之前给大家分享了DCA图、列线图、UMAP图、火山图等数据图解读，今天要分享的是Meta分析常用的【森林图】～

一、定义&用途

1）定义：

森林图是基于统计指标和分析方法，通过数值运算结果绘制的图形。它在直角坐标系中，以无效线为中心，用平行于横轴的多条线段表示各个被纳入研究的效应量和可信区间，用棱形等图形表示合并效应量及可信区间。

2）用途：

（1）可视化展示Meta分析结果：森林图是Meta分析中常用的结果展示方式，Meta分析是综合同一科学问题研究结果的统计方法，其结论有效性依赖于纳入研究的质量，常用于系统综述的定量合并分析。当多个研究结果不一致或均无统计学意义时，Meta分析能提供接近真实情况的统计结果。

（2）比较和汇总不同研究结果：森林图能直观显示各个被纳入研究的效应量及可信区间，便于比较和汇总研究结果，帮助研究者识别差异和共性，得出准确可靠的结论。

（3）辅助决策制定：森林图直观显示干预措施或暴露因素对结局事件的影响程度及置信水平，便于研究者依据证据强度做出科学决策。

二、案例解读

1）元素解读

（1）Odds Ratio（OR）：比值比，用于量化试验组和对照组之间事件发生的概率差异。OR值大于1表示试验组相对于对照组更倾向于发生该事件，小于1则相反。

（2）M-H Fixed 95% C：使用Mantel-Haenszel方法计算的固定效应模型下的95%置信区间。这个区间给出了OR值的可信范围。

（3）Total Events：每个研究或子组中的事件总数。

（4）Heterogeneity：异质性检验，用于评估各个研究或子组之间的结果是否存在显著差异。在这个例子中，Chi2值为6.02，df=9（P=0.74）；I2=0%，表明研究间异质性不显著。相关指标说明如下：

P>0.1，无异质性；P<0.1，有异质性

0%≤I2<25%，I2越小异质性越小；25≤I2<50%，轻度异质

50%≤I2<75%，中度异质；75≤I2<100%，重度异质

（5）Test for overall effect：总体效应检验，用于评估合并后的效应是否具有统计学意义。在这个例子中，Z=5.91（P<0.00001），表明合并后的效应在统计学上具有显著性。

（6）无效线：无效线若代表OR、RR、HR值，则该条直线代表“1”；若代表RD、MD、SMD值，则这条直线代表“0”；当无效线和线段相交时，说明无统计学差异；线段在无效线的一侧时（如左侧），可认为该侧的效应量小于另一侧的效应量。

（7）线段和方块：一条线段对应一个研究；线段的长度代表每个研究效应量的95%可信区间，这个例子对应的是[0.96，5.11]；方块代表每个研究的权重，面积越大权重越大。

（8）菱形：代表合并后的结果，菱形的左右两端连线代表合并后的可信区间。

（9）左右区域：左侧为支持试验组，右侧为支持对照组。在该案例中，合并后的结果（菱形）位于右侧，说明对照组的效应量小于试验组的效应量。

2）结果解读：

分析结果显示，与对照组相比，试验组临床治疗有效率明显提高，差异具有统计学意义[OR=3.05，95%CI（2.11，4.41），P<0.00001]。

文章出自：实验外包   想了解更多请关注：http://www.dj-cro.com/