Forest plots, deși nu sunt concepute în mod explicit pentru a identifica prejudecățile de publicare, sunt utilizate în mod obișnuit în meta-analize pentru a prezenta vizual mărimea efectului studiului individual și intervalele de încredere (Echipa AJE, 2023; Harrer și colab., 2021) [1]. Rolul forest plots în promovarea transparenței și reproductibilității este semnificativ, deoarece le permit cercetătorilor să utilizeze răspândirea și distribuția dimensiunilor efectului pentru a evalua dacă există o lipsă de studii mai mici cu rezultate nule sau negative, ceea ce ar putea indica o potențială părtinire de publicare. Această funcție cheie a forest plots subliniază importanța lor în cercetare. Forest plots sunt metoda tipică de afișare a meta-analizelor. Ele prezintă vizual efectul observat, intervalul de încredere și, de obicei, ponderea fiecărui studiu. În plus, ele arată efectul combinat pe care l-am calculat într-o meta-analiză. Acest lucru le permite altora să evalueze prompt acuratețea și gama studiilor incluse și relația dintre efectul combinat și mărimea efectului observat.
Figura 6 oferă o reprezentare vizuală a elementelor primare ale forest plots. În partea stângă, testele de studiu individuale, precum și eterogenitatea generală și valorile mărimii efectului sunt prezentate într-un format vizual ușor de utilizat.
O reprezentare vizuală în partea dreaptă ilustrează dimensiunea efectului fiecărui studiu, poziționată de obicei în centrul parcelei. Această reprezentare grafică ilustrează estimarea punctuală a studiului a mărimii efectului pe axa x, servind ca un indicator crucial al mărimii efectului. Estimarea punctuală este însoțită de o linie care ilustrează intervalul intervalului de încredere calculat pentru mărimea efectului observat. Această linie reprezintă vizual incertitudinea asociată cu estimarea punctuală. Rețineți că estimarea punctuală este de obicei reprezentată de un pătrat, dimensiunea pătratului fiind determinată de ponderea mărimii efectului; studiile cu o greutate mai mare (a 7-a, a 8-a și a 9-a) sunt descrise printr-un pătrat mai mare, în timp ce studiile cu o greutate mai mică au un pătrat mai mic. Un forest plot convențional ar trebui să includă, de asemenea, datele privind dimensiunea efectului utilizate în meta-analiză pentru a permite altora să reproducă rezultatele noastre.
Forest plots sunt utilizate în mod obișnuit în meta-analize pentru a reprezenta vizual mărimea efectului studiului individual și intervalele de încredere. Cercetătorii pot identifica potențialele părtiniri de publicare examinând răspândirea și distribuția dimensiunilor efectului. Aceste diagrame oferă o afișare grafică a efectelor observate, a intervalelor de încredere și a ponderii fiecărui studiu, oferind o modalitate rapidă de a evalua precizia și răspândirea studiilor incluse și modul în care efectul cumulat se leagă de mărimea efectului observat (Harrer et al., 2021). În plus, sunt ilustrate principalele componente ale unei forest plots, oferind o imagine de ansamblu asupra testelor de studiu individuale și a valorilor mărimii efectului. În plus, estimarea punctuală a unui studiu este vizualizată împreună cu o linie care reprezintă intervalul de încredere. Dimensiunea pătratului din jurul estimării punctuale reflectă ponderea mărimii efectului. De asemenea, este convențional ca un forest plot să conțină datele privind dimensiunea efectului utilizate în meta-analiză, permițând altora să reproducă rezultatele.
[1]Puteți vizualiza rezultatele meta-analizei în SPSS în Anexa 1.
