Una trama di foresta (Figura 1) è un modo conveniente per visualizzare graficamente diversi intervalli di confidenza o credibili e viene spesso utilizzato nella meta-analisi. Qui, l'asse x rappresenta l'effetto del trattamento tra due interventi mentre l'asse y si riferisce ai singoli studi da cui sono ottenuti gli intervalli, o ai vari intervalli di consenso derivati dal pool di studi disponibili.
Questa non è affatto l'unica applicazione di questi grafici. Le trame forestali sono utili per riassumere diversi endpoint di una singola sperimentazione clinica, per esempio incidenza di eventi avversi tra due trattamenti. Oppure possono essere utilizzati per esaminare la robustezza di un endpoint in numerosi sottogruppi.
Un componente aggiuntivo Plot di foresta è ora disponibile dal Scambio file JMP (necessario il profilo SAS gratuito per il download). La finestra di dialogo per questo componente aggiuntivo è presentata in Figura 2.
Il componente aggiuntivo presuppone che una tabella di dati contenga le stime calcolate finali (valore centrale, ad esempio la differenza media del trattamento), intervalli di confidenza (limiti inferiore e superiore) e etichette (che possono riferirsi a endpoint, studio o sottogruppo) per la visualizzazione. Gli intervalli sono ordinati nella figura in base al loro ordine nella tabella dei dati. È inoltre possibile fornire un secondo valore centrale (Center Value 2) per presentare valori di riepilogo aggiuntivi (ad esempio, mediane) nella figura. Le opzioni di colore consentono di evidenziare gli intervalli che escludono il valore nullo (valore predefinito 0) e questo colore varia a seconda che l'intervallo sia superiore o inferiore al valore nullo. Infine, una linea di riferimento verticale punteggiata viene disegnata al valore nullo.
Descriverò alcuni esempi. La Figura 1 utilizza i dati da Mehrotra e Heyse nel confrontare i tassi di eventi avversi tra due gruppi di vaccini. Le stime e gli intervalli credibili sono riassunti da 20.000 campioni della distribuzione posteriore stimati utilizzando MCMC da un modello di miscela gerarchica bayesiana descritto in Berry & Berry . I 2,5 e 97,5 percentili di questi campioni sono presentati rispettivamente come limite inferiore e superiore. Sia i mezzi (cerchi) che le mediane (diamanti) dei 20.000 campioni sono presentati nel grafico (come valore centrale e centro valore 2, rispettivamente). Solo l'irritabilità sembra mostrare alcuna differenza tra i due gruppi.
Un secondo esempio utilizza i dati da Chang et al. , uno studio di non inferiorità in soggetti con infezione cronica da virus dell'epatite B (HBV). La Figura 3 riassume gli endpoint secondari virologici, biochimici e sierologici riportati nella Tabella 3 di questo articolo. Mentre 0 è stato utilizzato come valore nullo nell'add-in, è stata aggiunta una seconda riga di riferimento a -10%, il margine di non inferiorità dell'endpoint primario. Come visto sotto, tutti gli endpoint sembrano favorire il farmaco in esame, sebbene solo tre mostrino superiorità rispetto al controllo attivo. Center Value 2 non è stato utilizzato in questo esempio. Se avessi voluto che la colorazione dell'intervallo riflettesse il margine di non inferiorità, avrei usato -10 come valore nullo e aggiunto una seconda linea di riferimento per 0.
