森林圖
森林圖作為Meta分析結果的報告形式，其原理是根據各個研究結果的加權平均值來估計一項干預措施的效果，以提供可靠的證據。
森林圖的繪制是以統(tǒng)計指標的數值運算結果作為基礎，在平面直角坐標系中，以一條垂直的無效線為中心，用平行于橫軸的多條橫向線段描述被納入研究的效應量和可信區(qū)間。
用一個菱形描述多個研究合并的總效應及可信區(qū)間（CI）。
在森林圖示中可以根據每個研究的效應測量值來比較實驗組與對照組差異的大小及各個研究合并后效應的大小。
當統(tǒng)計效應指標比值比、相對危險度等95%可信區(qū)間橫線與森林圖的無效線相交時，表明實驗組的效應量等于對照組，實驗因素無效。
當其95%可信區(qū)間橫線不與森林圖的無效線相交且落在無效線右側時，實驗組的效應量大于對照組。
當95%可信區(qū)間橫線不與森林圖的無效線相交，且落在無效線左側時，實驗組的效應量小于對照組。
另外，由于研究目的、統(tǒng)計方法選擇及效應量種類的不同，森林圖在結果的展示形式上會略有不同。
以上圖為例， 森林圖中的左側展示了6項研究的名稱，均報道了 PICC 置管并發(fā)癥發(fā)生率。
左下角展示了異質性檢驗結果，從圖中可看出各研究間統(tǒng)計學異質性較大(P=0.004，I2=71%)，采用隨機效應模型進行分析。
Meta 分析結果顯示：試驗組 PICC 置管并發(fā)癥發(fā)生率低于對照組，差異有統(tǒng)計學意義 [OR=0.42，95%CI(0.19，0.92)，P=0.03]。
圖中的垂直線1代表無效線，水平線代表研究結果的效應量，每條線段的中間都有一個黑點，黑點的外圍有一個四邊形，分別代表OR值、權重大小。
圖形中間的線段對應的就是每個納入研究的分析結果，線段其實就是95%CI，線段越短，95%CI越小，結果越精確，權重也越大。
判斷Meta分析結果是支持試驗組還是對照組，要結合兩點：OR值的大小、結局指標的性質。
如圖2中，本例研究的是常規(guī) PICC 門診維護 VS受社區(qū)管理模式干預，結果顯示，試驗組 PICC 置管并發(fā)癥發(fā)生率低于對照組，差異有統(tǒng)計學意義 [OR=0.42，95%CI(0.19，0.92)，P=0.03]。
本例的結局指標是并發(fā)癥發(fā)生率情況，是不利結局（發(fā)生率越低越好），合并后的OR值大于1，就是支持對照組（試驗組是危險因素）。
如果合并結果是生存率，則是有利結果（發(fā)生率越高越好），合并后的OR值大于1，就是支持試驗組。
漏斗圖
漏斗圖是作為評價Meta分析有無偏倚的一個簡捷的途徑，漏斗圖是相對于樣本量的效應值，以研究效應的估計值作為橫坐標，樣本量作為縱坐標畫出的散點圖。
其原理是：基于研究效應的精確度與樣本量呈正相關，即較小樣本量的研究通常分散在圖形底部很寬的范圍內，隨著樣本量的增大，精確度提高，研究的結果則集中在圖形上部一個較窄的范圍內。
漏斗圖分析作為判斷Meta分析中有無偏倚的一種簡單的方法，主要是根據圖形的對稱性程度進行判斷。
在無偏倚的情況下，圖形呈現對稱的倒置漏斗狀，當存在偏倚時，漏斗圖出現不對稱的情況，呈偏態(tài)分布。
常見的偏倚來源于發(fā)表偏倚、定位偏倚、入選偏倚等。
繪制漏斗圖，需要納入較多的研究個數，原則上要求5個點以上才能進行。
樣本量小，研究精度低，分布在漏斗圖的底部，向周圍分散；
樣本量大，研究精度高，分布在漏斗圖的頂部，向中間集中。
以下圖為例，橫軸代表效應量，縱軸代表標準誤，空心原點代表原始研究，中間的豎線代表綜合效應（或者說是主效應），豎線兩邊的斜線區(qū)域代表綜合效應在不同標準誤尺度下的95%置信區(qū)間。
由于兩邊的斜線并不是嚴格意義上的95%置信區(qū)間，所以稱為“偽95%置信區(qū)間”。
如果不存在異質性的情況下，那么95%的研究應該都位于白色區(qū)域內。
漏斗圖是否對稱，除了憑借肉眼的直接觀察以外，也可以用線性回歸方程及失安全系數進一步識別偏倚的存在。
值得注意的是，漏斗圖只能提醒是否有偏倚的存在，但是不能提供解決研究問題偏倚的方法，進行前瞻性試驗和提高分析報告Meta分析的質量才是解決報告偏倚及各個試驗質量的途徑。
護理科研如何才能不走彎路？
作為一項終身的事業(yè)，科研學習中應注重學習科研的思路和方法，掌握科研之“道”，才能源源不斷從臨床中發(fā)掘和完成選題！
護研社和一流院校團隊——劉均娥教授博導團隊深度合作開發(fā)：科研王牌課|論文選題與開題實訓班，已經進行到第14期。
作為護理科研重量級實戰(zhàn)派，首都醫(yī)科大學護理學院院長劉均娥教授，發(fā)表190+篇核心論文，31+篇SCI，培養(yǎng)近百名碩士及博士研究生！
課程學員好評率高達96%，已經幫助2000+學員實現從科研小白到科研能手的突破！
成體系的院?？蒲姓n程，助力每期學員發(fā)表論文數十篇，其中不乏零基礎的小白學員：
訓練營小組帶學，歷時一年的奮斗之路，讓學員在鞭策與勉勵中不斷前行！
隨到隨學，永久回看，以分鐘為維度的碎片化學習，讓護理人沖破時間和精力的枷鎖，在科研學習中重新找到護理工作的成就感。
海量科研內容與資料、優(yōu)質的學習伙伴、專家與班主任的悉心輔導，共同助力產出科研成果
滑動下圖查看大綱詳情
每期招募人數有限，報滿即止！
▼
精彩文章回顧
護理科研干貨：
歷時4年，經費57萬！“復雜干預方案開發(fā)”是如何助力開發(fā)護理國自然項目的
7年獲得3項護理國自然項目，新技術是如何助力護理科研設計的？
2022護理核心期刊投稿最強攻略：期刊目錄、投稿周期、發(fā)文傾向全在這里了！
11年斬獲3項癌癥護理國自然項目，今年這個研究熱點要抓??！
護理管理干貨：
管理班的錦囊6：醫(yī)院各病區(qū)的工作量相差大，優(yōu)秀的護士長是這么做的！
加入我們
聯系客服
