從資料表到成圖，三個步驟
上傳 CSV 或 Excel 檔，或直接從試算表貼上資料。選擇效應量：勝算比（OR）、風險比（RR）、危險比（HR）、平均數差異（MD）或標準化平均數差異（SMD），再選固定效應或隨機效應模型。森林圖立即產生，圖下方同時列出合併估計值、各研究權重、信賴區間與異質性統計量。
兩種繪圖模式：一種投期刊，一種給自己看
預設繪圖器輸出乾淨的發表用 SVG，可以直接放進稿件，不必再修圖。另一種是互動式版本（以 Plotly 建構），能縮放畫面，把游標移到任一研究上就能檢視數值。
圖背後的統計方法
- 反變異數加權合併，支援固定效應與隨機效應
- 研究間變異數提供 DerSimonian-Laird 與 REML 兩種估計法
- 每次分析都報告 Cochran Q、I² 與 tau²
- 漏斗圖搭配 Egger 與 Begg 檢定，檢查小型研究效應與發表偏誤
- 內建次群組分析、統合迴歸與 leave-one-out 敏感度分析
統計引擎經 R 的 metafor 套件驗證。如果期刊或指導教授要求以 R 重現分析，可以下載對應的 R 重現程式碼。
當你需要的不只一張圖
森林圖通常只是整篇系統性回顧的其中一環。Covexe 在瀏覽器裡跑完整條流程：統合分析、文獻篩選、資料萃取、偏誤風險評估、GRADE 與 PRISMA 2020 流程圖，全部在同一個免費專案裡完成。若要比較三種以上的治療，也有網絡統合分析可用。