✳️ AI好医生
Outils de recherche et cliniques pour médecins

Outils de recherche clinique

Calculatrices statistiques prêtes à l'emploi, exécutées localement dans votre navigateur. Gratuit et sans téléversement de données.

Version pilote en français. Contenu en cours d'extension ; de nombreuses sections sont disponibles en anglais et en chinois.

χ² apparié
Comparez des critères binaires appariés : deux conditions appariées (mêmes sujets, deux te
Taille d'effet (d / η² / convertisseur)
Deux moyennes de groupe → d de Cohen et g de Hedges (avec IC 95 %) ; F d'ANOVA → η²/η² par
Équivalence / Non-infériorité (TOST)
Prouvez que deux groupes sont pratiquement équivalents ou non inférieurs : fixez une marge
Erreur de mesure
Erreur type de mesure (SEM) et changement minimal détectable (MDC) : quelle ampleur un cha
Taille d'échantillon en grappes (effet de plan)
Pour une randomisation en grappes (par service/communauté/hôpital) majorez la taille d'éch
Taux d'incidence et rapport de taux (IRR)
Événements par personne-temps (personnes-années/mois) : un groupe donne le taux d'incidenc
ROC dépendante du temps / AUC(t)
Discrimination d'un marqueur/modèle pronostique au fil du suivi : AUC(t) dépendante du tem
Méta-analyse de tests diagnostiques (SROC)
Regroupez plusieurs études d'exactitude diagnostique : sensibilité/spécificité combinées à
Graphiques statistiques (dont 3D)
Collez des données et obtenez une figure : nuage/ligne/barres/histogramme/boîtes, plus nua
Taille d'échantillon pour modèle de prédiction (Riley)
Taille d'échantillon minimale pour développer un modèle de prédiction clinique (binaire) :
Win Ratio (rapport de victoires)
Win ratio de critère composite stratifié (Pocock 2012) : comparez les critères de temps ju
Inférence bayésienne de proportions
Conjuguée bêta–binomiale : un groupe donne moyenne/médiane postérieure/intervalle de crédi
Valeur E
Analyse de sensibilité pour études observationnelles : convertit RR/OR/HR à l'échelle du r
AC1 de Gwet (concordance)
Concordance entre deux évaluateurs sur des catégories nominales. L'AC1 évite le paradoxe d
Correction de tests multiples (FDR / Holm)
À partir d'un ensemble de valeurs p, obtenez les q-valeurs ajustées de Bonferroni, Holm (c
CCC de Lin (corrélation de concordance)
Concordance entre deux méthodes de mesure : le CCC combine précision (r de Pearson) et exa
Spline cubique restreinte (RCS)
Modélisez la relation non linéaire entre une variable continue et un critère avec des spli
Risque de sous-répartition de Fine–Gray
Sous risques concurrents, modélisez l'effet des covariables sur l'incidence cumulée (CIF)
Score de propension (PSM / IPTW)
Contrôlez la confusion dans les études observationnelles : régression logistique pour le s
Taille d'échantillon avancée (survie/diagnostic/non-infériorité)
Taille d'échantillon pour designs spécialisés : études de survie (log-rank/Cox, événements
CIF en risques concurrents
Quand des événements concurrents existent (critère cible vs décès d'autres causes), 1−KM s
RMST (temps de survie moyen restreint)
Le RMST est l'aire sous la courbe KM sur [0,τ], soit le temps de survie moyen dans τ. Quan
Reclassement NRI / IDI
Valeur incrémentale d'un nouveau modèle vs ancien : amélioration nette du reclassement (NR
Kappa de Fleiss (multi-évaluateurs)
Concordance entre 3+ évaluateurs faisant des classifications nominales de plusieurs sujets
Test de tendance de Cochran–Armitage
Testez si le taux d'un critère binaire montre une tendance linéaire à travers des groupes
Normalité / homogénéité des variances
Vérifications des hypothèses avant t-test ou ANOVA : normalité de Shapiro–Wilk (avec Q–Q)
Calibration du modèle (Hosmer–Lemeshow)
Évaluez la calibration d'un modèle de prédiction : test d'ajustement de Hosmer–Lemeshow, g
Funnel plot + Egger (méta)
Évaluez le biais de publication dans une méta-analyse : tracez un funnel plot (taille d'ef
Nomogramme de Fagan (probabilité post-test)
Raisonnement fondé sur les preuves au lit du patient : probabilité pré-test × rapport de v
Conseiller de méthode statistique
« Quelle méthode statistique utiliser ? » Répondez à quelques questions et le conseiller r
Comparaison de méthodes (Passing–Bablok / Deming)
Comparez si deux méthodes de mesure concordent : régressions de Passing–Bablok (robuste, s
Test de DeLong (comparer deux AUC)
Sur les mêmes sujets, testez si deux marqueurs/modèles diffèrent en aire sous la courbe RO
Alpha de Cronbach (fiabilité d'échelle)
Cohérence interne d'une échelle/questionnaire : saisissez une matrice sujets×items pour ob
Post hoc d'ANOVA (Tukey/Bonferroni/Holm)
Après une ANOVA significative, localisez quels groupes diffèrent : ANOVA à un facteur d'ab
Analyse de courbe de décision (DCA)
Évaluez l'utilité clinique d'un modèle de prédiction : bénéfice net selon les probabilités
Régression à risques proportionnels de Cox
Le pilier de l'analyse de survie multivariée : évaluez l'effet de plusieurs covariables su
Tableau 1 (caractéristiques initiales)
Collez des données brutes avec en-tête et choisissez une colonne de regroupement pour géné
Calculateur RR / OR / NNT
Saisissez un tableau 2×2 pour calculer le risque relatif RR, le rapport de cotes OR, la di
Tests non paramétriques (Mann–Whitney/Kruskal–Wallis)
Comparez des groupes quand les données ne sont pas normales ou sont ordinales : deux group
Concordance kappa
Concordance de classification inter-évaluateurs : kappa de Cohen (nominal) plus kappa pond
Corrélation (Pearson/Spearman)
Corrélation entre deux variables continues : Pearson (avec IC 95 % de Fisher-z et p) et co
Chi-deux / test exact de Fisher
Analyse de tableaux de contingence de variables catégorielles : chi-deux de Pearson pour t
Test t / ANOVA
Comparez les moyennes de deux groupes ou plus d'une variable continue : deux groupes donne
Nomogramme
À partir d'une régression logistique, générez automatiquement un nomogramme de modèle de p
Régression logistique binaire
Analysez l'effet de plusieurs facteurs sur un critère binaire, avec pour chaque facteur so
Méta-analyse et forest plot
Combinez OR ou DM entre études avec des modèles à effets fixes/aléatoires, calculez l'hété
Concordance de Bland–Altman
Évaluez la concordance entre deux méthodes de mesure : tracez un graphique de Bland–Altman
Survie de Kaplan–Meier
Saisissez le temps de suivi et les événements pour tracer les courbes de survie et calcule
Percentile de biométrie fœtale
Saisissez l'âge gestationnel et une mesure fœtale (BIP/PC/PA/LF/diamètre cérébelleux trans
Tableau diagnostique 2×2
Saisissez vrais positifs/faux positifs/faux négatifs/vrais négatifs pour calculer sensibil
Ajustement et graphique de régression
Saisissez prédicteur et réponse, ajustez automatiquement des modèles linéaire / quadratiqu
Calcul de la taille d'échantillon
Scénarios prédéfinis selon le type d'étude (intervalle de référence / test diagnostique /
Intervalle de référence
Saisissez un ensemble de mesures pour calculer la moyenne, l'ET, un test de normalité et l
Courbe ROC et performance diagnostique
Saisissez un étalon-or et les valeurs mesurées pour calculer l'AUC (avec IC 95 %), tracer
ICC (corrélation intraclasse)
Coefficient de corrélation intraclasse (ICC 2,1 / 2,k), avec intervalle de confiance à 95