Générateur de forest plot
Transformez les données de méta-analyse par étude en figure prête à publier
Décrivez vos résultats de méta-analyse ou de revue systématique — noms des études, tailles d'effet et intervalles de confiance à 95 % — et l'IA trace un forest plot clair avec points pondérés, moustaches d'IC, ligne de référence d'absence d'effet et losange de synthèse, prêt pour vos manuscrits et vos exposés.
Exemples de forest plot
Cliquez sur un exemple pour charger son prompt, ou servez-vous-en comme point de départ pour votre propre forest plot.
Que fait ce générateur de forest plot ?
Il transforme la description de vos résultats de méta-analyse en un forest plot clair et annoté — la figure qui représente la taille d'effet de chaque étude par un point assorti de moustaches d'intervalle de confiance à 95 % horizontales, des points souvent dimensionnés selon le poids de l'étude, une ligne verticale de référence d'absence d'effet et un losange de synthèse en bas. Vous décrivez vos études, votre mesure d'effet et vos intervalles, et l'IA trace les points, les moustaches, la ligne de référence, les étiquettes et le losange, pour que la tendance entre les études apparaisse d'un coup d'œil. SciDraw AI vous aide à tracer et embellir la figure ; la modélisation statistique, l'évaluation de l'hétérogénéité et la méthodologie de revue systématique restent de votre ressort ou de celui de votre logiciel de méta-analyse dédié.
Pourquoi utiliser un générateur de forest plot
- Le forest plot est la façon standard de présenter les résultats d'une méta-analyse et d'une revue systématique en une seule figure.
- Disposer à la main les étiquettes d'études, les points pondérés, les moustaches d'IC et le losange de synthèse est fastidieux et lent.
- Une ligne d'absence d'effet claire et un losange poolé rendent le sens global et la précision évidents pour tout lecteur.
- Les relecteurs et les revues attendent un forest plot propre et lisible pour les articles, posters et exposés.
- Régénérer à partir d'une description est plus rapide que de remettre en forme un graphique chaque fois que les étiquettes ou les regroupements changent.
Comment faire un forest plot
Décrivez votre mesure d'effet — odds ratio, risk ratio, hazard ratio ou différence de moyennes — et choisissez une échelle logarithmique pour les mesures en rapport ou une échelle linéaire pour les différences. Listez vos études avec leurs tailles d'effet et leurs intervalles de confiance à 95 %, fixez la ligne de référence d'absence d'effet (1 pour les rapports, 0 pour les différences) et indiquez si les points doivent être dimensionnés selon le poids de l'étude. Précisez les éventuels sous-groupes et le losange de synthèse (à effets fixes ou aléatoires) à afficher. Générez la figure, puis vérifiez les valeurs, les intervalles et les étiquettes par rapport à votre analyse et affinez. Calculez d'abord les estimations poolées et l'hétérogénéité dans votre outil statistique ; le générateur trace ce que vous spécifiez.
Les éléments d'un forest plot
- Étiquettes d'études — noms des études, souvent avec l'année ou l'effectif, listés à gauche.
- Points d'effet — la taille d'effet de chaque étude, souvent dimensionnée selon son poids dans l'analyse.
- Intervalles de confiance — moustaches horizontales montrant l'IC à 95 % de chaque étude.
- Ligne d'absence d'effet — une référence verticale à 1 pour les mesures en rapport ou à 0 pour les différences.
- Losange de synthèse — l'estimation poolée à effets fixes ou aléatoires, en bas.
- Lignes de sous-groupes — études regroupées avec une synthèse par sous-groupe lorsque cela s'applique.
FAQ du générateur de forest plot
Qu'est-ce qu'un forest plot ?
Un forest plot est une figure utilisée en méta-analyse et en revue systématique pour représenter la taille d'effet de chaque étude par un point assorti de moustaches d'intervalle de confiance à 95 % horizontales, face à une ligne verticale de référence d'absence d'effet. Un losange de synthèse en bas représente l'estimation poolée à effets fixes ou aléatoires.
De quelles données ai-je besoin pour un forest plot ?
Pour chaque étude, il faut une taille d'effet (par exemple un odds ratio, un risk ratio, un hazard ratio ou une différence de moyennes), son intervalle de confiance à 95 % et une étiquette d'étude. Pour tracer le losange de synthèse, vous fournissez aussi l'estimation poolée et son intervalle, et éventuellement le poids de chaque étude.
Quelles mesures d'effet sont prises en charge ?
Vous pouvez décrire des odds ratios, des risk ratios, des hazard ratios, des différences de moyennes ou des proportions comme la prévalence. Utilisez une échelle logarithmique pour les mesures en rapport, avec la ligne d'absence d'effet à 1, et une échelle linéaire pour les différences, avec la ligne à 0.
Peut-il montrer des sous-groupes et une synthèse poolée ?
Oui. Vous pouvez regrouper les études en sous-groupes avec un losange de synthèse par sous-groupe et un losange poolé global, et indiquer l'hétérogénéité (par exemple l'I²). Les losanges affichent les estimations que vous fournissez.
Calcule-t-il les statistiques de la méta-analyse à ma place ?
Non. SciDraw AI vous aide à tracer et embellir la figure. L'effet poolé, les poids, l'hétérogénéité (I²) et la méthodologie de revue systématique doivent venir de vous ou d'un outil de méta-analyse dédié ; le générateur restitue les valeurs que vous fournissez.
Puis-je exporter une figure modifiable ?
SciDraw AI peut exporter vers des formats vectoriels pour que vous puissiez ensuite peaufiner les étiquettes, les échelles et les intervalles de confiance. Vérifiez toujours la figure par rapport à votre analyse sous-jacente avant soumission.
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