Xueting Wang a écrit cet article de blog. Xueting Wang a développé ce module complémentaire dans le cadre duStage d'été de premier cycle en biostatistiqueProgramme (BUSI) à l'Université de Caroline du Nord à Chapel Hill.
Introduction
Quelle visualisation de données utilisez-vous pour visualiser les données de différentes études et interpréter les résultats globaux d'une revue systématique ? Le graphique en forêt est un bon choix, car il affiche plusieurs intervalles de confiance ou intervalles de crédibilité verticalement dans un espace compact. Le module complémentaire JMP Forest Plot (valable pour JMP 17 et versions ultérieures) offre un moyen simple de créer des graphiques en forêt et offre de nombreuses applications pour présenter divers résultats, notamment :
- Un point final unique pour plusieurs études, ainsi que l’estimation globale de ce point final pour toutes les études.
- Plusieurs critères d’évaluation d’une étude.
- Un point final unique au sein des sous-groupes.
- Résultats observés ou tout changement par rapport à la valeur initiale pour un seul point final au fil du temps.
Dialogue et rôles
Figure 1. Forest Plot Add-In dialogFigure 1. Boîte de dialogue du module complémentaire Forest Plot
Les rôles du dialogue incluent :
- Le sous-groupe est la valeur d'une colonne de caractères qui désigne une colonne comme facteur de sous-groupe. Lorsqu'il est appliqué, les lignes individuelles du même sous-groupe sont regroupées. Il est présenté sur l'axe des ordonnées, les valeurs de l'étiquette étant imbriquées dans celles du sous-groupe.
- L'étiquette (obligatoire) est la valeur d'une colonne de caractères affichée sur l'axe Y. Les valeurs de la colonne Étiquette sont supposées être uniques sur toutes les lignes du tableau de données si le sous-groupe n'est pas utilisé, ou uniques dans les lignes pour chaque valeur de sous-groupe si elle est utilisée.
- La limite inférieure (obligatoire) est la valeur d'une colonne numérique qui présente la valeur limite inférieure de l'intervalle crédible ou de confiance pour l'estimation.
- La valeur centrale (obligatoire) est la valeur d'une colonne numérique qui contient l'estimation pour laquelle l'intervalle de crédibilité ou de confiance est résumé.
- La limite supérieure (obligatoire) est la valeur d'une colonne numérique qui présente la valeur limite supérieure de l'intervalle crédible ou de confiance pour l'estimation.
- Le texte de l'intervalle de confiance est la valeur d'une colonne de caractères qui affiche le texte sur l'axe de droite, incluant généralement l'estimation et l'intervalle de confiance.
- La taille est la valeur d'une colonne numérique qui contient la taille de l'échantillon de chaque ligne qui sera utilisée pour modifier la taille du marqueur pour la valeur centrale.
Il existe plusieurs autres options dans la boîte de dialogue :
- Ajouter une référence nulle
Cocher cette case ajoutera une ligne de référence verticale en pointillés basée sur la valeur nulle et activera :
- Préférences de couleur pour les intervalles supérieurs/inférieurs à la valeur nulle : trois options de couleur sont disponibles pour les intervalles. Cela permet d'accentuer les intervalles excluant la valeur nulle. Si l'intervalle inclut la valeur nulle, il sera noir.
- Valeur nulle : cette case définit la valeur nulle selon vos préférences.
- Ordre du tableau de données
Lorsque cette option est cochée, le graphique en forêt présente les lignes dans l'ordre où elles se trouvent dans la table de données. Sinon, les lignes sont présentées dans l'ordre inverse de la table de données.
- Ajoutez un diamant de confiance pour l'étiquette globale ou totale
Lorsque la valeur de l'étiquette de la dernière ligne est égale à Global ou Total, un losange au lieu d'un marqueur normal représentera l'intervalle de confiance ou de crédibilité.
Comment utiliser
- Téléchargez le module complémentaire Forest Plot depuis la Marketplace JMP et double-cliquez dessus pour l'installer. Une fois installé, il se trouve dans le menu « Modules complémentaires ».
- Ouvrez une table de données. Sélectionnez ensuite « Compléments » > « Forêt » pour ouvrir la boîte de dialogue.
- Faites glisser les colonnes dans Rôles dans la boîte de dialogue et sélectionnez d'autres options appropriées.
- Cliquez sur Exécuter pour produire le tracé.
Nous allons maintenant montrer comment utiliser le module complémentaire Forest Plot avec plusieurs tableaux de données de la littérature médicale.
Le fichier ForestPlotSample_HBV.jmp contient les critères d'évaluation binaires principaux et six critères d'évaluation secondaires d'un essai clinique mené auprès de patients atteints d'une infection chronique par le virus de l'hépatite B (VHB). Il comprend les colonnes « Type de critère d'évaluation (sous-groupe) », « Libellé », « Différence de proportions entre l'entécavir et la lamivudine », « Limites inférieure et supérieure des intervalles de confiance à 95 % », ainsi qu'un champ formaté contenant le texte de l'estimation et de l'intervalle de confiance à 95 %. Le graphique en forêt de base, avec des colonnes attribuées aux rôles, est présenté à la figure 2 avec une valeur nulle = 0.
Figure 2. HBV exampleFigure 2. Exemple de VHB
Le graphique en forêt produit à l'aide des données HBV est présenté dans la figure 3. Les intervalles de confiance entièrement à droite de la ligne de référence sont colorés en bleu comme indication visuelle que ces intervalles ne contiennent pas la valeur nulle.
Figure 3. HBV forest plot without Subgroup and Confidence Interval textFigure 3. Graphique forestier HBV sans texte de sous-groupe et d'intervalle de confiance
Nous pouvons appliquer les rôles textuels « Sous-groupe » (type de point final) et « Intervalle de confiance » à ce graphique (figure 4). L'étiquette est désormais imbriquée dans le sous-groupe sur l'axe de gauche, et le texte « Intervalle de confiance » sur l'axe de droite.
Figure 4. HBV forest plot with Subgroup and Confidence Interval textFigure 4. Graphique en forêt HBV avec texte de sous-groupe et d'intervalle de confiance
Nous utilisons le tableau de données ForestPlotSample_RosaMeta.jmp , qui contient une colonne de fréquence et une ligne « globale » pour démontrer le rôle de la taille et l'option Ajouter un losange de confiance pour l'étiquette globale ou totale pour une méta-analyse des patients atteints de diabète sucré de type II (DT2).
Figure 5. T2DM exampleFigure 5. Exemple de diabète de type 2
La figure 6 présente un graphique en forêt avec le rôle « Taille » et « Ajouter un losange de confiance » pour l'étiquette « Global » ou « Total » appliquée. La taille du marqueur de l'estimation de chaque intervalle varie selon la colonne « Compte », qui représente la taille de l'échantillon. Un losange de confiance est dessiné pour le résultat de la méta-analyse dans la ligne « Global » en bas du graphique.
Figure 6. T2DM forest plot with Size and Confidence DiamondFigure 6. Graphique forestier du diabète de type 2 avec losange de taille et de confiance
Ce nouveau module complémentaire corrige plusieurs problèmes identifiés dans les premières versions du module complémentaire Forest Plot (plus de détails ici ). De plus, à l'exception du losange de confiance, tous les éléments sont générés avec la fonctionnalité native du générateur de graphiques, ce qui permet aux utilisateurs de modifier plus facilement la couleur ou la taille des symboles des graphiques en forêt, au-delà de ce qui est initialement généré par le module complémentaire. Vous détestez les couleurs bleu et rouge pour mettre en valeur les intervalles ? Ces couleurs peuvent désormais être modifiées selon les préférences de l'utilisateur, et le script de la présentation modifiée peut être enregistré dans la table de données pour refléter les modifications postérieures au module complémentaire.
Si vous appréciez ce module complémentaire, n'hésitez pas à nous donner votre avis ! Vous pouvez demander de nouvelles fonctionnalités via la FAQ.
