Actualizado por ultima vez el 18 de septiembre de 2021, por Luis Benites.
¿Qué es un Diagrama de Bosque / Blobbogram?
Un blobbogram (a veces llamado diagrama de bosque) es un gráfico que compara varios estudios clínicos o científicos que estudian lo mismo. Desarrollado originalmente para el metanálisis de ensayos controlados aleatorios , el diagrama de bosque ahora también se usa para una variedad de estudios observacionales. Se llama diagrama de bosque debido al bosque de líneas que produce (Lewis & Clarke, 2001).
Los diagramas de bosque son una invención bastante reciente y solo existen desde hace un par de décadas. Desempeñan un papel importante en la identificación de fármacos, procedimientos u otras intervenciones beneficiosas que pueden salvar vidas. Estos gráficos nos permiten ver toda la información disponible, no solo seleccionar los resultados que nos gustan (Goldacre, 2014).
Partes de un diagrama de bosque/blobbogram
- Una línea vertical en el centro. Esta es la línea de no efecto (o igualdad).
- Si el blobbogram es una razón de riesgo relativo, un tamaño de efecto o una diferencia de medias , la línea sin efecto está en cero.
- Para proporciones (por ejemplo, la razón de probabilidades ), la línea está en 1.
- Una línea o barra horizontal que representa cada estudio. El ancho de la línea o barra representa el intervalo de confianza , generalmente el intervalo del 95% (ver: explicación del intervalo de confianza del 95% ). Este es el rango donde es probable que caiga el valor real. El rombo/punto/cuadrado en el centro de la línea es una estimación puntual del valor real. Cuanto mayor sea la forma, mayor será el tamaño de la muestra. El rombo/punto/cuadrado es el valor más probable del rango de valores posibles; los valores hacia el final de la línea son menos probables.
- Un contorno de un diamante en la base del gráfico (en gráficos anteriores, esto era un círculo). Por lo general, esto representa un promedio ponderado de todos los estudios, pero también puede ser una razón de probabilidades . Esto debe estar claramente etiquetado como cualquiera de las estadísticas. En la imagen de arriba, es una razón de probabilidades (OR). Las puntas laterales del diamante representan el intervalo de confianza.
- Una tabla adyacente (a la izquierda del blobbogram anterior) proporciona más información sobre el estudio. La tabla puede incluir:
- Autor del estudio y fecha. Esto es por lo general en orden cronológico.
- Puntuaciones medias y desviaciones estándar .
- Número total de participantes en cada estudio.
Notación
Notación que puede ver en un Forest Plot / Blobbogram:
- IC = Intervalo de confianza : este es un rango de valores donde el autor cree que se encuentra el verdadero valor. Por ejemplo, si ve una relación de riesgo de 1,02 (0,85, 1,22), el autor ha calculado un valor de riesgo de 1,02. Sin embargo, la estadística no es una ciencia exacta; el valor real puede estar entre 0,85 y 1,22. Ver: ¿Qué es un intervalo de confianza? .
- ES = Tamaño del efecto : El tamaño del efecto es qué tan grande es el efecto de algo. Por ejemplo, el medicamento A es mejor que el medicamento B para tratar la depresión. Pero, ¿cuánto mejor es? El medicamento B podría ser diez veces mejor, o podría ser ligeramente mejor. Esta variabilidad (¿el doble? ¿Diez veces más?) es lo que se denomina tamaño del efecto.
- N = Tamaño de la muestra . Por ejemplo, N = 99 indica 99 artículos en la muestra. Las muestras más pequeñas tendrán líneas horizontales más largas, porque hay más incertidumbre incorporada con un ensayo pequeño. En otras palabras, el intervalo de confianza es mayor con muestras pequeñas.
- OR = Odds Ratio : Una razón de posibilidades (OR) es una medida de asociación entre una determinada propiedad A y una segunda propiedad B en una población. Específicamente, le dice cómo la presencia o ausencia de la propiedad A tiene un efecto sobre la presencia o ausencia de la propiedad B. El OR también se usa para calcular si una exposición particular (como la contaminación del aire) es un factor de riesgo para un resultado particular ( como el cáncer de pulmón), y comparar los diversos factores de riesgo para ese resultado.
Ejemplo de Línea Horizontal Informativa
La línea horizontal es quizás la parte más importante del gráfico. Cuando una línea que representa un estudio cruza la línea vertical, no representa ninguna diferencia. Si todas las líneas horizontales cruzan la línea vertical, es una señal de que todos los estudios estaban de acuerdo. Lo que realmente interesa es si una línea horizontal no cruza la vertical, eso es una indicación de que hubo diferencias estadísticamente significativas entre los estudios.
Los estudios A y C no muestran diferencia, mientras que BD y E muestran una diferencia significativa.
La línea es una representación de la diferencia de medias (una estadística que mide el valor absoluto de dos resultados) o diferencia de medias estandarizada . Esto a veces se denomina «diferencia de medias ponderada», pero es un nombre un poco inapropiado ya que en realidad no hay ponderación involucrada en los cálculos. La longitud de la línea indica el intervalo de confianza : líneas más largas significan más incertidumbre. Las marcas de verificación opcionales representan los intervalos de confianza del 95 % y el 99 % .
Referencias
Goldacre, B. (2014). Bad Pharma: cómo las compañías farmacéuticas engañan a los médicos y dañan a los pacientes. Macmillan.
Lewis, S. y Clarke, M. (junio de 2001). “ Parcelas forestales: intentando ver el bosque y los árboles ”. BMJ. 322 (7300): 1479–1480
