Делянка леса: Лесосека или деляна

Лесосека или деляна

Вот таким вопросом лесосека или деляна уже не в первый раз интересуются посетители блога Лесоруб. Я, конечно, игнорировал и игнорирую подобные вопросы-запросы, так как они не способны, на мой взгляд, раскрыть тему и относятся больше к определению «терминов». Однако так как эти вопросы возникают систематически, то люди, не имеющие отношения к нашей профессии, но интересующиеся лесом, полагаю должны разбираться в данном определении. Большинство лесорубов также не могут внятно объяснить различия между данными определениями, а некоторые твердо убеждены, что это одно и то же.

Лесникам и лесорубам, имеющим профильное образование, данная тема будет вовсе не интересна, я даже не буду оповещать своих подписчиков о данной публикации, дабы не раздражать, казалось бы, подобными пустяками. Но обязательно разъясню, что такое лесосека и деляна всем интересующимся.

По сути, лесосека и деляна (делянка) это одно и то же. Вполне справедливо можно назвать лесосеку делянкой, а делянку – лесосекой. Но у термина лесосека более широкое значение, а у деляны – ограниченное. Для начала приведу «научное» определение терминов, а потом разъясню их «по-простому».

Лесосека — участок леса, отведённый для рубок спелых и перестойных насаждений, лесовосстановительных рубок, рубок ухода за лесом и санитарных. Граница такого участка определяется визирами, лесосечными знаками (столбами, кольями) или естественными рубежами. Площадь лесосек — от нескольких га до нескольких десятков га. Ширина сплошных лесосек — от 50 м до 1 км. Лесосекой также называется лесосечный фонд, выделенный на определенный срок.

Деляна (делянка) – часть лесосеки, отграниченная визирами.

Теперь – как можно проще! Что же такое лесосека?

Лесосека – это лес, который будет вырубаться лесорубами, который имеет конкретные границы и площадь, с обозначенными углами на поворотах. Границы лесосеки представляют собой визиры – затески (метки), сделанные топором на деревьях в виде прямой линии. Также границами лесосеки могут быть естественные границы – края вырубок, дороги, поля и т.д. Углы лесосек могут обозначаться столбами, либо вешками, краской, лентой. Лесосека – это ЕДИНИЦА вырубаемого леса. При мониторинге – на космоснимках/аэроснимках, вырубленная лесосека будет выглядеть как единый вырубленный участок.

Что же такое деляна (делянка)? Деляна – это лес, который будет вырубаться лесорубами внутри лесосеки. То есть, лесосека может быть разделена на несколько делянок, а может оставаться одной делянкой. Эти делянки, как правило, вырубаются разными лесорубочными бригадами, либо одной бригадой в разное время. Границы делянок отмечаются внутренними границами (визирами). Необходимость в делянках на одной лесосеке мы, чаще всего, можем наблюдать в следующих случаях: отвод древесины по распоряжениям местному населению и более одного промышленного лесозаготовителя (что, по сути, является одним и тем же). Существуют и другие причины, по которым лесосека подразделяется на отдельные делянки, которые относятся к методам учёта древесины, характеристикам лесных участков, но это для «простых» лесорубов лишнее. Учтите лишь то, что делянки на одной лесосеке предназначаются для разных лесозаготовителей!

В чем основная разница между лесосекой и делянкой, и какие характерные особенности?

Как я уже упоминал, лесосека это единица вырубаемого леса. А делянка – это части одной единицы леса. При мониторинге на космоснимках/аэроснимках границы делянок на вырубленной лесосеке не определить, мы увидим лишь одну вырубленную единую лесосеку. Лесосека может быть единой делянкой и, в этом случае, мы можем её называть как лесосекой, так и делянкой. И делянка может быть лесосекой, но внутри лесосеки!

Хочу добавить от себя следующее. При освидетельствовании лесосеки, её границы строго отслеживаются, учитывается реальная площадь и углы. При освидетельствовании же делянок, которые были отведены для разных лесозаготовителей, внутри лесосеки такого контроля нет (если разделение не связано с методом раздельного учета древесины). Лесничий может лишь обратить внимание на качество рубки, очистку и сохранение подроста на отдельных делянках одной лесосеки, а это административные нарушения.

Почему лесосека делится на делянки

Я уже упомянул выше, почему лесосека делится на делянки. Здесь лишь приведу пример этих случаев.

В лесничество приносят распоряжения на объем древесины, необходимый для местного населения. Эти объемы на каждого отдельного гражданина могут разниться и составлять от 20м³ до 450м³ в зависимости от регионов, от характера распоряжения (ремонт дома, строительство дома, дрова, строительство хозпостроек, ветераны локальных войн и т.п.). Отвести 20м³ по распоряжению для одного человека в отдаленных лимитных для этого участках леса будет нецелесообразным, растратным, неблагодарным, да и просто не выполнимым «занятием». Кроме этого подобных распоряжений местное лесничество получает от граждан в огромном количестве. В этих случаях по распоряжению («справкам») местному населению отводится одна (или несколько) лесосека с разграниченными внутри делянками на каждого пользователя. Конечно, при больших объемах заявленной древесины от одного-двух участников лесники могут отвести отдельные лесосеки, но в этом случае процесс затрудняют сроки примыкания между ними. Поэтому специалисты лесного хозяйства будут стараться отвести весь заявленный объем (по возможности) в одну единую лесосеку с несколькими делянками.

Похожий сценарий выглядит и у отдельных ИП лесозаготовителей. В этом случае арендатор леса пользуется услугами разных лесозаготовителей, отводит одну крупную лесосеку и делит её на делянки между подрядчиками. То же самое происходит на лесных аукционах.

Где еще упоминается лесосека

Хочу обратить внимание, что термином лесосеки лесники нередко называют расчетную лесосеку. Что это такое?

В первом абзаце определений лесосеки (в последнем предложении) этот термин выглядит так: «Лесосекой также называется лесосечный фонд, выделенный на определенный срок». Расчетная лесосека, или в обиходе лесников «расчётка», это ежегодный объем древесины, который разрешен владельцу арендованного лесного участка для заготовки (рубки). То есть, арендатор леса (лесозаготовитель) имеет право заготовить лишь определенный объем кубатуры. Например, «расчётка» составляет 25000м³ в год, лесозаготовитель не вправе её превышать. Причем, это не календарный год, отчисление идет от начала года – с января, по конец года – исход декабря. В свою очередь расчётная лесосека подразделяется на определенные объемы по лиственной базе, хвойной базе, по видам рубкам с определенным допустимым объемом. Я не буду лесорубам «ломать голову» в данной статье. Лишь имейте в виду, что лесосекой можно называть и «расчётку» – расчётную лесосеку!

Ответственность за вырубку леса \ Акты, образцы, формы, договоры \ КонсультантПлюс

• Главная
• Правовые ресурсы
• Подборки материалов
• Ответственность за вырубку леса

Подборка наиболее важных документов по запросу Ответственность за вырубку леса (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).

• Лесное хозяйство:
• Акт натурного технического обследования
• Аренда лесного участка
• Валка деревьев КОСГУ
• Виды лесосечных работ
• Вырубка леса
• Показать все →

Еще

• Лесное хозяйство:
• Акт натурного технического обследования
• Аренда лесного участка
• Валка деревьев КОСГУ
• Виды лесосечных работ
• Вырубка леса
• Показать все →

Судебная практика

Зарегистрируйтесь и получите пробный доступ
к системе КонсультантПлюс бесплатно на 2 дня

Подборка судебных решений за 2021 год: Статья 260 «Незаконная рубка лесных насаждений» УК РФ»Преступность деяния, его наказуемость и иные уголовно-правовые последствия определяются Уголовным кодексом Российской Федерации. Предусмотренная статьей 260 данного Кодекса ответственность за незаконную рубку лесных насаждений позволяет гражданам осознавать сущность установленного уголовно-правового запрета и предвидеть наступление ответственности за его нарушение, притом что в силу принципа вины лицо подлежит уголовной ответственности только за те общественно опасные действия (бездействие) и наступившие общественно опасные последствия, в отношении которых установлена его вина (статья 5 Уголовного кодекса Российской Федерации).»

Зарегистрируйтесь и получите пробный доступ
к системе КонсультантПлюс бесплатно на 2 дня

Подборка судебных решений за 2020 год: Статья 65 «Водоохранные зоны и прибрежные защитные полосы» Водного кодекса РФ от 03.06.2006 N 74-ФЗ»Оценив представленные в материалы дела доказательства, в том числе заключение судебной экспертизы от 13.06.2019, по правилам статей 65 и 71 Арбитражного процессуального кодекса Российской Федерации, суд установил, что отвод спорной делянки проведен без учета положений статьи 65 Водного кодекса Российской Федерации, признал доказанным, что причинение вреда лесному фонду произошло вследствие неправомерных действий арендатора (леспромхоза), выполнившего неверный натурный отвод, приведший к вырубке подрядчиком (обществом с ограниченной ответственностью «ЛесПромИндустрия») лесов в водоохранной зоне, и, учитывая факт ликвидации подрядчика, пришел к выводу о наличии оснований для удовлетворения требований к арендатору. «

Статьи, комментарии, ответы на вопросы

Нормативные акты

Зарегистрируйтесь и получите пробный доступ
к системе КонсультантПлюс бесплатно на 2 дня

Паспорт проекта Федерального закона N 195219-8
«О внесении изменений в Кодекс Российской Федерации об административных правонарушениях» (в целях уточнения административной ответственности за незаконную рубку, повреждение лесных насаждений или самовольное выкапывание в лесах деревьев, кустарников, лиан)»
(внесен депутатами Государственной Думы ФС РФ Г.А. Зюгановым, И.И. Мельниковым, В.И. Кашиным, Н.В. Коломейцевым, Ю.В. Афониным, Д.Г. Новиковым, Е.И. Бессоновым, Н.Н. Ивановым, А.В. Куринным, С.Г. Левченко, Ю.П. Синельщиковым, К.К. Тайсаевым, А.Е. Глазковой, М.В. Щаповым)ПАСПОРТ ПРОЕКТА ФЕДЕРАЛЬНОГО ЗАКОНА N 195219-8

Учебное пособие: Как читать лесной участок

Опубликовано 11 июля 2016 г. Натаном Кэнтли

Учебные пособия и основы

По мере того, как мы приближаемся к вершине пирамиды доказательной медицины, иногда появляются странные графики.

Лесной сюжет — это ключевой способ, с помощью которого исследователи могут обобщать данные из нескольких статей в одном изображении. [Если вам трудно прочитать текст на каком-либо из рисунков, щелкните изображение, чтобы увеличить его].

Рисунок 1. Пример лесного участка. Изображение адаптировано из Таблицы 4 Roberts et al. (2006). [1]

Будучи студентами, мы иногда думаем, что графики, подобные приведенному на рис. 1, трудно интерпретировать. Не бойтесь — следующий урок даст вам пошаговый способ интерпретации любого лесного участка!

Учебная информация

Цели обучения.
К концу этого урока вы должны быть в состоянии:

1. Понимать, какие лесные участки используются для
2. Понимать, как читать лесной график и что означают отображаемые результаты как на уровне отдельных исследований, так и на уровне усредненного результата
3. Понять, почему лесные участки выглядят по-разному в зависимости от анализируемой статистики
4. Понимать важность неоднородности на лесных участках и ее влияние на интерпретацию

Время прохождения урока: 20-30 минут
Примеры вопросов: Да
Ссылки все в открытом доступе: Да

Так зачем вообще делать лесной участок?

Попытка просмотреть множество различных статей, в которых задается один и тот же вопрос, может оказаться сложной задачей. Это особенно верно, если проанализированные статьи приходят к разным выводам и имеют разную статистику как в пользу, так и против ассоциации.

Что делает лесной участок, так это берет все соответствующие исследования, задающие один и тот же вопрос, определяет общую статистику в указанных бумагах и отображает их на одной оси. Это позволяет вам напрямую сравнивать то, что показывают исследования, и качество этого результата в одном месте.

Анализ лесного участка: основы

Часть 1: Ось.

В этом учебном пособии в качестве примера мы возьмем рисунок 1 (показан выше), участок леса из Кокрейновского систематического обзора. По мере изучения руководства мы будем строить рисунок 1, исходя из первых принципов. В конце блога я раскрою значение именно этого лесного участка!

Рисунок 2. Давайте начнем с самого начала.

Слева вы видите базовый набор топоров, используемых на лесных участках. Горизонтальная ось обычно представляет собой статистику, которую показывают исследования. Это может быть либо «относительная» статистика, такая как отношение шансов (OR), либо относительный риск (RR). Или используемая статистика может быть «абсолютной», такой как абсолютное снижение риска (ARR) или стандартизированная средняя разница (SMD). Важно знать разницу между относительной и абсолютной статистикой, потому что она влияет на то, какое число находится на вертикальной линии.

Вертикальная линия известна как «линия нулевого эффекта». Эта линия соответствует значению, при котором (как следует из названия) нет связи между воздействием и исходом или нет разницы между двумя вмешательствами. Если вы помните из своих классов статистики, относительная статистика, такая как OR или RR, имеет значение нулевого эффекта, равное 1. Для абсолютной статистики, такой как Абсолютный риск, ARR или SMD, значение нулевой разницы равно 0. Следовательно, почему значение в строке не влияет имеет отношение к используемой статистике. Если вы хотите освежить в памяти относительную и абсолютную статистику, почему бы не проверить этот блог S4BE.

Рисунок 3. Проведем несколько линий по этим осям.

Часть 2: Учебные линии.

Итак, теперь, когда мы понимаем оси лесного участка, давайте установим некоторые значения. Каждая горизонтальная линия, нанесенная на лесной участок, представляет собой отдельное анализируемое исследование. На рисунке 3 представлены три исследования. Каждый «результат» исследования состоит из двух компонентов:

1. Точечная оценка результата исследования, представленная черным прямоугольником. Этот черный ящик также дает представление о размере исследования. Чем больше коробка, тем больше участников исследования.
2. Горизонтальная линия, представляющая 95% доверительные интервалы результата исследования, причем каждый конец линии представляет собой границы доверительного интервала.

То, что представляет каждая сторона линии с нулевым эффектом (т. е. в пользу контроля или вмешательства), также важно при рассмотрении отдельных исследований. Это будет отличаться в зависимости от того, какой вопрос вы задаете в своих исследованиях. Например, если вы рассматриваете риск между воздействием и результатом, то, что представляет каждая сторона вертикальной линии, будет отличаться от случая, когда вы сравниваете вмешательство с контролем. Полезно, что для большинства лесных участков, опубликованных сегодня, авторы услужливо отмечают, что представляет каждая сторона линии. Если он не отмечен, не забывайте всегда возвращаться к своим первоначальным принципам статистики, которую вы используете.

Горизонтальная линия и то, пересекает ли она «линию нулевого эффекта», особенно важно учитывать для каждого исследования. Если вы помните, невероятно простое определение 95% доверительного интервала звучит так: «

Диапазон значений, в пределах которого вы можете быть на 95% уверены, что истинное значение составляет ». Если горизонтальная линия пересекает линию нулевого эффекта, это фактически говорит о том, что нулевое значение находится в пределах вашего доверительного интервала и, следовательно, может быть истинным значением. Если бы я разложил это на самое простое объяснение: « любая линия исследования, которая пересекает линию нулевого эффекта, не иллюстрирует статистически значимый результат ».

В линейке есть еще один компонент, на который стоит обратить внимание. Хотя это не гарантируется, как правило, исследования с большим числом участников или пациентов обычно имеют

более узкий доверительный интервал и, следовательно, меньшую горизонтальную линию. Итак, в общих чертах:

1. больше исследование, меньше горизонтальная линия и больше черный ящик, представляющий точечную оценку. Это может означать, что менее вероятно, что эти исследования перейдут черту нулевого эффекта. Почему? Потому что ваши 95% доверительные интервалы должны иметь гораздо меньший диапазон.
2. меньше исследование, шире горизонтальная линия и меньше черный ящик, представляющий точечную оценку. Это означает, что более вероятно, что эти исследования перейдут черту нулевого эффекта (поскольку ваши 95% доверительные интервалы будут намного больше).

Теперь, когда вы прочитали приведенное выше описание, взгляните на исследование (A) и исследование (B) на рисунке 3. Попробуйте интерпретировать то, что говорит вам каждое исследование, прежде чем искать ответ в нижней части веб-страницы. .

Часть 3: Объединение всех исследований лесного участка.

Рисунок 4. Бриллиант связки.

На рис. 4 вверху добавлены еще два исследования (попробуйте их интерпретировать), а также ромб. Сейчас Алмаз, пожалуй, самое главное, что вы увидите на лесном участке.

Ромб представляет точечную оценку и доверительные интервалы, когда вы объединяете и усредняете все отдельные исследования вместе. Если вы проведете вертикальную линию через вертикальные точки ромба, это будет точечная оценка усредненных исследований. Горизонтальные точки ромба представляют 95% доверительный интервал этой комбинированной точечной оценки. Если вы помните, что я сказал в части 2 о размере доверительных интервалов, потому что это комбинированное значение эффективно группирует всех участников из всех отдельных исследований, диапазон ДИ для этого результата должен быть наименьшим на лесном участке (и в 99% случаев это нормально).

Правила пересечения линии нулевого эффекта здесь по-прежнему верны: если горизонтальные вершины ромба пересекают вертикальную линию, совокупный результат потенциально не является статистически значимым. Почему? Если вы помните, если доверительный интервал 95 % содержит нулевое значение, вы не можете быть уверены, что нулевое значение не является истинным значением.

Часть 4: Объединяем все вместе.

Итак, мы поговорили о ряде элементов самого лесного участка. Давайте немного взглянем на весь, так сказать, «бамф», который находится вокруг лесного участка на графике. Вернемся к нашему исходному изображению. На рисунках 5-8 выделены различные элементы лесного участка, на которые стоит обратить внимание.

Рис. 5. Помимо самого сюжета имеется масса информации.

На Рисунке 5- в крайнем левом углу участка леса указано имя ведущего автора для каждого отдельного исследования, а также год публикации.

Непосредственно слева от участка леса находятся два столбца чисел, выделенных на рис. 6. В каждом столбце чисел есть два числа, разделенные знаком «/». Если вы посмотрите на заголовок каждого столбца, вы увидите, что числа организованы как «н/н». Что это значит? Проще говоря, «n» обозначает количество пациентов или лиц, у которых было событие/исход в этой конкретной группе, тогда как «N» обозначает общее количество людей в этой группе.

Рисунок 6. Имеет смысл сравнить цифры с графиком.

Итак, в нашем примере бумаги у нас есть два столбца чисел. Первый столбец предназначен для группы, получившей лечение (n = количество пролеченных людей, у которых был результат, N = общее количество людей в исследовании, которые получили лечение). Принимая во внимание, что второй столбец предназначен для группы, которая получила контрольную (n = количество людей в контрольной группе, у которых был результат, N = общее количество людей, которые были в контрольной группе).

Рисунок 7. Иногда проще просто сравнить цифры…

Рисунок 7 находится на другой стороне лесного участка. Крайний правый столбец в основном дает вам график леса в виде чисел (как точечная оценка, так и 95% доверительный интервал в скобках). Некоторым людям может быть проще просто смотреть прямо на эти цифры, чем смотреть на график и пытаться его интерпретировать.

Рис. 8. Если выделено жирным шрифтом, возможно, причина в этом!

Рисунок 8. Здесь просто выделены статистические данные, связанные с алмазом на участке леса. «Промежуточный итог» — это то, что написано на банке. Он сообщает вам общее количество участников в экспериментальной и контрольной группах по всем отдельным исследованиям, а также усредненную статистику и 95% доверительный интервал. Полезно смотреть на эту строку цифр и ромб, когда делаете выводы для вашего мета-анализа/систематического обзора.

Часть 5: Неоднородность статей.

Заключительная часть анализа лесного участка заключается в рассмотрении того, что называется «гетерогенностью». В идеале, если разные испытания проверяют одно и то же, эффекты вмешательства/воздействия должны быть одинаковыми во всех исследованиях. К сожалению, это бывает редко. На результаты исследования могут повлиять многие факторы, такие как предвзятость исследователя или проблемы со сбором данных [2].

Таким образом, помимо анализа результатов исследования, систематические обзоры или метаанализы предназначены для того, чтобы задать вопрос. Если все эти исследования проверяют одно и то же вмешательство, почему они не дают одинаковых результатов? Являются ли различия случайными, или здесь замешано что-то еще? Если это случайность, то нам не о чем беспокоиться. Если различия , а не являются результатом случайности, то нам нужно быть осторожными в том, как мы интерпретируем результаты. Чтобы упростить оценку согласованности проанализированных статей, была использована статистика под названием I 9.0152 2  используется («i-квадрат»).

Рисунок 9. Я подсматриваю своим маленьким глазом… что-то, начинающееся с h…

Как показано на рисунке 9, статистика, связанная с неоднородностью, обычно находится внизу диаграммы. Эмпирическое правило состоит в том, что вы хотите, чтобы I ² было меньше 50%. Все, что выше этого, и документы могут быть несовместимы по какой-то причине, кроме случайности (что плохо!). К счастью, для нашего примера I ² составляет 38% — не идеально, но все еще в пределах нашего целевого диапазона. Вы заметите, что там есть и другие статистические данные, такие как Chi 9.0152 2 и я. Для целей этого руководства I ² является наиболее полезным при интерпретации лесного участка.

Суммарное время

Надеемся, что изучение лесного участка от начала до конца помогло вам понять, что движет лесными участками. Я настоятельно рекомендую вам прокрутить вверх и посмотреть на рисунок 1, на котором нет никаких аннотаций, и выполнить 5 шагов, которые мы прошли.

Подводя итог тому, что мы рассмотрели:

1. Каждая горизонтальная линия на лесном участке представляет собой отдельное исследование, результат которого отображается в виде прямоугольника, а доверительный интервал результата 95% отображается в виде линии.
2. Значение каждого исследования, попадающего по одну или другую сторону вертикальной линии, зависит от используемой статистики.
3. Если отдельное исследование пересекает вертикальную линию, это означает, что нулевое значение находится в пределах доверительного интервала 95 %. Это означает, что результат исследования на самом деле является нулевым значением, и поэтому в исследовании не наблюдалось статистически значимой разницы между экспериментальной и контрольной группами.
4. Ромб в нижней части графика леса показывает результат, когда все отдельные исследования объединяются вместе и усредняются. Горизонтальные точки ромба являются пределами 95% доверительных интервалов и подлежат той же интерпретации, что и любые другие отдельные исследования на графике.
5. Статистика I ² дает представление о неоднородности исследований, т. е. о том, насколько они последовательны.
   Если значение I ² > 50%, это может означать, что исследования противоречивы по другой причине, чем случайность. Это может сделать выводы, которые вы сделаете из лесного участка, сомнительными.

Рис. 10. Еще один участок леса из той же бумаги для проработки. Изображение от Roberts et al. (2006) [1]

Имеет смысл? Я надеюсь, что это так! Если вы хотите проработать еще один пример, взгляните на рисунок 10 — лесной участок из статьи, из которой взят рисунок 1. Каково значение Кокрейновского обзора, на который я намекал в начале?

И, наконец…

Ну, если вы когда-нибудь видели логотип Cochrane Collaboration, вы могли бы узнать горизонтальные линии и ромб.

Это потому, что логотип Cochrane Collaboration на самом деле представляет собой лесной участок. Лесной участок в логотипе Cochrane Collaboration из одного из первых когда-либо опубликованных систематических обзоров [3]. Статья, опубликованная в 1991 году, показала, что назначение стероидов матерям, дети которых должны были родиться раньше срока, уменьшало осложнения, связанные с недоношенностью. Кокрановский обзор, из которого взяты рисунки 1 и 10, на самом деле является обновлением того первоначального обзора, который впоследствии сформировал логотип Кокрановского сотрудничества.

Ссылки:

[1] Roberts D, Dalziel SR. Антенатальные кортикостероиды для ускорения созревания легких плода у женщин с риском преждевременных родов. Кокрановская база данных систематических обзоров, 2006 г., выпуск 3. Ст. №: CD004454.
[2] «Как анализировать лесной участок: оценка неоднородности среди исследований». Центр вмешательства, основанного на доказательствах, Оксфордский университет. URL: http://www.cebi.ox.ac.uk/for-practitioners/what-is-good-evidence/how-to-interpret-the-sample-forest-plot.html#c56 Дата обращения: июнь 2016 г.
[3] «Наш логотип: Cochrane Collaboration». Кокрановское сотрудничество, 2016 г. URL: http://www.cochrane.org/about-us/our-logo. Доступ: июнь 2016 г.

Часть 2 ОТВЕТЫ: ​​НЕ СМОТРИТЕ, ПОКА НЕ ПОПРОБУЕТЕ!

Итак, как все прошло? То, что вы должны были найти, это:

• Для исследования A — оно имеет довольно широкую горизонтальную линию, которая пересекает линию нулевого эффекта с черным прямоугольником, который находится справа от вертикальной линии. Это, скорее всего, демонстрирует небольшое исследование с небольшим количеством участников, где результат точечной оценки благоприятствует контролю, использованному в исследовании. Но поскольку исследование содержит нулевое значение в своих 95% доверительный интервал, он, вероятно, будет иметь значение p> 0,05 и не будет статистически значимым.
• Для исследования B — довольно узкая линия, которая не пересекает линию нулевого эффекта, с черным прямоугольником, который находится слева от вертикальной линии и больше, чем исследование A. Это, скорее всего, демонстрирует более крупное исследование с большим количеством участников. по сравнению с исследованием А, где результат благоприятствует использованному вмешательству. Поскольку доверительный интервал 95 % не содержит нулевое значение, это исследование, вероятно, будет иметь значение p <0,05, и, следовательно, различия, наблюдаемые в исследовании, можно считать статистически значимыми.

 

Изображение в этом блоге получено с сайта en. wikipedia.org и может использоваться повторно.

Tags:

Cochraneforest plotheterogeneitymeta-analysisstatisticsSystematic review

forest plots — Mark Bounthavong blog — Mark Bounthavong

Mark Bounthavong

July 30, 2021

Data visualization, R Programming

Марк Баунтавонг

30 июля 2021 г.

Визуализация данных, программирование на языке R

Я написал туториал о том, как создавать лесные участки в R. Он размещен на сайте RPubs; вот ссылка.

Я написал руководство по R Markdown и разместил код на своей странице GitHub (ссылка).

Это было занимательное упражнение, чтобы узнать, как сделать это в R. Конечно, есть много способов создать лесные участки в R, но я хотел узнать, как это сделать, используя ggplot2 и некоторые нативные пакеты R.

Вот последний участок леса.

Tagged: RMarkdown, лесные участки

Марк Боунтавонг

22 сентября 2020 г.

Визуализация данных

Марк Боунтавонг

22 сентября 2020 г.

Визуализация данных

ВВЕДЕНИЕ

В недавней статье Вана и его коллег сообщалось, что пациенты с недавним диагнозом расстройства, связанного с употреблением психоактивных веществ (SUD), имели больший риск заражения COVID-19..[1] Скорректированное отношение шансов составило 8,699 с 95% доверительным интервалом (ДИ) от 8,411 до 8,997). Пациенты с расстройством, связанным с употреблением опиоидов (OUD), подвергались наибольшему риску.

Авторы использовали лесной участок, чтобы обобщить свои выводы ( Рисунок 1 ). Лесная диаграмма представляет собой диаграмму, которая отображает интересующее измерение (например, отношение шансов) с горизонтальными планками погрешностей для представления 95% ДИ для нескольких переменных, которые выровнены по оси Y. Форест-графики распространены в парном метаанализе, где несколько исследований используются для описания размера эффекта лечения по сравнению с группой сравнения. Исследования расположены по вертикальной оси и соотношению шансов с 9Рядом с исследованиями отображается 5% ДИ. Это позволяет читателям увидеть размер эффекта (например, отношение шансов) и неопределенность, связанную с каждым исследованием (или переменной) в метаанализе.

Ван и его коллега использовали этот метод, чтобы проиллюстрировать вероятность развития COVID-19 для различных типов диагностики расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ, а также их неопределенность. Это эффективный способ проиллюстрировать, какой риск каждой категории диагноза ВНС связан с развитием COVID-19.

Рисунок 1. Лес из исследования, которое мы воссоздадим.[1]*

(*Эта цифра используется только в образовательных целях.)

ДАННЫЕ

Мы воспользуемся исследованием Вана и его коллег [1], чтобы воссоздать их лесной участок с помощью Excel. Хотя это гораздо проще закодировать в Stata или R, для целей этого руководства мы будем использовать Excel.

Шаг 1. Получите данные

Поскольку точек данных несколько, мы можем ввести их непосредственно в электронную таблицу Excel. Есть некоторые нюансы, которые нам необходимо учитывать при построении этих точек данных. Имеется шаблон, который поможет вам правильно ввести данные. Ниже я привел иллюстрацию того, как вы должны настроить свои данные в Excel. (Вы можете скачать этот шаблон здесь.)

После того, как данные были введены в Excel, мы можем начать генерировать рисунок.

Шаг 2. Вставьте точечную диаграмму

На вкладке выберите «Вставить», а затем выберите раскрывающийся список точечной диаграммы. Вы увидите серию различных графиков рассеяния на выбор. Выберите тот, который говорит «Scatter».

Шаг 3. Выберите данные для точечной диаграммы

Щелкните правой кнопкой мыши пустую область диаграммы, чтобы выбрать данные. Нажмите кнопку «Добавить», чтобы выбрать интересующие данные.

В поле Название серии введите «данные». Затем для значений серии X выберите значения в столбце отношения шансов. Для значений серии Y выберите значение в столбце позиции Y, как показано на рисунке.

Ваш скаттер должен появиться в области диаграммы.

Шаг 4. Добавьте метки на оси Y

Мы хотим, чтобы метки на оси Y указывали, какой диагноз SUD был связан с повышенным шансом развития COVID-19. Как и при предыдущем вводе данных, мы начнем с щелчка правой кнопкой мыши в области диаграммы и выбора «Добавить данные». Для значений X выберите значения в столбце Y Label position. Для значений Y выберите значения в столбце позиции Y, как показано ниже. Как только вы выберете данные, область диаграммы будет обновлена ​​оранжевыми точками разброса по оси Y.

Щелкните правой кнопкой мыши оранжевые точки рассеяния на оси Y. Затем выберите «Добавить метки данных», чтобы включить метки данных в оранжевые точки рассеяния.

Щелкните правой кнопкой мыши метки данных и выберите Формат ряда данных. Обязательно установите флажок рядом с названием серии и снимите флажок рядом со значением Y. Установите флажок рядом с «Значения из ячейки», щелкните поле «Выбрать диапазон», чтобы открыть другое окно, в котором вы можете выбрать метки данных. Выберите все диагнозы SUD для этого диапазона данных в поле «Выбрать диапазон меток данных».

Метки данных для диагнозов SUD появятся справа от разброса по оси Y. Затем мы переместим метки диагнозов SUD слева от оси Y. Щелкните правой кнопкой мыши оранжевый разброс, а затем выберите «Нет» в параметрах маркера, чтобы удалить разброс по оси Y. Затем щелкните правой кнопкой мыши значение оси Y и нажмите клавишу «Удалить» на клавиатуре. Это удалит метки на оси Y (например, 1, 2, 3, 4, 5, 6 и 7). Все, что должно остаться, это ярлыки диагнозов SUD. Чтобы изменить их положение, щелкните правой кнопкой мыши метки диагностики SUD, а затем установите флажок «Слева» в поле «Положение метки».

Это переместит метки диагностики SUD слева от оси Y.

Шаг 5. Добавьте планки ошибок для 95% ДИ

Далее мы добавим горизонтальные полосы ошибок для представления 95% ДИ. Щелкните в любом месте области диаграммы, и на ленте станет доступна вкладка «Дизайн диаграммы». Выберите стрелку раскрывающегося списка «Добавить элемент диаграммы», чтобы открыть доступные параметры, и выберите «Полосы ошибок». Выберите «Стандартные ошибки», чтобы отобразить как горизонтальные, так и вертикальные полосы ошибок вокруг точек разброса на диаграмме.

Мы хотим сохранить горизонтальные полосы ошибок, поэтому нам нужно удалить вертикальные полосы ошибок. Выберите вертикальные полосы ошибок, а затем нажмите клавишу «Удалить» на клавиатуре. Это удалит вертикальные полосы ошибок и оставит вам только горизонтальные полосы ошибок. Затем вы хотите настроить горизонтальные полосы ошибок. В настоящее время это не отображает правильный 95% CI. Щелкните правой кнопкой мыши горизонтальную полосу ошибок и выберите параметр «Форматировать полосы ошибок…».

Установите флажок «Указать значение» рядом с опцией «Пользовательский» для полос погрешностей. Мы определим, что рисует Excel для 95% ДИ. Для «Положительного значения ошибки» выберите значения в столбце «UL — OR». Точно так же для «Отрицательного значения ошибки» выберите значения в столбце «LL — OR».

Соответствующие планки погрешностей теперь отражают 95% доверительные интервалы из рисунка, полученного Вангом и его коллегами.

Шаг 6. Добавление нулевой линии при Отношении шансов = 1

Чтобы добавить вертикальную линию, пересекающую место, где отношение шансов (ИЛИ) равно 1, нам нужно использовать столбец «Нулевая позиция». Щелкните правой кнопкой мыши в любом месте области диаграммы и выберите «Выбрать данные». Это открывает меню данных. Нажмите «Добавить данные». Затем следуйте инструкциям, чтобы выбрать значения в столбце Null Position для поля значений Series X и значения в столбце Y position для значений в поле значений Series Y. Мы назовем ряд данных «нулевым», так как именно здесь отношение шансов равно 1,9.0003

Щелкните правой кнопкой мыши на скаттере и выберите «Изменить тип диаграммы серии», чтобы открыть окно, в котором вы можете выбрать различные стили диаграммы. Для нулевого ряда данных (например, отношение шансов равно 1) измените тип диаграммы с «Разброс» на «Разброс с прямыми линиями». Это создаст прямую вертикальную линию вдоль значений, где отношение шансов равно 1.

Щелкните правой кнопкой мыши точку разброса вдоль прямой линии и Форматируйте ряд данных…; затем удалите маркер, выбрав «Нет» в разделе «Параметры маркера».

Шаг 7. Изменение представления диаграммы

На этом этапе большинство необходимых шагов для включения лесного участка выполнено. Заключительные шаги включают изменение цветов, настройку длины оси Y и удаление линий сетки. Я также включил отношение шансов (OR) и 95% CI по графику леса с правой стороны, введя каждое значение в соответствующие ячейки в Excel. Я также добавил синюю линию в верхней части диаграммы леса и несколько текстовых полей для меток, соответствующих диагнозам SUD и отношениям шансов с их 95% доверительные интервалы.

ВЫВОДЫ

Окончательный график леса в Excel аналогичен графику, полученному Вангом и его коллегами.1 Я решил не использовать P-значения, поскольку все они были значимыми и не включали в диаграмму никакой дополнительной информации. Некоторые дополнительные модификации включали использование красной пунктирной линии, где отношение шансов (OR) равно 1, и использование синей верхней границы для разделения меток столбцов диаграммы.

Графики Forest хороши, когда вы хотите показать влияние каждой переменной на конкретный результат. В нашем примере каждый из различных диагнозов ВНС влияет на вероятность развития COVID-19.. По графику леса легко определить, что OUD имеет наибольшую вероятность развития COVID-19.

Еще одна вещь, которую мы можем сделать, это упорядочить это от самого высокого отношения шансов до самого низкого отношения шансов, что даст нам лучший способ сравнить относительную силу для различных категорий диагноза ВНС (см.