• Buradasın

    Forest plot ne zaman kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Forest plot, aşağıdaki durumlarda kullanılır:
    1. Meta-analiz ve sistematik incelemelerde: Birden fazla çalışmanın verilerini birleştirerek genel bir sonuç çıkarmak için 12.
    2. Klinik denemelerde: Yeni bir ilacın etkinliğini değerlendirirken, farklı denemelerin etki büyüklüklerini karşılaştırmak için 1.
    3. Kamu sağlığı araştırmalarında: Aşı programlarının etkinliğini analiz ederken, müdahalelerin farklı popülasyonlardaki sonuçlarını değerlendirmek için 1.
    4. Eğitim araştırmalarında: Öğretim müdahalelerinin ortalama etki büyüklüklerini ve tutarlılığını incelemek için 1.
    Genel olarak, forest plot, karmaşık verilerin özetlenmesi, kalıpların hızlı bir şekilde tanınması ve bulguların hem uzmanlar hem de uzman olmayanlar tarafından anlaşılabilir bir şekilde iletilmesi gerektiğinde kullanılır 12.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. numberanalytics.com
        1
      2. statisticseasily.com
        2
      3. mindthegraph.com
        3
      4. learndata.xyz
        4
      5. medium.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Forest ve funnel plot ne için kullanılır?

    Forest ve funnel plot meta-analizlerde farklı amaçlarla kullanılır: 1. Forest Plot (Orman Grafiği): Her bir çalışmanın etki büyüklüğü ve güven aralığını göstererek: - Hangi çalışmaların daha büyük veya küçük etki bildirdiğini; - Güven aralıklarının genişliğini; - Genel etkinin hangi yönde olduğunu açıkça ortaya koyar. 2. Funnel Plot (Huni Grafiği): Yayın yanlılığını kontrol etmek için kullanılır: - Çalışma örneklem büyüklüklerini ve etki büyüklüklerini iki eksende göstererek olası dengesizlikleri ortaya koyar; - Simetrik yapı, yayın yanlılığının düşük olduğunu; asimetrik yapı ise yayın yanlılığının olabileceğini gösterir.
    5 kaynak

    Forest plot nasıl yorumlanır?

    Forest plot yorumlaması, aşağıdaki unsurların dikkate alınmasını gerektirir: 1. Yatay Eksen: Bu eksen, olası etki boyutlarının aralığını gösterir ve genellikle sıfır (mean farkları için) veya bir (odds oranları için) gibi bir null değer etrafında merkezlenir. 2. Kare veya Nokta Sembolleri: Her bir çalışma, etki boyutunu belirtmek için bu sembollerle temsil edilir ve sembollerin boyutu, çalışmanın ağırlığını (genellikle örnek boyutu veya hassasiyetine göre) yansıtır. 3. Güven Aralıkları: Her bir sembolün yanında, etki boyutunun belirsizliğini gösteren yatay çizgiler (güven aralıkları) bulunur. 4. Genel Özet Etkisi: Tüm çalışmaların sonuçlarını birleştiren bir elmas sembolü ile temsil edilir ve bu sembolün genişliği, güven aralığını gösterir. 5. Heterojenite: Çalışmaların sonuçlarındaki çeşitliliği ifade eder. Forest plot, meta-analizlerin sonuçlarını basit ve anlaşılır bir görsel formatta sunarak, araştırmacıların, sağlık profesyonellerinin ve politika yapıcıların kanıta dayalı kararlar almalarına yardımcı olur.
    5 kaynak