漏斗圖用於評估連續性、二元和計數終點，以比較互斥亞組與整個人群的表現（Spiegelhalter，2005）。在臨床試驗中，漏斗圖常用於評估研究中心的效能，以及是否需要額外的訓練和監督來維持資料品質（Zink等，2018）。
例如，圖 1 左側的長條圖總結了尼卡地平臨床試驗中各研究中心病患死亡的百分比（Haley 等，1993）。圖中標註了總體死亡率約為 25%。如果擔心安全性，自然會傾向於對死亡率最高的研究中心進行後續調查，以確定是否存在導致死亡人數過多的因素。
Figure 1. Nicardipine example圖 1. 尼卡地平範例
然而，極高的死亡率未必值得擔憂。例如，假設某研究中心只招募了一名患者。該研究中心的死亡率只有兩種可能：100% 和 0%。假設總體死亡率為 25%，那麼即使某研究中心只有一名患者，其死亡率達到 100% 也不一定需要進一步追蹤。長條圖可以標註研究中心樣本，但這並不能真正解決招募了多位病患的研究中心的問題。理想情況下，我們應該關注的是那些死亡率異常高的研究中心，並根據該中心招募的患者數量進行標記。
圖 1 右側所示為漏斗圖。此漏斗圖顯示了各中心死亡人數佔該中心患者樣本量的比例。一條垂直參考線（紅色）概括了總體死亡率，而曲線連接了 X 軸上每個樣本量對應的 99.8% 和 95% 置信區間 (CI) 的上下限。這些參考線劃分出的區域可用於對中心進行分類，並確定必要的干預措施。例如，圖 1 右側面板中的中心包括：
- 綠色，表示死亡率低於整體死亡率（輕度風險）。
- 黃色，表示死亡率高於整體死亡率（中度風險）。
- 紅色表示死亡率超過 99.8% 的上限，這大約比整體反應高出三個標準誤差（嚴重風險）。
左側面板中的相應條形圖也相應地著色，這突顯出僅依靠過高的死亡率不足以識別問題地點。
還可以進行其他分類。例如，可以考慮以下幾種情況：
- 如果死亡率在 95% 信賴區間內（輕度風險），則為綠色。
- 黃色表示死亡率超過 95% 信賴區間且在 99.8% 信賴區間內（中等風險），且死亡率高於總體平均值（表示超額死亡）或低於平均值（表示資源短缺）。
- 紅色表示死亡率超過 99.8% 信賴區間（嚴重風險），且高於上限（表示超額死亡）且低於下限（表示資源短缺）。
當然，雖然死亡人數減少最終是一件好事，但沒有死亡人數也可能令人擔憂（例如，延遲報告、不當行為）。
JMP Marketplace 中的Funnel Plot 外掛程式使漏斗圖的產生比以往任何時候都更加容易，它可以為連續、二元和計數終點創建圖表，並可以選擇根據追蹤持續時間調整二元結果的區間（Liu 等人，2006）。使用者可以根據特定的置信限或標準誤差的倍數來定義區間（圖 2）。
Figure 2. Funnel Plot dialog圖 2. 漏斗圖對話框
例如，圖 3 總結了每 100 天的經暴露調整後的輸血發生率。
Figure 3. Exposure-adjusted incidence rates of blood transfusion per 100 days圖 3. 經暴露調整後的每 100 天輸血發生率
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參考
- Hayley EC、Kassell NF 和 Torner JC。 （1993）。 大劑量靜脈注射尼卡地平治療動脈瘤性蜘蛛網膜下腔出血的隨機對照試驗。神經外科雜誌78：537-547。
- Liu GF、Wang J、Liu K 和 Snavely DB。 （2006）。 暴露調整發生率差異的置信區間及其在臨床試驗中的應用。醫學統計25：1275-1286。
- Spiegelhalter DJ. (2005). 用於比較機構績效的漏斗圖. 醫學統計學 24: 1185-1202.
- Zink RC、Dmitrienko A 與 Dmitrienko A. (2018)。 重新思考 TransCelerate BioPharma 基於臨床的風險監測閾值。治療創新與監管科學5：560-571。
