フォレストプロット（ブロボグラムとも呼ばれる）は、同じ問題を扱った複数の科学的研究から推定された結果と、全体的な結果をグラフで表したものです。[1]これは、ランダム化比較試験の結果のメタ分析をグラフで表す手段として、医学研究で使用するために開発されました。過去20年間で、同様のメタ分析手法が観察研究（例えば、環境疫学）に適用されており、フォレストプロットはそのような研究結果の提示にもしばしば使用されています。
フォレスト プロットにはさまざまな形式がありますが、通常は 2 つの列で表示されます。左側の列には、研究 (多くの場合、ランダム化比較試験または疫学研究) の名前が、上から下へ時系列で一覧表示されます。右側の列は、これらの各研究 (多くの場合、四角形で表される) の効果の尺度 (例:オッズ比) のプロットで、信頼区間が水平線で表されます。オッズ比またはその他の比率ベースの効果尺度を使用する場合、グラフは自然対数スケールでプロットできます。これにより、信頼区間が各研究の平均値について対称になり、1 未満のオッズ比と比較して 1 を超えるオッズ比が過度に強調されることがなくなります。各四角形の面積は、メタ分析における研究の重みに比例します。メタ分析された全体的な効果の尺度は、多くの場合、プロット上で破線の垂直線として表されます。このメタ分析された効果の尺度は、通常、ダイヤモンドとしてプロットされ、その横の点は推定値の信頼区間を示します。
効果なしを表す垂直線もプロットされています。個々の研究の信頼区間がこの線と重なる場合、与えられた信頼水準において、それらの効果量は個々の研究の効果なしと変わらないことを示しています。メタ分析による効果指標についても同様です。ダイヤモンドの点が効果なしの線と重なる場合、メタ分析による全体的な結果は、与えられた信頼水準において効果なしと異なるとは言えません。
フォレストプロットは少なくとも1970年代に遡り[2]、その前身となるものが1980年代初頭からメタアナリシスで用いられるようになったが、名称は明示されていない。[2] [3] [4] : 252 「フォレストプロット」という表現が初めて印刷物で使用されたのは、 1996年5月にピッツバーグ（米国）で開催された臨床試験学会のポスター発表要旨であると考えられる。[5]有益な調査によると、「フォレストプロット」という名称は、生成された線が森のように林立していることを指している。[2] 1990年9月、リチャード・ペトは、このプロットは乳がん研究者のパット・フォレストにちなんで名付けられたと冗談を言った。そのため、この名称は「フォレストプロット」と綴られることもある。 [2]
例
このブロボグラムは、象徴的なシステマティックレビューからの抜粋です。早産の可能性が高い妊娠において、肺の発達を促進するためにコルチコステロイドを使用する臨床試験を示しています。この治療法が乳児の命を救うことを示す十分な証拠が得られてからずっと後になっても、その証拠は広く知られておらず、この治療法は広く使用されていませんでした。システマティックレビューによってこの証拠がより広く知られるようになった後、この治療法はより多く使用され、何千人もの早産児が乳児呼吸窮迫症候群で死亡するのを防ぎました。しかし、この治療法が低所得国および中所得国で導入されたところ、より多くの早産児が死亡したことが判明しました。これは、医療の質が低い地域では感染リスクが高く、乳児が死亡する可能性が高くなるためだと考えられています。[6] 2017年のシステマティックレビューでは、高所得国におけるこの治療法の有用性についてさらなる研究を行う必要性は「ほとんどない」と述べられていますが、低所得でリスクの高い母親をどのように治療するのが最善か、そして最適な投与量についてはさらなる研究が必要です。[7]
森林区画の読み取り
アイデンティティの研究
メタ分析に含まれ、フォレストプロットに組み込まれた研究は、通常、左側に著者と日付によって 時系列順に示されます。特定の研究の垂直位置は重要ではありません。
標準化平均差
フォレストプロットのチャート部分は右側にあり、各研究におけるテストグループとコントロールグループ間の効果の平均差を示します。データのより正確な表現は各行のテキストに数値形式で表示され、やや精度の低いグラフ表現は右側のチャート形式で表示されます。垂直線（y軸）は効果がないことを示します。y軸からのボックスの水平距離は、観察可能な効果がないこと、つまり実験効果の大きさとの関係で、テストグループとコントロールグループ（コントロールデータを差し引いた実験データ）の差を示します。
信頼区間のヒゲ
箱から伸びる細い水平線（ヒゲと呼ばれることもあります）は、信頼区間の大きさを示しています。線が長いほど信頼区間は広くなり、データの信頼性は低くなります。線が短いほど信頼区間は狭くなり、データの信頼性は高くなります。
箱ひげ図または信頼区間のひげのいずれかが効果のない y 軸を通過する場合、調査データは統計的に重要でないと判断されます。
重さ
研究データの有意性、すなわち検出力は、ボックスの重み（大きさ）によって示されます。より有意なデータ、例えばサンプルサイズが大きく信頼区間が狭い研究から得られたデータは、有意性の低い研究から得られたデータよりも大きなボックスで示され、統合結果への寄与度が高くなります。
異質性
フォレストプロットは、同一の効果を観察する複数の研究のデータがどの程度重なり合っているかを示すことができます。重なりがあまり良くない結果は異質とされ、データの異質性と呼ばれます。このようなデータは決定的なものではありません。複数の研究間で結果が類似している場合、データは均質であるとされ、より決定的なデータとなる傾向があります。
異質性はI 2によって示されます。異質性が50%未満の場合は低いとされ、研究データ間の類似性が高いことを示し、50%を超える場合は非類似性が高いことを示します。
参照
- ガルブレイス・プロット
- ファネルプロット
- コクラン（組織）のロゴは森林区画である
- フォレストプロットは、さらなる研究が必要かどうかを判断するのに役立ちます
参考文献
- ^ Lalkhen, AG (2008). 「統計 V：臨床試験とシステマティックレビュー入門」.麻酔・集中治療・疼痛に関する継続教育. 8 (4): 143–146 . doi : 10.1093/bjaceaccp/mkn023 .
- ^ abcd Steff Lewis & Mike Clarke (2001年6月). 「森林区画：森と木々を見てみよう」. BMJ . 322 (7300): 1479–1480 . doi :10.1136/bmj.322.7300.1479. PMC 1120528. PMID 11408310 .
- ^ Hedges, Larry V. (1982). 「メタ分析における統計的手法」(PDF) . 2025年12月8日閲覧。
- ^ Larry V. HedgesとIngram Olkin (1985).メタ分析のための統計的手法. オーランド: Academic Press . ISBN 978-0-12-336380-0。
- ^ Bijnens L, Collette L, Ivanov A, Hoctin Boes G, Sylvester R (1996). メタアナリシスにおいて、関連情報を失うことなくフォレストプロットを簡素化できるか？ 1996年5月5～8日、ペンシルベニア州ピッツバーグで開催されたSCT会議における発表。Controlled Clinical Trials 17(2S): 124.
- ^ Iain Chalmers (2016年10月4日). 「コクランのロゴには健康に関する警告を添えるべきか？」明らかにコクラン。
- ^ Roberts, Devender; Brown, Julie; Medley, Nancy; Dalziel, Stuart R (2017年3月21日). 「早産リスクのある女性における胎児肺成熟促進のための出生前コルチコステロイド」. Cochrane Database of Systematic Reviews . doi :10.1002/14651858.CD004454.pub3. hdl : 2292/34738 . PMC 8094626 .
外部リンク
- MIX 2.0 – Excel でメタ分析を実行し、フォレスト プロットを作成するソフトウェア。
- MetaXL – フォレストプロットを作成し、バイアス調整されたメタ分析を実行できるソフトウェア
