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 Saisir les données d'étude
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.
Mode d'emploi et méthodologie
À quoi sert une méta-analyse ?
Elle pool quantitativement les résultats de plusieurs études indépendantes sur la même question en une estimation d'effet combinée et évalue la cohérence entre études. C'est l'un des plus hauts niveaux de preuve en médecine fondée sur les preuves ; le forest plot en est la présentation standard.
Comment choisir entre effets fixes et aléatoires ?
Les effets fixes supposent que toutes les études estiment le même vrai effet avec seulement une erreur d'échantillonnage ; les effets aléatoires supposent que les vrais effets diffèrent entre études. Si l'hétérogénéité est grande (I²>50 %), utilisez les effets aléatoires ; la plupart des méta-analyses cliniques rapportent les effets aléatoires par défaut, plus robustes.
Comment interpréter I² ?
I² est le pourcentage de la variation totale due à la variation inter-études : 0–40 % hétérogénéité peut être négligeable, 30–60 % modérée, 50–90 % substantielle, 75–100 % considérable. Plus I² est élevé, moins les résultats sont cohérents : pooler avec prudence et explorer les causes (population, dose, design).
Comment lire le forest plot ?
Chaque étude est un carré (taille d'effet, taille du carré = poids) avec une ligne horizontale (IC 95 %) ; le losange en bas est l'effet poolé, sa largeur = son IC. La ligne verticale en pointillés centrale est la ligne d'effet nul (OR=1 ou MD=0) ; une ligne ou un losange qui la croise signifie un résultat non statistiquement significatif.
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