A interpretação de uma figura forest plot é simples: se o diamante ou os intervalos de confiança tocarem a linha central do gráfico, indica que não há diferença estatisticamente significativa entre os grupos. Por outro lado, se o diamante não tocar a linha central, há diferença significativa entre os grupos analisados.
ENTENDENDO O FOREST PLOT: O GRÁFICO DA METANÁLISE É importante ressaltar que o tamanho da linha do gráfico aponta o tamanho da sua amostragem, mas, em cima disso, o ponto da linha mostra o resultado, quanto maior a linha, menos amostragem.
Além disso, uma revisão sistemática relevante deve apresentar resultados consistentes (caso tenha sido realizada metanálise) ou a causa de heterogeneidade deve ter sido explorada, e os resultados devem ser aplicáveis no paciente crítico.
Nós podemos fazer isso de duas formas: a primeira é importar o banco de dados no mesmo formato que utilizamos no pacote meta e, a segunda forma é criar manualmente um banco de dados no R. Veja que no exemplo, temos os resultados de 4 estudos. Veja que nós não estamos preocupados em retirar os estudos que se repetem.
As duas formas de explorar a heterogeneidade são: 1) análise de subgrupo (subgrupo de ensaios clínicos ou subgrupo de participantes), 2) meta-regressão (análise estatística que relaciona o tamanho do efeito às características do estudo, por exemplo, média de idade, proporção de mulheres, dose do medicamento).
animais) e heterogeneidade metodológica é o que ocorre quando diferentes estudos têm diferentes desenhos (randomizado vs. observacional, ajustado por diferentes variáveis, usando desfechos diferentes) (Figura 2). Figura 2. Gráfico de metanálise (blobograma) de duas metanálises fictícias.
O diamante (losango) localizado na parte inferior do gráfico indica o resultado final da combinação dos estudos (metanálise). O ponto central representa a razão de chances (odds ratio) da metanálise e seu tamanho representa o intervalo de confiança. 16.
Revisão sistemática é um tipo de revisão que se propõe a responder uma pergunta específica de forma objetiva e imparcial. Para isso utiliza métodos sistemáticos e definidos a priori na identificação e seleção dos estudos, extração dos dados e análise dos resultados.
Gráfico em floresta ou gráfico de floresta (do inglês: forest plot), também conhecido como blobograma, é uma exibição gráfica de resultados estimados de uma quantidade de estudos científicos sobre a mesma questão, junto com os resultados gerais.
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