Los gráficos de Bandolera

 
Una lectora nos pregunta como se interpretan los gráficos de bandolera. En el número de 36 de Bandolier se explican con detalle pero vamos a hacer una breve revisión. Esto gráfico estan basados en el articulo de L'Abbé donde se propone un representación gráfica muy simple  y clara de la información de los ensayos clínicos. Para explicarlo hemos seleccionado el gráfico del articulo de Bandolera 70. En el se representan cuatro ensayos comparando zinc oral con placebo en la curación de úlceras en las piernas.

En el eje de las y se representan los porcentajes de curación en el grupo de tratamiento y en el eje de las x el porcentaje de curaciones en el grupo control o placebo. Si se proyecta cada valor se obtiene un punto en la  intersección que corresponde al ensayo o estudio clínico. El área de este circulo o punto, es mayor o menor de acuerdo al número de individuos presentes en el estudio.
 

La diagonal se correspondería con los estudios donde los porcentajes serian igual en el grupo tratamiento y en el grupo control. En el triángulo por encima de la diagonal estarían los ensayos clínicos con mayor porcentaje de mejoría en el grupo tratamiento, mientras que en el triángulo inferior los que presentan porcentajes de curación mayores en el grupo control.
 
En el gráfico de arriba el estudio señalado en rojo presenta un porcentaje de curación similar en ambos grupos (esta en la diagonal) y que es aproximadamente de un 55%. En el estudio señalado en azul, el porcentaje de curación en el grupo de tratamiento es de un 70% y de 58 % en el grupo placebo. El estudio rojo tiene un mayor número de individuos y por eso es mayor el área que ocupa el circulo.

Bandolier 36

L'Abbé plots

A paper [6] by Kristen L'Abbé and colleagues written ten years ago is regarded by Bandolier as one of the most sensible and understandable ever written on systematic reviews. The authors suggest a simple graphical representation of the information from trials. Each point on a L'Abbé scatter plot is one trial in the review. The proportion of patients achieving the outcome with the experimental intervention is plotted against the event rate in controls. Even if a review does not show the data in this way, you can do it yourself if the information is in the review.

For treatment, trials in which the experimental intervention was better than the control will be in the upper left of the plot, between the y axis and the line of equality. If experimental was no better than control then the point will fall on the line of equality, and if control was better than experimental then the point will be in the lower right of the plot, between the x axis and the line of equality. 

For prophylaxis this pattern will be reversed. Because prophylaxis reduces the number of bad events - such as death after myocardial infarction by the use of aspirin - we expect a smaller proportion harmed with treatment than with control. So if experimental is better than control the trial results cloud should be between the x axis and the line of equality

These plots give a quick indication of the level of agreement among trials. If the points are in a consistent cloud, that gives some confidence that what we are seeing is a homogenous effect. But if points are spread all over the graph, and especially if they cross the line of equality, then that should make us concerned about the intervention, or the patients being treated and their condition. This can also be called heterogeneity.

The important point about a L'Abbé plot is that it shows all of the extant data on one piece of paper. When combined with numbers in the trial, and a summary measure like NNT, it is a neat way to summarise lots of information.