森林图(forest plotS)

定义：是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中，以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1或0)为中心，用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间(confidence interval，CI)，用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及可信区间。它非常简单和直观地描述了Meta分析的统计结果，是Meta分析中最常用的结果表达形式。本文以森林图所涉及的统计学知识为轴线，概括介绍二值变量和连续变量森林图的临床意义和正确解释。

相对危险度和比值比的森林图

二值变量(dichotomous outcomes，如发生与不发生)是临床研究中最常见的资料类型，因此，相对危险度(relative risk，RR)和比值比(odds ratio，OR)是临床研究中使用频率较高的统计学指标 。RR是前瞻性研究(如RCT)中试验组某事件发生率P 与对照组某事件发生率P1之比，用于描述试验组某事件发生率是对照组的多少倍，常用来表示试验因素与结果的联系强度及其临床疾病的病因、诊断、治疗和预后中的意义大小。当所研究事件的发生率较低时，即四格表中的a和c均较小时，OR近似于RR，OR 的可信区间与RR的可信区间也很相近，且OR的计算RR更为简单。因而在临床研究中为简化计算过程，多用OR估计RR，用OR的可信区间来估计RR 的可信区间。因此，就临床工作者而言，可简单地将OR的临床意义和解释理解成与RR相同。

统计学意义

RR是试验组某事件的发生率P 除以对照组某事件的发生率P。的比值，即RR =P /P其统计学结果的解释为：当总体RR=1(某个研究RR的95%CI包含了1)时，或在森林图中，当某个研究RR 的95%CI横线与无效竖线(横坐标刻度为1)相交时，表示试验组发生率与对照组发生率问的差异无统计学意义，还不能确定试验组发生率与对照组发生率不相等。

当总体RR>1(或某研究RR 的95%CI上下限均>1)时，在森林图中，某个研究的95%CI的横线不与无效竖线相交，且该横线落在无效线右侧时，可认为试验组某事件的发生率大于对照组的发生率，试验因素可增加某事件的发生率=总体RR<1(或某研究RR的95%CI下限均<1)时，在森林图中，某个研究的95%CI的横线不与无效竖线相交，且该横线落在无效线左侧时，可认为试验组某事件的发生率小于对照组的发生率，试验因素可减少某事件的发生率无效。

临床意义

当某研究RR 的95% CI包含了1，即在森林图中其95% CI的横线与无效竖线相交时，可认为试验组发生率与对照组发生率相等，试验因素无效。

当某研究RR的95% CI上下限均>1，即在森林图中，其95% CI横线不与无效竖线相交，且该横线落在无效线右侧时，可认为试验组的发生率大于对照组的发生率，若研究者所研究的事件是不利事件（如发病、患病、死亡等）时，试验组的试验因素会增加该不利事件的发生，试验因素为有害因素（危险因素）；若研究者所研究的事件是有益事件（如有效、缓解、生存等）时，试验因素会增加该有益事件的发生，试验因素为有益因素。

当某研究RR的95% CI上下限均<1，即在森林图中，其95% CI 横线不与无效竖线相交，且该横线落在无效线左侧时，可认为试验组的发生率小于对照组的发生率，若研究者所研究的事件是不利事件（如发病、患病、死亡等）时，试验组的试验因素会减少该不利事件的发生，试验因素为有益因素（保护因素）；若研究者所研究的事件是有益事件（如有效、缓解、生存等）时，试验因素会减少该有益事件的发生，试验因素为有害因素。（摘自《Meta分析的森林图及临床意义》中国循证医学杂志2004 年第4卷第3 期 198-201页 作者：刘关键 吴泰相 四川大学华西医院中国循证医学中心）