的OR为1.6,可信区间为0.51至4.99。紧接着的菱形块表示合并的效应量,菱形和无效线有交叉,认为所研究因素和结局无统计学关联。

            森林图除了上述结果,还有一些统计检验和p值,其中Heterogeneity Chi2、I2为异质性检验结果,Test for overall effect为效应检验结果。

            如图,Heterogeneity Chi2=2.90,p=0.72>0.05,I2=0,认为研究间不存在异质性,可采用固定效应模型,即fixed。如果异质性检验p<0.05或者I2>50%,应选用随机效应模型,即randomed。

            关于合并效应量,Test for overall effect,z=0.81,p=0.42>0.05,认为合并后无统计学意义。

            关于效应量为RR、MD和SMD的森林图的解读,可参看效应量为OR的森林图。需要提出的是,对于连续变量,效应量为MD和SMD时,无效线为0。附上三个森林图,供大家参考。

          参考文献

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