O gráfico representado na figura abaixo (gráfico em floresta ou forest plot) consiste na representação gráfica dos resultados de uma metanálise, Nesse caso, utilizamos o exemplo de uma revisão sistemática desenvolvida por Rodrigues et al, sobre a eficácia da intervenção familiar para portadores de esquizofrenia em tratamento ambulatorial. A figura em questão sumariza os resultados das diversas abordagens, tendo recaída como desfecho (definida como recorrência dos sintomas ou aumento da intensidade dos mesmos).
A primeira coluna da figura corresponde à identificação do estudo (neste caso representado pelo autor e pela referência correspondente), subdividos de acordo com a abordagem utilizada nos ensaios clínicos: métodos pragmáticos, comportamentais ou cognitivo-comportamentais. Na segunda e na terceira colunas estão representadas as proporções de eventos de interesse (recaída) em cada estudo para os grupos intervenção e controle respectivamente. O valor apresentado na quinta coluna corresponde ao peso de cada publicação para o resultado agregado da metanálise. A quarta e a sexta colunas correspondem ao tamanho do efeito de cada estudo, aqui representado pelo RR e por seus respectivos intervalos de confiança (IC) de 95%, estando apresentado de forma gráfica na quarta coluna e de forma numérica na última.
Após cada conjunto de estudos pertencentes a um mesmo subgrupo, encontram-se os resultados unificados, apresentando o tamanho do efeito comum aos grupos, sendo representado graficamente por um losango, onde seu centro corresponde ao tamanho do efeito e suas pontas ao IC. Abaixo são apresentados o valor do teste de heterogeneidade (qui-quadrado), a medida de inconsistência e o teste de hipóteses. No final do gráfico, são apresentadas estas mesmas medidas, unificando os efeitos das três abordagens frente ao tratamento controle.
Veja também o vídeo abaixo sobre, realizado em parceria com a EBM Academy, sobre a anatomia do forest plot.
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Até 25% seria o ideal, mas até 50% ainda é razoável. A partir deste valor é importante explorar possíveis causas para heterogeneidade.