Informação
Os Gráfico de floresta , embora não tenham sido explicitamente projetados para identificar viés de publicação, são comumente usados em meta-análises para apresentar visualmente os tamanhos de efeitos individuais do estudo e os intervalos de confiança (AJE Equipa, 2023; Harrer et al., 2021)[1]. O papel das Gráfico de floresta na promoção da transparência e reprodutibilidade é significativo, pois permitem que os pesquisadores utilizem a disseminação e distribuição dos tamanhos dos efeitos para avaliar se há escassez de estudos menores com resultados nulos ou negativos, o que pode indicar potencial viés de publicação. Esta função-chave das Gráfico de floresta sublinha a sua importância na investigação. Os Gráfico de floresta são o método típico para exibir meta-análises. Eles apresentam visualmente o efeito observado, o intervalo de confiança e, tipicamente, o peso de cada estudo. Além disso, eles mostram o efeito combinado que calculamos em uma meta-análise. Isso permite que outros avaliem prontamente a precisão e o alcance dos estudos incluídos e a relação entre o efeito combinado e os tamanhos dos efeitos observados.
A Figura 4 fornece uma representação visual dos elementos primários de uma Forest plot. No lado esquerdo da parcela florestal, os testes de estudo individuais, bem como os valores gerais de heterogeneidade e tamanho do efeito, são apresentados em um formato visual de fácil utilização.
Uma representação visual no lado direito ilustra o tamanho do efeito de cada estudo, normalmente posicionado no centro do Figura. Esta representação gráfica ilustra a estimativa pontual do estudo do tamanho do efeito no eixo x, servindo como um indicador crucial do tamanho do efeito. A estimativa pontual é acompanhada por uma linha que representa o intervalo do intervalo de confiança calculado para o tamanho do efeito observado. Esta linha representa visualmente a incerteza associada à estimativa pontual. Lembre-se que a estimativa de pontos é tipicamente representada por um quadrado, com o tamanho do quadrado sendo determinado pelo peso do tamanho do efeito; Estudos com peso maior (7º, 8º e 9º) são representados por um quadrado maior, enquanto estudos com menor peso têm um quadrado menor. Uma parcela florestal convencional também deve incluir os dados de tamanho de efeito usados na meta-análise para permitir que outros repliquem nossos resultados.
Os Gráficos de floresta são comumente utilizadas em meta-análises para representar visualmente os tamanhos de efeitos individuais do estudo e os intervalos de confiança. Os pesquisadores podem identificar possíveis viés de publicação examinando a disseminação e distribuição dos tamanhos dos efeitos. Esses Figuras fornecem uma exibição gráfica dos efeitos observados, intervalos de confiança e o peso de cada estudo, oferecendo uma maneira rápida de avaliar a precisão e a disseminação dos estudos incluídos e como o efeito agrupado se relaciona com os tamanhos dos efeitos observados (Harrer et al., 2021). Além disso, os principais componentes de uma parcela florestal são ilustrados, fornecendo uma visão geral dos testes de estudo individuais e dos valores de tamanho do efeito. Além disso, a estimativa pontual de um estudo é visualizada juntamente com uma linha que representa o intervalo de confiança. O tamanho do quadrado em torno da estimativa pontual reflete o peso do tamanho do efeito. Também é convencional que um Gráfico de floresta contenha os dados de tamanho de efeito usados na meta-análise, permitindo que outros repliquem o resultado.
[1] Você pode visualizar os resultados da meta-análise no SPSS no Apêndice 1.
* You can view the meta-analysis results in SPSS in Appendix 1.
