¿Cómo leer e interpretar un forest plot en 6 pasos? . Oscar Arias @OACerebro.

Un forest plot (o gráfico de bosque) es una representación gráfica que se utiliza para mostrar los resultados de varios estudios o ensayos clínicos en una sola imagen. Proporciona una visión general rápida de los resultados y la heterogeneidad entre los estudios.

Te presento una guía paso a paso para leer un forest plot: 1)      Eje vertical: El eje vertical muestra los estudios individuales incluidos en el análisis. Cada estudio se representa por un cuadrado o un círculo. La posición vertical del cuadrado o el círculo indica el autor o el número de estudio, y generalmente se presenta en orden descendente según el año de publicación. 2)      Eje horizontal: El eje horizontal muestra la medida de resultado utilizada en el estudio, como el riesgo relativo (RR), la diferencia de medias (DM) o el odds ratio (OR). La línea vertical en el centro del gráfico representa el valor neutro o de referencia (por ejemplo, RR = 1 o OR = 1). Los estudios que se encuentran a la izquierda de esta línea favorecen el grupo de tratamiento, mientras que los estudios a la derecha favorecen el grupo de control. 3)      Intervalos de confianza (IC): Los intervalos de confianza se muestran como líneas horizontales que se extienden a ambos lados de cada cuadrado o círculo. Estas líneas representan la precisión de cada estudio y brindan información sobre la variabilidad de los resultados. Cuanto más larga sea la línea, menor será la precisión del estudio. 4)      Tamaño del cuadrado o círculo: El tamaño del cuadrado o círculo representa el peso estadístico de cada estudio en el análisis general. Los estudios con mayor peso se muestran con símbolos más grandes. 5)      Línea vertical general: La línea vertical general (a menudo representada por los diamantes en el gráfico) muestra el efecto estimado o promedio de todos los estudios combinados. Si esta línea cruza la línea de referencia, generalmente se considera que no hay un efecto estadísticamente significativo. 6)      Heterogeneidad: La heterogeneidad entre los estudios se representa mediante el tamaño y la dirección de los cuadrados o círculos. Si los estudios difieren en sus resultados de manera significativa, los cuadrados o círculos estarán dispersos. Si los estudios son consistentes entre sí, los cuadrados o círculos estarán más juntos. Recuerda que al leer un forest plot, es importante tener en cuenta los intervalos de confianza, el tamaño del estudio, la dirección del efecto y la heterogeneidad entre los estudios. Estos gráficos son herramientas útiles para resumir y comparar los resultados de diferentes estudios de manera visual.