Meta-analysis & Forest Plot
Pool the results of several independent studies. Supports binary outcomes (OR odds ratio) and continuous outcomes (MD mean difference), provides fixed-effect and random-effects (DerSimonian-Laird) models, computes heterogeneity (I², Q, τ²), and draws a forest plot.
① Choose data type and model
② Introducir los datos del estudio
One study per row: study name + treatment-group events + treatment-group non-events + control-group events + control-group non-events (the 2×2 cells a b c d), Tab/comma-separated.
Cómo usarla y metodología
¿Para qué sirve una metaanálisis?
El metaanálisis combina cuantitativamente los resultados de varios estudios independientes sobre la misma pregunta en una estimación de efecto conjunta y evalúa la coherencia entre estudios. Es uno de los niveles de evidencia más altos en medicina basada en la evidencia, y el forest plot es su presentación estándar.
¿Cómo elegir entre efectos fijos y aleatorios?
Efectos fijos asumen que todos los estudios estiman el mismo efecto verdadero solo con error de muestreo; efectos aleatorios asumen que los efectos verdaderos difieren entre estudios. Cuando la heterogeneidad es grande (I²>50 %), usa efectos aleatorios; la mayoría de metaanálisis clínicos reportan efectos aleatorios por defecto, más robustos.
¿Cómo interpretar I²?
I² es el porcentaje de la variación total debido a la variación entre estudios: 0–40 % la heterogeneidad puede ser poco importante, 30–60 % moderada, 50–90 % sustancial, 75–100 % considerable. Cuanto más alto es I², menos coherentes son los resultados: combina con prudencia y explora causas (población, dosis, diseño).
¿Cómo leer el forest plot?
Cada estudio es un cuadrado (tamaño del efecto; tamaño del cuadrado = peso) con una línea horizontal (IC 95 %); el diamante de abajo es el efecto combinado, su anchura es su IC. La línea vertical discontinua central es la de efecto nulo (OR=1 o MD=0); una línea o diamante que la cruza significa que ese resultado no es estadísticamente significativo.
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