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# Gráfico de bosque (forest plot)

- Concepto

El forest plot muestra cada estudio como un cuadrado con su intervalo, y el efecto combinado como un rombo, frente a la línea de no efecto.

Actualizado 5 nov 2026

## Lo esencial

- Cuadrado: efecto de cada estudio; su área es proporcional al peso.
- Línea horizontal: IC 95 % del estudio; si cruza la línea de no efecto, ese estudio solo no es significativo.
- Rombo: efecto combinado; si no toca la línea de no efecto, el resultado combinado es estadísticamente significativo.
- Línea de no efecto: 1 para RR, OR y HR (en escala logarítmica); 0 para diferencias de medias o de riesgos.
- Debajo se informan la heterogeneidad (I²) y la prueba del efecto global.
- Hay que leer de qué lado está el beneficio: la etiqueta del eje dice qué lado favorece a cada grupo.

## Qué es

El gráfico de bosque (forest plot) resume un metaanálisis. Cada fila es un estudio: el cuadrado marca su efecto y su tamaño, el peso; la línea horizontal, su intervalo de confianza. El rombo al final es el efecto combinado: su centro es la estimación y su ancho, el IC. La línea vertical de no efecto está en 1 para razones (RR, OR, HR) y en 0 para diferencias.

## Ejemplo resuelto

- Datos (inventados): 4 ensayos de un programa para prevenir caídas; RR (IC 95 %): 0,70 (0,50–0,98); 0,85 (0,60–1,20); 0,60 (0,40–0,90); 1,05 (0,70–1,58).
- Ensayos 1 y 3: su IC queda por completo debajo de 1: reducción significativa en cada uno.
- Ensayos 2 y 4: su IC cruza 1: por sí solos no muestran diferencia.
- Pesos por inverso de la varianza en escala logarítmica: ≈ 30 %, 28 %, 21 % y 21 %: los dos primeros, con IC más estrechos, pesan más.
- Rombo (efecto fijo): RR 0,78 (IC 95 % 0,65 a 0,94); no toca la línea de 1.
- Reducción relativa: 1 − 0,78 = 0,22, es decir, 22 % menos caídas.
- Lectura: dos ensayos no concluyentes no anulan el conjunto; combinados, los 4 muestran un beneficio con un IC que excluye 1.

## Marcadores

- Cuadrado
- IC
- Rombo
- Línea de no efecto
- I²

## En la práctica

- Mirar primero el rombo y la línea de no efecto, luego la dispersión de los cuadrados: si se alinean, el resultado es consistente.
- Un rombo estrecho cerca de 1 puede ser significativo pero clínicamente pequeño: hay que traducirlo a efecto absoluto.

## Errores frecuentes

- Contar votos («2 positivos y 2 negativos, no se sabe»): el metaanálisis pondera y combina, no cuenta.
- Leer al revés el lado del eje que favorece la intervención.
- Olvidar que el eje de las razones es logarítmico: 0,5 y 2 están a la misma distancia de 1.

## Para recordar

«Cuadrados son árboles, el rombo es el bosque»: se mira el bosque contra la línea de 1, sin perderse en un árbol.

## Póngase a prueba

Piense la respuesta y toque la pregunta para verla.

## ¿Qué representa el tamaño del cuadrado de cada estudio en un forest plot?

El peso del estudio en el metaanálisis, que depende sobre todo de su precisión (tamaño de muestra y número de eventos).

## ¿Dónde está la línea de no efecto para un riesgo relativo y para una diferencia de medias?

En 1 para el riesgo relativo (y otras razones) y en 0 para una diferencia de medias.

## El rombo de un forest plot de RR va de 0,65 a 0,94. ¿Qué significa?

Que el efecto combinado es una reducción estadísticamente significativa: todo el IC está por debajo de 1.

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## Conexiones

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Contenido educativo sobre métodos epidemiológicos y estadísticos; los ejemplos usan números inventados para enseñar el cálculo. No es una guía clínica ni normativa: las normas colombianas vigentes se consultan en las fuentes oficiales.

Fuentes: [Chapter 10: Analysing data and undertaking meta-analyses](https://www.cochrane.org/authors/handbooks-and-manuals/handbook/current/chapter-10) (Cochrane, 2026).

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