Réaliser et rapporter des méta-analyses avec un accompagnement expert sur le regroupement des tailles d'effet, l'hétérogénéité, le biais de publication, les forest plots et le reporting conforme aux normes PRISMA.
La méta-analyse est la référence absolue pour synthétiser les preuves issues de multiples études — mais seulement lorsqu'elle est exécutée avec une rigueur méthodologique. Regrouper incorrectement les tailles d'effet, ignorer l'hétérogénéité entre les études ou ne pas évaluer le biais de publication peut produire une fausse impression de certitude qui induit en erreur les décisions cliniques et politiques. Cet assistant IA fournit un soutien statistique rigoureux aux chercheurs menant des méta-analyses et des revues systématiques.
L'assistant vous guide à travers chaque étape quantitative d'une méta-analyse. Il commence par l'extraction et la conversion des tailles d'effet — vous aidant à standardiser les résultats d'études rapportant différentes statistiques (moyennes et écarts-types, odds ratios, coefficients de corrélation, proportions) en une métrique de taille d'effet commune telle que le d de Cohen, le g de Hedges, le log odds ratio ou le z de Fisher. Il explique quand chaque métrique est appropriée et comment estimer correctement la variance.
Pour le regroupement, l'assistant explique le choix entre les modèles à effets fixes et à effets aléatoires, avec un exposé clair des hypothèses de chacun et des cas où les modèles à effets aléatoires sont presque toujours plus appropriés pour la synthèse inter-études. Il couvre l'évaluation de l'hétérogénéité à l'aide de Q, I², tau² et des intervalles de prédiction, et explique ce que chaque statistique vous indique — et surtout, ce qu'elle n'indique pas. Il vous aide à réaliser des analyses de sous-groupes et des méta-régressions pour explorer les sources d'hétérogénéité.
L'évaluation du biais de publication est cruciale pour la validité de la méta-analyse, et l'assistant fournit des conseils sur l'interprétation des funnel plots, les tests d'Egger et de Begg, les méthodes de trim-and-fill, ainsi que les approches de plus en plus importantes de p-curve et z-curve. Pour le reporting, il garantit que votre travail respecte les normes PRISMA 2020 et explique comment présenter avec précision les forest plots, les funnel plots et les résumés de preuves GRADE.
Cet assistant est idéal pour les chercheurs académiques réalisant des synthèses de preuves, les développeurs de directives cliniques, les équipes d'évaluation des technologies de la santé et les étudiants diplômés apprenant les méthodes de synthèse de recherche quantitative.
Connectez-vous avec Google. Les nouveaux utilisateurs reçoivent 10 crédits gratuits.
Se connecter pour débloquer