La expresión "los árboles no dejan ver el bosque" significa que uno no capta el/los problema(s) principal(es) debido a una atención excesiva a los detalles. Me encanta esta expresión, ya que capta plenamente la importancia de la visualización de datos para el científico cuantitativo moderno. Dado el volumen de datos que revisar, la variedad de análisis que realizar y la necesidad de convertir los hallazgos en acciones rápidamente, los investigadores pueden perderse fácilmente en el análisis, especialmente si no utilizan la visualización de datos con regularidad. Lo entiendo: producir visualizaciones de datos útiles puede llevar mucho tiempo, y existen algunos desafíos para una revisión y un control de calidad eficientes. Pero creo que esta inversión vale la pena por la información que se obtiene, junto con la mayor capacidad para comunicar los hallazgos a otros.
Otra razón por la que me encanta esta expresión es que resalta mi gráfico favorito: el diagrama de bosque (Figura 1). A lo largo de los años, Graph Builder ha implementado varias mejoras para facilitar la creación de diagramas de bosque, junto con un flujo constante de complementos de JMP para mejorar la eficiencia de la producción. El complemento más reciente facilitó la creación de todo tipo de diagramas de bosque para JMP 17 y versiones posteriores, pero solo permitía generar un diagrama de bosque de un solo panel. Con el lanzamiento del nuevo complemento Happy Little Forests en JMP Marketplace, los analistas tienen muchas más opciones disponibles.
Figure 1. Forest plot of primary and secondary endpoints for a clinical trial in chronic hepatitis B infection (Chang et al., 2006)Figura 1. Diagrama de bosque de los criterios de valoración primarios y secundarios de un ensayo clínico sobre la infección crónica por hepatitis B (Chang et al., 2006)
Hace más de 10 años, algunos colegas publicaron una de mis referencias de referencia sobre el uso de la visualización de datos en la investigación médica (Duke et al., 2015). Lo que más me gusta de este artículo es la introducción (al menos a mí) del diagrama de doble bosque (aunque los autores lo denominan diagrama de puntos multipanel). En su aplicación, los autores presentan los valores observados de presión arterial sistólica por tratamiento y sexo en un panel, y las comparaciones de tratamiento entre dosis activas y placebo en un segundo panel. A día de hoy, sigo haciendo referencia a este magnífico gráfico en presentaciones y cursos cortos como una forma extremadamente útil y concisa de resumir un criterio de valoración continuo (Figura 2).
Figure 2. Double forest plot of systolic blood pressure (Duke et al., 2005)Figura 2. Diagrama de bosque doble de la presión arterial sistólica (Duke et al., 2005)
Al regresar a JMP, exploré cómo facilitar la creación de diagramas de bosque dobles. Esto implicó mejoras en Graph Builder (¡gracias, Xan!), así como código para desarrollo interno que facilitaría al equipo de Ciencias de la Vida la creación de diagramas de bosque en JMP Clinical. Para que todos pudieran beneficiarse de esta fantástica visualización, nació el complemento Happy Little Forests . Para JMP 19 y versiones posteriores, este complemento permite crear diagramas de bosque de puntos de dos paneles (Amit et al., 2008), comúnmente utilizados en el análisis de eventos adversos (Figura 3), y diagramas de bosque dobles (Figura 4), además de toda la funcionalidad disponible en el complemento Forest Plot para diagramas de bosque de un solo panel.
Figure 3. Dot-forest plot of HBV endpoints (Chang et al., 2006)Figura 3. Diagrama de bosque de puntos de los puntos finales del VHB (Chang et al., 2006)
Figure 4. Double forest plot of diastolic blood pressure (simulated)Figura 4. Diagrama de bosque doble de la presión arterial diastólica (simulado)
Como se muestra en las imágenes, los gráficos de bosque doble pueden:
- Resumir los valores observados y los efectos del tratamiento en un grupo de control (por ejemplo, Figura 2), produciendo un resumen útil de la respuesta al tratamiento individual junto con comparaciones con un estándar de atención.
- Resuma los valores observados y la variación con respecto a los valores basales a lo largo del tiempo (p. ej., Figura 4), lo que genera un resumen más útil que la extensa tabla estándar de estadísticas de resumen que suele generarse en los ensayos clínicos. Para los criterios de valoración binarios, un panel puede resumir la proporción de individuos que logran una respuesta específica, mientras que el otro panel puede repetir este subconjunto de análisis para los individuos que no presentan respuesta al inicio.
- Resumir los resultados dentro de los subgrupos y, en el caso de subgrupos de dos niveles, resumir el intervalo de confianza de la interacción del tratamiento por subgrupo para comunicar la fuerza de las diferencias estadísticas notables entre los niveles de subgrupos.
Pequeños bosques felices es un primer paso para producir bosques multipanel. Algunos puntos a considerar:
- Se agregó un botón de animación para cambiar las columnas de subgrupos y niveles (por ejemplo, en la Figura 2) para facilitar la comparación de subgrupos dentro de niveles (es decir, tratamiento dentro de un subgrupo) con niveles dentro de subgrupos (es decir, niveles dentro del tratamiento, como se presenta). En una presentación longitudinal como la de la Figura 4, esto facilita la comparación de cada visita entre los tratamientos.
- Se agregó un botón de animación para cambiar de brazo de control en estudios multibrazo, como en el Informe de Recurrencia . Como se muestra en la Figura 2, los intervalos de confianza se presentan con respecto a un solo control. La Figura 3 muestra los intervalos de confianza de entecavir menos lamivudina, aunque un botón de animación permitiría a los usuarios generar intervalos de lamivudina menos entecavir si fuera de interés. La posibilidad de cambiar de brazo de comparación sobre la marcha haría esta visualización interactiva aún más útil en la práctica.
- Permitir paneles adicionales. Los criterios de valoración continuos podrían beneficiarse de un gráfico de tres paneles: los valores observados en el panel izquierdo, el cambio con respecto al valor inicial en el panel central y los efectos del tratamiento en el panel derecho. Sería necesario eliminar los intervalos anotados en al menos uno de los paneles (o moverlos a los lados izquierdo o derecho), pero tres paneles podrían ser demasiado complejos para un uso general.
Finalmente, aunque aproveché las mejoras en JMP 19 para hacer que los bosques de puntos y los gráficos de bosque doble sean más fáciles de producir, es absolutamente posible crear estos gráficos en versiones anteriores de JMP usando una pila de series múltiples en Datos > Pila .
¿Qué novedades te gustaría ver en Pequeños bosques felices ? Comenta en el Marketplace de JMP.
Referencias
Amit O, Heiberger RM y Lane PW. (2008). Enfoques gráficos para el análisis de datos de seguridad de ensayos clínicos . Estadísticas farmacéuticas 7: 20-35.
Chang TT, Gish RG, de Man R, et al. (2006). Comparación de entecavir y lamivudina para la hepatitis B crónica con HBeAg positivo . La Revista de Medicina de Nueva Inglaterra 354: 1001-1010.
Duke SP, Bancken F, Crowe B, et al. (2015). Ver para creer: Buenos principios de diseño gráfico para la investigación médica . Estadística en Medicina 34: 3040-3059.
