Ein Waldgrundstück (Abbildung 1) ist ein bequemer Weg, um mehrere Vertrauensbereiche oder glaubwürdige Intervalle grafisch darzustellen, und wird häufig in der Metaanalyse verwendet. Die x-Achse stellt dabei den Behandlungseffekt zwischen zwei Eingriffen dar, während sich die y-Achse auf die einzelnen Studien bezieht, aus denen die Intervalle erhalten werden, oder auf verschiedene Konsensintervalle, die aus dem Pool verfügbarer Studien abgeleitet werden.
Dies ist keinesfalls die einzige Anwendung dieser Diagramme. Walddiagramme sind nützlich, um mehrere Endpunkte einer einzigen klinischen Studie zusammenzufassen, sagen Sie Inzidenz unerwünschter Ereignisse zwischen zwei Behandlungen. Sie können auch verwendet werden, um die Robustheit eines Endpunkts in zahlreichen Untergruppen zu überprüfen.
Ein Forest-Plot-Add-In ist jetzt von der JMP-Dateiaustausch (kostenloses SAS-Profil zum Download erforderlich). Der Dialog für dieses Add-In wird in Abbildung 2 dargestellt.
Das Add-In geht davon aus, dass eine Datentabelle die endgültig berechneten Schätzungen (Center-Wert wie mittlere Behandlungsdifferenz), Konfidenzintervalle (Unter- und Obergrenzen) und Bezeichnungen (die sich auf Endpunkte, Studien oder Untergruppen beziehen können) zur Anzeige enthalten. Intervalle werden in der Abbildung nach ihrer Reihenfolge in der Datentabelle geordnet. Sie können auch einen zweiten Mittelwert (Mittelwert 2) angeben, um zusätzliche Zusammenfassungswerte (z. B. Mediane) in der Abbildung darzustellen. Mit Farboptionen können Sie Intervalle hervorheben, die den Nullwert ausschließen (Standardwert 0). Diese Farbe hängt davon ab, ob das Intervall über oder unter dem Nullwert liegt. Schließlich wird eine gepunktete vertikale Referenzlinie mit dem Nullwert gezeichnet.
Ich werde einige Beispiele beschreiben. Abbildung 1 verwendet Daten von Mehrotra und Heyse beim Vergleich der Rate unerwünschter Ereignisse zwischen zwei Impfstoffgruppen. Die Schätzungen und glaubwürdigen Intervalle werden aus 20.000 Stichproben der posterioren Verteilung zusammengefasst, die unter Verwendung von MCMC aus einem Bayes'schen hierarchischen Mischmodell geschätzt wurden, das in beschrieben wird Beere und Beere . Die 2,5 und 97,5 Perzentile dieser Proben sind als untere bzw. obere Grenze dargestellt. Sowohl der Mittelwert (Kreise) als auch der Median (Diamanten) der 20.000 Proben werden in der Grafik dargestellt (als Center Value bzw. Center Value 2). Nur die Reizbarkeit scheint einen Unterschied zwischen den beiden Gruppen zu zeigen.
Ein zweites Beispiel verwendet Daten von Chang et al. , eine nicht minderwertige Studie mit chronisch mit Hepatitis-B-Virus (HBV) infizierten Personen. Abbildung 3 fasst die in Tabelle 3 dieses Artikels gefundenen virologischen, biochemischen und serologischen sekundären Endpunkte zusammen. Während 0 als Nullwert im Add-In verwendet wurde, wurde eine zweite Referenzlinie mit -10%, der Nicht-Minderwertigkeitsspanne des primären Endpunkts, hinzugefügt. Wie nachstehend gezeigt, scheinen alle Endpunkte das Testarzneimittel zu begünstigen, obwohl nur drei der aktiven Kontrolle Überlegenheit zeigen. Der Center-Wert 2 wurde in diesem Beispiel nicht verwendet. Wenn ich wollte, dass die Intervallfarbe die Nichtunterlegenheitsspanne widerspiegelt, hätte ich -10 als Nullwert verwendet und eine zweite Referenzlinie für 0 hinzugefügt.
