Klinik Araştırma Grafikleri: Denemeler, Tanı Testleri ve Meta-Analizler için 10 Grafik

Hakemler, yöntemlerinizi okumadan önce şekillerinizi okurlar. Hakem değerlendirmesinden geçen klinik araştırma grafikleri ortak bir özelliğe sahiptir: her biri tek bir soruyu yanıtlar ve okuyucu cevabı on saniyeden kısa sürede görebilir. Bu kılavuz, CONSORT akış diyagramından ısı haritasına kadar, bir klinik araştırmacının en sık karşılaştığı 10 grafiği ele almaktadır. Her biri için gerçek bir yayınlanmış şekil (açık erişim, kaynak gösterilerek yeniden kullanılabilir), kendi animasyonlu illüstrasyonumuz, nasıl okunacağı ve makalelerin geri gönderilmesine neden olan hata yer almaktadır.

Soruya göre Klinik Araştırma Grafikleri Seçin

"Her Araştırmacının Bilmesi Gereken 10 Temel Grafik Türü" başlıklı yardımcı kılavuz , çubuk, çizgi, dağılım ve histogram gibi genel grafik türlerini ele alıyor. Bu yazı ise farklı: Sadece klinik çalışmalar, tanı testleri ve kanıt senteziyle ilgili grafikleri kapsıyor.

1. CONSORT Akış Şeması: Her Hastayı Gösterin

Çalışma değerlendiricisinin ilk kontrol ettiği şekil akış şemasıdır. Kimlerin taramadan geçirildiğini, kimlerin dışlandığını ve nedenini, kimlerin rastgele seçildiğini ve kimlerin analize dahil edildiğini açıklar. CONSORT 2010 bildirisi, rastgeleleştirilmiş çalışmalar için bunu zorunlu bir unsur haline getirmiştir. ¹

Neoadjuvant ERBB2-pozitif meme kanserinde trastuzumab biyobenzer adayı HD201 ile referans trastuzumabın rastgele karşılaştırıldığı bu çalışmada 625 hasta taranmış ve 503 hasta tam analiz setine dahil edilmiştir: 251 hasta HD201 grubunda ve 252 hasta referans ürün grubunda yer almıştır.² Okuyucu, hesaplamaları ^bir bakışta kontrol edebilir, ki bu da tam olarak önemli olan noktadır.

Sık yapılan hata: Sayıları içeren ancak gerekçelerini belirtmeyen kutular. "Hariç tutulanlar (n = 122)" ifadesi bir sorgulamayı davet eder. Her kriterde kaç kişinin başarısız olduğunu belirtin. Diyagramı Flowchart Pro oluşturucu ile ücretsiz olarak oluşturabilirsiniz.

2. Kaplan-Meier Eğrisi: Olayın Gerçekleşme Süresi, Dürüstçe Çizilmiş

Kaplan-Meier tahmincisi, henüz olayı yaşamamış hastalar da dahil olmak üzere takip sürelerini basamaklı bir hayatta kalma eğrisine dönüştürür. ³ Her basamağın düşüşünü olaylar, küçük işaretleri ise takipten olay yaşamadan ayrılan (sansürlenmiş) hastalar olarak okuyun.

Gerçek örneği bir değerlendirici gibi okuyun. 2 yıl içinde nüks eden ¹² hastanın (kırmızı) hayatta kalma oranı 58. ayda yaklaşık %32'ye düşerken, nüks etmeyenlerin (mavi) oranı %90'ın üzerinde kalıyor. Alttaki tablo dürüst olan kısım: kırmızı grup 38 hastayla başlıyor ve 60 ayda 3 hasta kalıyor, bu nedenle eğrinin en sağ tarafı çok az sayıda kişiye dayanıyor. Bu tabloyu her zaman çizin ve seyrek nüfuslu kuyruktaki adımları yumuşak olarak değerlendirin.

Eğriyi gözden kaçırılmayacak şekilde nasıl hazırlarsınız: x ekseninin altına risk altındaki hasta sayısını gösteren bir tablo yazdırın, medyan takip süresini belirtin, log-rank p-değerinin yanına %95 güven aralığıyla birlikte tehlike oranını verin ve çok az hastanın risk altında kaldığı noktada eğriyi yorumlamayı bırakın. Hastalar sizin olayınızdan önce başka bir nedenden ölebiliyorsa, düz eğri riski abartır; kayıt çalışmalarındaki rekabet eden risklere bakın . Kendi verilerinizde denemek için ücretsiz Kaplan-Meier hesaplayıcısını kullanın.

3. Orman Parseli: Birçok Çalışma, Tek Karar

Orman grafiği, her çalışmayı bir kare (etkisi) ve bir çizgi (güven aralığı) ile, ardından da birleştirilmiş sonucu gösteren bir elmas şekliyle listeler. Kareler ağırlıkla orantılıdır, bu nedenle büyük çalışmalar elmas şeklini daha da belirginleştirir.

Bu çalışma, %95.4 I² değeriyle 3.28'lik ( %95 CI 2.61 ila 4.12) birleştirilmiş ayarlanmış olasılık oranı bildirmektedir.⁴ Buradaki ders ikinci sayıda gizlidir. ^I² , şans eseri oluşan varyasyondan ziyade, çalışmalar arası gerçek farkın payını tanımlar.⁵ % ^95.4'lük tek birleştirilmiş rakam çok şeyi gizler. Bir tahmin aralığı bildirin, nedenlerini (alt gruplar, meta-regresyon) araştırın ve sonucu "çoğu durumda daha yüksek olasılıklarla ilişkili" şeklinde ifade edin, tek bir sabit sayı olarak değil.

Bir meta-analiz mi planlıyorsunuz? Bir meta-analizin kaç çalışmaya ihtiyaç duyduğunu ve meta-analizde yapılan yaygın hataları okuyun . Lojistik regresyon hesaplayıcısı ayrıca olasılık oranı orman grafiği de çizer.

4. Huni Grafiği: Küçük Ölçekli Çalışmalar Nerede?

Bir huni grafiği, her çalışmanın etkisini hassasiyetine karşı koyar. Önyargı olmaksızın, çalışmalar birleştirilmiş etki etrafında simetrik olarak dağılır; altta geniş (küçük çalışmalar) ve üstte dardır. Alt köşelerden birinden bir parça eksik olması, küçük sıfır sonuçlu çalışmaların hiç yayınlanmadığını gösterir.

Genel kural: Asimetriyi (Egger testi ⁶ ) yalnızca yaklaşık 10 veya daha fazla çalışma ile test edin ve asimetriyi asla önyargının kanıtı olarak görmeyin. Heterojenlik aynı şekli üretir.

5. ROC Eğrisi: Bu Test Hastaları Sağlıklılardan Ayırt Edebilir mi?

ROC eğrisi, her olası kesme noktasında duyarlılığı 1 eksi özgüllüğe karşı çizer. Altındaki alan (AUC), hastalığı olan rastgele bir hastanın, hastalığı olmayan rastgele bir hastadan daha yüksek puan alma olasılığını gösterir. 0.5 yazı tura atışı gibidir, 1.0 ise mükemmeldir. ⁷

Burada AUC değerleri MMP-2 için 0.785, VEGF-D için 0.815 ve kombinasyon için 0.884'tür. ⁸ Çalışılmış bir okuma: İki belirtecin birleştirilmesi, tek başlarına kullanıldıklarına kıyasla ayrımcılığı yaklaşık 0.07 ila 0.10 AUC artırır; bu anlamlı bir kazançtır, ancak yalnızca güven aralıkları büyük ölçüde örtüşmüyorsa ve model yeni hastalarda kontrol edilirse geçerlidir.

Sık yapılan hata: Sadece AUC değerini raporlamak. Seçilen eşik değerini, duyarlılığını ve özgüllüğünü güven aralıklarıyla birlikte verin ve nasıl seçtiğinizi (Youden indeksi veya klinik maliyet-fayda dengesi) açıklayın. AUC değeri, bir testin yatak başında kullanışlı olup olmadığı hakkında hiçbir şey söylemez.

6. Bland-Altman Grafiği: Uyum Korelasyon Değildir

İki ölçüm yöntemini karşılaştırdığınızda, yüksek bir korelasyon yalnızca bunların birlikte yükselip alçaldığını gösterir. Aynı sayıyı verdikleri anlamına gelmez. Bland-Altman grafiği, yöntemler arasındaki farkı ortalamalarına karşı çizer; ortalama fark (sapma) ve sapma ± 1.96 SD'deki uyum sınırları gösterilir. ⁹

Alt ekstremite ödemi fizibilite çalışmasından elde edilen bu şekil iki şeyi öğretiyor. ¹⁰ Ortalama fark 1.11'dir ve çizilen sınırlar yaklaşık -0.54 ile 2.77 arasında değişmektedir. Ve farklar ortalama yükseldikçe artmaktadır, bu da orantılı bir sapmadır. Sol panel, noktaların bir çizgiyi takip etmesi nedeniyle iyi bir uyum gibi görünmektedir. Sağ panel ise yöntemlerin uyuşmadığını ve daha yüksek değerlerde daha fazla uyuşmazlık gösterdiğini ortaya koymaktadır. Bu fark, hakemlerin bu grafiği istemesinin nedenidir.

Yöntem karşılaştırma makalelerini düzenlerken sıkça karşılaştığımız bir durum: Bland-Altman grafiği olmadan, uyumun kanıtı olarak sunulan bir korelasyon katsayısı. Grafiği ekleyin, ölçü birimlerinde sapmayı ve sınırları belirtin ve bu sınırların klinik olarak kabul edilebilir olup olmadığını tek bir cümleyle ifade edin. Buna istatistikler değil, klinik değerlendirme karar verir.

7. Şelale Grafiği: Her Hastanın Tümör Yanıtı

Şelale grafiği, her hastaya bir çubuk verir: tümör boyutundaki başlangıç ​​değerine göre en iyi yüzdesel değişim, en kötüden en iyiye doğru sıralanmıştır. RECIST 1.1'e göre, %30'luk bir azalma kısmi yanıt, %20'lik bir artış ise ilerleme olarak kabul edilir, bu nedenle bu iki referans çizgisi grafikte yer almalıdır. ¹¹

Sık yapılan hata: süreyi belirtmek için kullanmak. Şelale grafiği en iyi yanıtı gösterir, ne kadar sürdüğünü değil. Bunu bir yüzücü grafiği veya ilerleme süresi eğrisiyle eşleştirin ve kaç hastanın başlangıç ​​sonrası taramasının yapılmadığını belirtin, çünkü bunlar çubuk grafik olarak gösterilemez.

8. Volkan Grafiği: Binlerce Sinyal Arasında Doğru Sinyali Bulun

Volkan grafiği, etki büyüklüğünü x eksenine (log2 kat değişim) ve anlamlılığı y eksenine (p-değerinin eksi log10'u) yerleştirir. Hem büyük hem de anlamlı olan genler üst köşelerde yer alır. Binlerce satırdan oluşan bir tabloyu tek bir resme dönüştürür.

Sık yapılan hata: Binlerce geni test ettikten sonra noktaları ham p-değerine göre renklendirmek. Ayarlanmış değere (yanlış keşif oranı) göre renklendirin, her iki eşik değerini de açıklamada belirtin ve metinde yalnızca bahsettiğiniz birkaç geni adlandırın.

9. Keman ve Kutu Grafikleri: Tüm Dağılımı Gösterir

Ortalama değerler çubuğu, bir klinisyenin önemsediği her şeyi gizler: yayılım, çarpıklık, aykırı değerler ve grupların örtüşüp örtüşmediği. Kutu grafiği medyanı ve çeyrekleri gösterir. Keman grafiği ise dağılımın şeklini ekler; bu, değerler çarpık veya iki modlu olduğunda önemlidir.

Kural: Her grupta yaklaşık 30'dan az hasta olduğunda ham noktaları üst üste yerleştirin. Küçük örnekler keman şekillerini güvenilmez hale getirir ve bireysel noktalar okuyucunun kendi değerlendirmesini yapmasına olanak tanır. Genel grafik kılavuzumuz kutu grafikleri ve histogramları daha ayrıntılı olarak ele almaktadır.

10. Isı Haritası: Birçok Değişken Üzerindeki Desenler

Isı haritası bir ızgarayı renklendirir. Klinik makalelerde korelasyon matrisleri, gen ekspresyon kümeleri ve parametre taramaları için kullanılır. Izgara okunabilecek kadar küçükse, her hücredeki sayıyı yazdırın.

Bu taramada, r değeri 1.5'lik bir kalibrasyon faktöründe 0.69'da zirve yaparken, bazı hücreler sıfıra veya altına düşüyor. ¹⁰ Bu iyi bir öğretici örnek: En iyi hücre, puanlandığı aynı verilerden seçildi, bu nedenle 0.69 yeni hastalarda kontrol edilene kadar iyimser bir rakamdır. Parametreleri ayarlayan bir ısı haritası bunu her zaman belirtmelidir.

Renk ipucu: Algısal olarak tekdüze, renk körlüğü olanlar için güvenli bir renk skalası kullanın (bu şekilde olduğu gibi genellikle viridis tercih edilir) ve asla kırmızı-yeşil bir skala kullanmayın.

Klinik Makaleler İçin 60 Saniyelik Şekil Kontrol Listesi

• Bir grafik, bir soru. Soruyu grafik alt yazısında belirtin.
• Birimler, örneklem boyutu ve istatistiksel test her bir şeklin üzerinde veya altında yer almaktadır.
• Belirsizlik (güven aralığı, çeyrekler arası aralık veya standart sapma) her zaman görünürdür.
• Metin, çoğu dergide yaklaşık 8.5 cm olan tek sütun genişliğinde okunabilir.
• Renkler, gri tonlamalı baskıdan ve renk körü okuyuculardan etkilenmeden kalır.
• Yeniden kullanılan görsellerin lisansları ve tam kaynak gösterimi yer almaktadır.

Klinik Makaleniz İçin Profesyonel İstatistiksel ve Şekil Desteği

Doğru grafiği seçmek işin yarısıdır. Arkasındaki analizi doğru bir şekilde yürütmek ve derginin belirlediği özelliklere göre çizmek ise diğer yarısıdır. Eğer elinizde veri olan ve son teslim tarihi yaklaşan bir doktora öğrencisi, klinisyen veya meşgul bir araştırmacıysanız, bu üç hizmet veri setinden gönderime hazır şekle kadar olan süreci kapsar.

Bunun yerine tam bir kanıt sentezi mi yürütüyorsunuz? Meta-analiz ve sistematik inceleme hizmetimize göz atın ve bir sonucun doğruluğunu hızlıca kontrol etmek için İstatistiksel Sonuç Yorumlama hizmetimize bakın.

Klinik Araştırma Grafikleri: Sıkça Sorulan Sorular

Hangi grafik hayatta kalma verilerini gösteriyor?

Kaplan-Meier eğrisi, sansür işaretleri ve altında risk altındaki kişi sayısı tablosu ile birlikte çizilmiştir. Tehlike oranını %95 güven aralığı ile birlikte log-rank p değeriyle birlikte raporlayın.

Yüksek korelasyon, iki yöntemin aynı fikirde olduğunu göstermek için yeterli midir?

Hayır. Korelasyon, iki yöntemin birlikte yükselip düştüğünü gösterir, aynı sayıyı verdiklerini değil. Bland-Altman grafiği, ölçtüğünüz birimlerdeki sapmayı ve uyum sınırlarını gösterir.

ROC eğrisinde 0.8'lik bir AUC değeri ne anlama gelir?

Bu, rastgele seçilen, hastalığı olan bir hastanın, hastalığı olmayan rastgele seçilen bir hastaya göre testte yaklaşık %80 oranında daha yüksek puan aldığını gösterir. Testin yatak başında kullanışlı olup olmadığı belirtilmediğinden, eşik değerini, duyarlılığını ve özgüllüğünü de raporlayın.

Huni grafiğini ne zaman çizmeliyim?

Yaklaşık 10 veya daha fazla çalışmanın yer aldığı bir meta-analizde, daha az sayıda çalışma söz konusu olduğunda grafik ve Egger testi güvenilir değildir. Asimetri, heterojenliğin yanı sıra yayın yanlılığından da kaynaklanabilir.

Yayınlanmış bir makaledeki bir şekli kendi yazımımda tekrar kullanabilir miyim?

Yalnızca lisansı izin veriyorsa kullanılabilir. CC BY lisansı altındaki görseller, tam kaynak belirtilerek yeniden kullanılabilir. Aksi takdirde, yayıncıdan izin isteyin veya bildirilen sayılardan grafiği yeniden oluşturun ve kaynağı belirtin.

Sonuç: Klinik Araştırma Grafikleri Seçimi

On grafik, klinik bir makalenin ihtiyaç duyduğu çoğu şeyi kapsar: hastaları hesaba katmak için bir akış diyagramı, olay zamanı için bir sağkalım eğrisi, kanıtları bir araya getirmek ve stres testinden geçirmek için orman ve huni grafikleri, testleri ve ölçümleri değerlendirmek için ROC ve Bland-Altman grafikleri, tümör yanıtı için bir şelale grafiği, omikler için bir volkan grafiği, dağılımlar için bir keman grafiği ve desenler için bir ısı haritası. Soruyu seçin, belirsizliği gösterin ve bir hakemin arayacağı sayıları alt yazıya ekleyin. Gönderimden önce şekillerinize ikinci bir gözle bakılmasını istiyorsanız, ekibimiz size yardımcı olabilir.

Referanslar

1. Schulz KF, Altman DG, Moher D; CONSORT Grubu. CONSORT 2010 bildirisi: paralel gruplu randomize çalışmaların raporlanmasına ilişkin güncellenmiş kılavuzlar. BMJ. 2010;340:c332. doi: 10.1136 / bmj.c332
2. Pivot X, Manikhas AG, Shamrai V ve diğerleri. Neoadjuvan tedavi gören ERBB2 pozitif meme kanseri hastalarında HD201 ile referans trastuzumab'ı karşılaştıran faz 3 randomize klinik çalışmanın son analizi. BMC Cancer. 2023;23:112. doi:10.1186/s12885-023-10574-2
3. Kaplan EL, Meier P. Eksik gözlemlerden parametrik olmayan tahmin. J Am Stat Assoc. 1958;53(282):457-81. doi: 10.1080 / 01621459.1958.10501452
4. Ayenew AA, Mol BW, Bradford B, Abeje G. Afrika'daki kadınlar ve kız çocukları arasında kadın genital mutilasyonunun yaygınlığı ve ilişkili faktörler: sistematik bir inceleme ve meta-analiz. Syst Rev. 2024;13:26. doi:10.1186/s13643-023-02428-6
5. Higgins JPT, Thompson SG, Deeks JJ, Altman DG. Meta-analizlerde tutarsızlığın ölçülmesi. BMJ. 2003;327(7414):557-60. doi: 10.1136 / bmj.327.7414.557
6. Egger M, Davey Smith G, Schneider M, Minder C. Meta-analizdeki yanlılık, basit, grafiksel bir testle tespit edildi. BMJ. 1997;315(7109):629-34. doi: 10.1136 / bmj.315.7109.629
7. Hanley JA, McNeil BJ. Alıcı işletim karakteristik (ROC) eğrisi altındaki alanın anlamı ve kullanımı. Radyoloji. 1982;143(1):29-36. doi:10.1148/radyology.143.1.7063747
8. Revilla-López E, Ruiz de Miguel V, López-Meseguer M, ve diğerleri. Lenfanjiyoleiomiyomatozis: potansiyel biyobelirteçlerin araştırılması. Ön Med. 2023;10:1079317. doi: 10.3389 / fmed.2023.1079317
9. Bland JM, Altman DG. İki klinik ölçüm yöntemi arasındaki uyumu değerlendirmek için istatistiksel yöntemler. Lancet. 1986;1(8476):307-10. doi:10.1016/S0140-6736(86)90837-8
10. Lippi L ve ark. Kalp yetmezliği hastalarında alt ekstremite ödeminin doğru değerlendirilmesi için üç boyutlu lazer tarama teknolojisi: bir fizibilite çalışması. Front Cardiovasc Med. 2026. doi:10.3389/fcvm.2026.1750128
11. Eisenhauer EA ve diğerleri. Katı tümörlerde yeni yanıt değerlendirme kriterleri: revize edilmiş RECIST kılavuzu (versiyon 1.1). Eur J Cancer. 2009;45(2):228-47. doi:10.1016/j.ejca.2008.10.026
12. Liu C, Zhou J, Lam W, Wang C ve diğerleri. Lokal ileri evre rektal kanserde neoadjuvan kemoradyoterapi ve cerrahi sonrası nüks sonrası sağkalım için ilk nüks paterninin prognostik değeri. Front Oncol. 2026;16:1836607. doi:10.3389/fonc.2026.1836607
13. Kato Y, Mawatari K. Asidik hücre dışı mikroortam tarafından modüle edilen genlerin klinik önemi. Front Oncol. 2024;14:1380679. doi:10.3389/fonc.2024.1380679

CC BY 4.0 ile işaretlenmiş görseller, orijinal yazarları belirtilerek Creative Commons Attribution lisansı altında yeniden üretilmiştir. Animasyonlu çizimler simüle edilmiş veriler kullanılarak oluşturulmuştur ve Editverse'e aittir.