Generador de forest plots para metaanálisis listos para publicar

Un forest plot necesita una fila por estudio con una etiqueta, una estimación de efecto y los límites inferior y superior del intervalo de confianza del 95 %. Añada una columna opcional de subgrupo para agrupar estudios relacionados. Después, seleccione OR, RR, HR, MD o SMD para que la línea de referencia y los cálculos usen la escala correcta.

Copie la tabla de Excel y péguela en el campo de datos, o suba un archivo CSV o TSV. Use encabezados como Study, Effect, Lower CI, Upper CI y Subgroup. Generador de forest plots valida las filas y actualiza el gráfico localmente en el navegador sin exigir una cuenta.

Use un modelo de efecto fijo cuando el protocolo suponga un único efecto subyacente compartido. Use efectos aleatorios cuando los efectos reales puedan variar entre estudios. La decisión debe reflejar la pregunta de revisión, la compatibilidad de los estudios y el método predefinido, no solo I². Compare ambos resultados aquí y justifique la elección final en el manuscrito.

Generador de forest plots obtiene los errores estándar de cada intervalo de confianza del 95 % y aplica una ponderación por varianza inversa. Los efectos aleatorios añaden una estimación de DerSimonian–Laird de la varianza entre estudios, τ², antes de normalizar las ponderaciones. El rombo combinado muestra la estimación ponderada y el intervalo de confianza del 95 % del modelo elegido.

Desactive la opción del efecto combinado para mostrar las estimaciones y los intervalos individuales sin un rombo de resumen. Esta presentación es adecuada cuando las diferencias clínicas, metodológicas o conceptuales harían engañosa una estimación conjunta. Los estudios aún se pueden ordenar por subgrupo y comparar en una misma escala de efecto.

Exporte SVG para editar a cualquier escala, PNG para manuscritos o presentaciones y CSV para los resultados calculados. La figura conserva las etiquetas, los intervalos de confianza, las ponderaciones del modelo, las estadísticas combinadas y los datos de heterogeneidad sin marcas de agua. Antes de enviarla, confirme las dimensiones, fuentes, resolución y formato que exige la revista.

Los odds ratios, risk ratios y hazard ratios son positivos y tienen un valor sin efecto de 1. Combinarlos y graficarlos en una escala logarítmica trata los efectos recíprocos de forma simétrica y mantiene la coherencia matemática de los intervalos. Las diferencias de medias y diferencias de medias estandarizadas usan una escala lineal con 0 como valor sin efecto.