正文

Hello， 大家好，我是钟多少玲

这是本公众号的第15篇更文

第一次拖更，感谢大家后台（当面）催稿

先碎碎念几句——

十月是繁忙又收获的季节，很幸运期间收到4篇文章 accepted 的消息，人生中第一、第二篇meta分析分别发表在Epidemiologic Reviews 以及Lancet Public Health，以后分享这个命题的经验时也能有一点底气。

虽然我一点也不赞成科研是为了发文章（publications），但是也认为这是把研究成果转化成与同行交流的方式之一，以更好地发挥群体智慧，了解人和世界。往小一点，对研究者来说，也是自我价值受到认可、苦中有乐的时刻吧。

谢谢你看到这里

那么言归正传，今天给大家分享如何阅读一张 森林图 ？

Note. 本文预计阅读时间 5分钟

什么是森林图(what)

之前我们分享过开展meta分析的流程，今天主要了解一下meta分析的结果展示——森林图（forest plot），大概长这样——

图.森林图示例|Cochrane UK

森林图指的是对不同研究提出同一研究问题，用一系列轴来呈现转换为同一统计量的研究结果。

除了meta 分析外，森林图还广泛应用于观察性研究和临床试验，例如风险分析/生存分析等结果。

最大的优势是 简单直观 地展示单一研究和汇总研究。

组成部分(how)

下面以Cochrane UK的例子为例，讲讲森林图的组成部分。一张森林图主要包括6栏。

研究号

第1栏为研究号，展示第一作者姓名和文章，一般以 时间顺序 排列

图. 森林图组成部分示例|Cochrane U

两组例数

第2、3栏为干预组和对照组的例数，n表示组别中出现研究结果的例数，N表示组别总例数。

图. 森林图组成部分示例|Cochrane UK

相对风险（图）

第4栏为相对风险及95%置信区间

图. 森林图组成部分示例|Cochrane UK

方块■表示单一研究的效应值，钻石 ♦ 表示全部研究的合并结果。

穿过■ 两端的横线表示置信区间，线越长表明置信区间越大，研究结果的可信度越小。 ♦ 两旁的横线亦然。

图中的垂直线┃表示无效线，也即干预组与对照组无区别。

当研究结局是有益的（如缓解），研究结果 ♦ 在垂直线右边表明干预组优于对照组，表明干预组缓解的频率高于对照组（比值＞1）。

当研究结局是不利的（如死亡率），研究结果 ♦ 在垂直线左边表明干预组优于对照组，表明干预组死亡的频率低于对照组（比值＜1）。

当 ♦ 在垂直线时，表明两组无明显差异。

权重

第5栏为权重，表明单一研究在合并结果中的权重。一般而言，研究的样本量越大、置信区间越窄则权重越大， ■ 的大小也越大，单一研究在合并结果中的贡献也越多。

图. 森林图组成部分示例|Cochrane UK

相对风险（文字形式）

第6栏的信息与第4栏相同，用数字格式展示了相对风险及95%置信区间。

图. 森林图组成部分示例|Cochrane UK

其他

图片左下方可以看到研究的异质性(heterogeneity)信息，这里用I2表示，越小表明异质性越小。一般认为I2>50时研究的异质性较高，应采用随机效应模型分析。这里暂时不展开，我们有机会再讲。

图. 森林图组成部分示例|Cochrane UK

总结

• 森林图是一种简单直观地展示单一研究和汇总研究的图形，广泛应用于荟萃分析、观察研究和临床试验中。

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