大家好，今天来为大家解答meta分析森林图解读这个问题的一些问题点，包括对比森林图的详细解读也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
本文目录
一、meta分析森林图的解读及临床意义
1、森林图是meta分析中重要视觉工具，展示多个研究效应量与置信区间，帮助理解整体研究格局。图形以垂直无效线为中心，平行线段表示每个研究的效应量及可信区间，菱形描绘汇总效应量。
2、森林图关键要素包括：效应量、置信区间、无效线、95%CI箭头与菱形中心。
3、二分类变量森林图用RR、OR或HR表示效应量，无效线为效应量等于1的垂直线，箭头表示95%CI超出显示范围，菱形中心 *** 汇总效应量。
4、二分类变量分析中，95%CI与无效线交叉表示无法确定差异 *** ，大于1表示因素B增加事件发生率，小于1表示减少。
5、连续变量森林图以WMD或 *** D表示效应量，无效线为效应量等于0的垂直线，表示两组均数相等。95%CI解释与二分类变量类似。
6、异质 *** 统计（I²）衡量研究结果变异程度，亚组分析探讨效应差异。
7、 *** 讲解提供更详细统计学意义与临床应用解释。
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二、meta分析森林图无法分析
1、数据格式错误：Meta分析森林图需要准确的数据格式，包括每个研究的样本量、效应值和标准误差等，如果数据格式不正确，会导致Meta分析森林图无 *** 常生成。
2、缺少必要的数据：Meta分析森林图需要完整的研究数据，如果某些数据缺失或不全，也会影响Meta分析森林图的生成。
3、使用不当的统计软件：不同的统计软件生成Meta分析森林图的 *** 和过程可能会有所不同，如果使用了不适合的统计软件或版本，可能会导致无法完成分析。
三、如何看懂森林图
看懂森林图的 *** ：理解森林图定义，解读森林图各项指标。
森林图（forest plot），从定义上讲，它一般是在平面直角坐标系中，以一条垂直于X轴的无效线（通常坐标X=1或0）为中心，用若干条平行于X轴的线段，来表示每个研究的效应量大小及其95%可信区间，并用一个棱形来表示多个研究合并的效应量及可信区间，它是Meta分析中最常用的结果综合表达形式。
不同的结局指标在森林图上呈现的内容也是不一样的。对于连续 *** 变量结局指标，呈现的就是每组的均数，标准差，而结局指标为均数差。而对于二分类的结局指标，呈现的就是每组的个数，事件发生数，结局指标往往是RR、OR或者RD。
森林图展示了单个研究和Meta分析的效应估计值及可信区间。每个研究都由位于干预效果点估计值位置的方块来 *** ，同时一条横线分别向该方块的两边延伸出去。方块的面积 *** 在Meta分析中该研究被赋予的权重，而横线 *** 可信区间（通常为95%可信区间）。方块面积和可信区间传达的信息是相似的，但在森林图中两者的作用却不同。
可信区间描述的是与研究结果相符的干预效果的范围，且能表示每个研究是否有统计学意义。较大的方块意味着较大权重的研究（通常为可信区间较窄的研究），这些研究也决定了最终合并的结果。
四、森林图的详细解读
在Meta分析汇总的结果中，最常见的两个图形就是森林图和漏斗图，但是笔者发现在实际的运用中，经常有人误读和误用这两个图形，从今天起，我讲具体介绍一下这两个图形的解读。
森林图是以统计指标和统计分析 *** 为基础，用数值运算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中，以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1或0)为中心，用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间，用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及可信区间。它非常简单和直观地描述了Meta分析的统计结果，是Meta分析中最常用的结果表达形式。
当某研究RR(OR,RD)的95％CI包含了1，即在森林图中其95％CI的横线与无效竖线相交时，可认为试验组发生率与对照组发生率相等，试验因素无效。
当某研究RR(OR,RD)的95％CI上下限均>1，即在森林图中，其95％CI横线不与无效竖线相交，且该横线落在无效线右侧时，可认为试验组的发生率大于对照组的发生率，若研究者所研究的事件是不利事件(如发病、患病、死亡等)时，试验组的试验因素会增加该不利事件的发生，试验因素为有害因素(危险因素)；若研究者所研究的事件是有益事件(如有效、缓解、生存等)时，试验因素会增加该有益事件的发生，试验因素为有益因素。
当某研究的95％CI上下限均小于1，即在森林图中，其95％CI横线不与无效竖线相交，且该横线落在无效线左侧时，可认为试验组的发生率小于对照组的发生率，若研究者所研究的事件是不利事件(如发病、患病、死亡等)时，试验组的试验因素会减少该不利事件的发生，试验因素为有益因素(保护因素)；若研究者所研究的事件是有益事件(如有效、缓解、生存等)时，试验因素会减少该有益事件的发生，试验因素为有害因素。
当某研究的95％CI包含了0，即在森林图中其95％CI横线与无效竖线(横坐标刻度为0)相交时，可认为试验组某指标的均数与对照组相等，试验因素无效。
当某研究的95％CI上下限均大于0，即在森林图中，其95％CI横线不与无效竖线相交，且该横线落在无效线右侧时，可认为试验组某指标的均数大于对照组，若研究者所研究的指标是不利事件时，试验因素为有害因素(危险因素)；若研究者所研究的事件是有益事件时，试验因素为有益因素。
当某研究的95％CI上下限均小于0，即在森林图中，其95％CI横线不与无效竖线相交，且该横线落在无效线左侧时，可认为试验组某指标的均数小于对照组，若研究者所研究的指标是不利事件时，试验因素为有益因素(保护因素)；若研究者所研究的事件是有益事件时，试验因素为有害因素。
例如：下面的数据为R软件中自带的一个二分类数据，Fleiss93， *** 预防心肌梗死的一个实验，其中研究的结局事件是死亡，结果如下图所示，我们发现结果落在了无效线的左侧，证明实验组的发生率小于对照组，也就是说，死亡率 *** 组不如对照组，因此可以认为 *** 对心肌梗死来说是一个保护因素。
RevMan绘制的森林图， *** 默认的研究事件是“不利事件”，如发病、患病、死亡等，即 *** 默认森林图横坐标的左侧为“f *** o *** s treatment”，其横坐标的右侧为“f *** o *** s control”也就是说，无论是二值变量的指标OR或RR，还是连续变量的指标WMD或 *** D，RevMan绘制的森林图，只要其 *** 默认某个研究的95％CI的横线不与森林图的无效线相交且落在无效线左侧，可认为试验组的试验因素会减少不利事件的发生，试验因素为有益因素(保护因素)，即试验因素有效。
如图1，表示某种手术并发症的发生率。并发症的发生率是不利事件，落在了左侧，不利于并发症的发生，因此是保护因素。
但是，当研究的事件是“有利事件”(如生存率等)时，若需要在RevMan中绘制森林图，则应修改其 *** 默认值，即将横坐标的左侧修改为“f *** o *** s control”，将横坐标的右侧修改为”f *** o *** s treatment”。否则，采用 *** 默认值的森林图是错误的。图2研究的事件是生存率，从结果中我们发现OR=1.35,95%CI: 1.15- 1.60，差异有统计学意义，认为实验组的发生率高于对照组的，但是在森林图中，我们发现点估计值，落在了右侧，显示应该是对照组的OR值大，显然与实际是不相符合的，因此我们应该纠正。如图3，是正确的森林图。
传统Meta分析只在某个时点进行一次综合分析，而累积Meta分析可以对各时点情况进行分析，按一定顺序排列累积Meta分析的结果，结合图示可以进一步反映研究结果的动态变化趋势，有助于尽早发现有统计学意义的干预措施：并且可用于评估各研究对综合结果的影响。
例如，R软件中自带的数据进行累积Meta分析(Fleiss93)，如图1。
图形解释：①按年代先后顺序累积分析后，RR点估计值及可信区间趋于稳定且有较好的变化趋势：②在选定检验标准下，可发现最初证实疗效具有统计学意义的时间为1976年；③大型研究( *** *** -2)加入进来后，对结果产生了彻底影响，不仅仅缩窄了可信区间的范围．增加了总体疗效估计的准确 *** ，也使得结果有意义。
前面介绍过敏感 *** 分析，在这里不详述，举一个R软件自带数据的例子(Fleiss93)，展示一下敏感 *** 分析的森林图，如图2。
图形解释：总体的结果有统计学差异，但是当去掉 *** *** -2这个研究的时候，我们发现总体的RR变得没有意义(RR=0.91,95%CI=0.82-0.91),证明我们的结果是不稳定的，我们应该重点讨论一下次结果，尤其是 *** *** -2这个研究。
此类森林图和普通森林图实际上没有什么区别，只是根据我们的分组的一些因素(地区、 *** 别等)，把我们的研究分成了不同的亚组，然后分别进行探讨。我们也举一个R软件自带数据的例子(Fleiss93cont)，展示一下亚组分析的森林图，如图3。
图形解释：总体的结果有差异 *** (固定效应模型)，以地区 *** 和欧洲做亚组分析。在亚组分析，欧洲组的有统计学差异，然而 *** 组并没有统计学差异。
（ 炬业烽昙 ）
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