森林区画

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フォレストプロットはブロッボグラムとも呼ばれ、同じ問題を扱った多数の科学的研究からの推定結果と全体的な結果をグラフで表示したものです。^{[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：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の結果を示す際にもよく使用されています。

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、研究名 (多くの場合、ランダム化比較試験または疫学研究) 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されることがあります。これにより、信頼区間が各研究の平均について対称になり、1 未満のオッズ比と比較して 1 より大きいオッズ比に過度に重点が置か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、プロット上で破線の垂直線として表されることがよくあります。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、この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ます。個々の研究の信頼区間がこの線と重なる場合、特定の信頼レベルでは、その効果サイズが個々の研究の効果なしと変わらないことが示されます。同じことがメタ分析された効果の尺度にも当てはまります。ダイヤモンドの点が効果なしの線と重なる場合、メタ分析された全体的な結果は、特定の信頼レベルでは効果なしと異なるとは言えません。

フォレストプロットの歴史は少なくとも 1970 年代に遡ります。1985 年のメタ分析に関する書籍に、フォレストプロットの 1 つが掲載されています。^{[2] : 252} 「フォレストプロット」という表現が印刷物で最初に使用されたのは、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の要約だったと考えられます。 ^[3]「フォレストプロット」という概念の起源に関する有益な調査が 2001 年に発表されました。^[4] この名前は、生成された線の森を指します。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ため、この名前は「フォレストプロット」と綴られることがあると冗談を言いました。^[4]

このブロボグラムは、象徴的な医学レビューからのもので、早産の可能性がある妊娠で肺の発達を早め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。この治療法が赤ちゃんの命を救うことを示す十分な証拠があったずっと後になっても、その証拠は広く知られておらず、治療法は広く使用されていませんでした。系統的レビューによって証拠がよりよ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と中所得国で展開されたとき、より多くの早産児が死亡したことがわかりました。これは、医療の質が低い場所では赤ちゃんが死亡する可能性が高く、感染のリスクが高いためであると考えられています。^[5] 現在の医学レビューでは、高所得国での治療法の有用性に関するさらなる研究は「ほとんど必要ありません」が、低所得でリスクの高い母親を治療する最善の方法と最適な投与量についてはさらなる研究が必要であると述べています。

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。特定の研究が占める垂直位置には意味がありません。

フォレスト プロットのチャート部分は右側にあり、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、やや正確性に欠けるグラフィック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。ボックスの y 軸からの水平距離は、観察可能な効果がないことに対するテストとコントロール (コントロール データを差し引いた実験データ) の差、つまり実験効果の大きさを示します。

ボックスから出ている細い水平線 (ウィスカーと呼ばれることもあります) は、信頼区間の大きさを示します。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、研究データは統計的に有意ではないと言われます。

研究データの有意性、つまり検出力は、ボックスの重み（サイズ）によって示されます。サンプル サイズが大きく信頼区間が小さい研究から得られたデータなど、より有意なデータは、有意性の低い研究から得られたデータよりも大きなサイズのボックスで示され、プールされた結果に大きく貢献します。

フォレスト プロットは、同じ効果を観察する複数の研究のデータが互いにどの程度重複しているかを示すことができます。 うまく重複しない結果は異質であるとされ、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ではありません。 結果がさまざまな研究間で類似している場合、データは均質であると言われ、これらのデータはより決定的である傾向があります。

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 % を超える場合は相違点が大きいことを示します。

• ガルブレイスプロット
• ファネルプロット
• コクラン（組織）のロゴは森林の区画です
• 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

• 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