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約 90 の研究からのデータをメタ分析しています。これにより、公開用にアクセス可能な形式でデータを表示する方法にいくつかの課題が生じます。さまざまなメタ分析の全体的な効果の大きさの推定値のみを表示し、研究固有の推定値を除外したいと思います. metanパッケージを使用してコマンドを追加することで、Stata でこれを行うことができsummaryonlyます。metaforパッケージ (または他のメタ分析 R パッケージ)を使用して、フォレスト プロット出力の研究レベルの効果サイズを抑制することは可能ですか?

addpolyパッケージのドキュメントに記載されているように、サブサンプルの効果サイズの推定値を追加するコマンドを使用しています。

res.a <- rma(n1i = Intervention_n, n2i = Control_n, m1i = intervention_d, m2i = control_d, sd1i = intervention_d_sd, 
         sd2i = control_d_sd, measure="MD", intercept=TRUE, data = Dataset.a, vtype="LS", method="DL", level=95, 
         digits=4, subset = (exclude==0 & child=="No"), slab=paste(Dataset.a$Label, Dataset.a$Year, sep=", "))
addpoly(res.a, row=7.5, cex=.75, font=3, mlab="Random effects model for subgroup")
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私の理解が正しければ、あなたはこれらの約 90 の調査でいくつかの分析を行っており (たとえば、さまざまなサブセットに基づいて)、フォレスト プロットで (これらの分析に基づいて) 要約推定値のみを表示することを目標としています。次に、最も簡単な方法は、さまざまな分析の推定値と対応する分散をベクトルで収集し、それをforest()関数に渡すことです。簡単な例を挙げましょう。

### load metafor package
library(metafor)

### load BCG vaccine dataset
data(dat.bcg)

### calculate log relative risks and corresponding sampling variances
dat <- escalc(measure="RR", ai=tpos, bi=tneg, ci=cpos, di=cneg, data=dat.bcg)

### fit random-effects models to some subsets
res.r <- rma(yi, vi, data=dat, subset=alloc=="random")
res.s <- rma(yi, vi, data=dat, subset=alloc=="systematic")
res.a <- rma(yi, vi, data=dat, subset=alloc=="alternate")

### collect model estimates and corresponding variances
estimates <- c(coef(res.r), coef(res.s), coef(res.a))
variances <- c(vcov(res.r), vcov(res.s), vcov(res.a))

### create vector with labels
labels <- c("Random Allocation", "Systematic Allocation", "Alternate Allocation")

### forest plot
forest(estimates, variances, slab=labels)

ポイント サイズの違いが気に入らない場合 (デフォルトでは、分散に反比例して描画されます)、次を使用できます。

forest(estimates, variances, slab=labels, psize=1)

その他の改善点:

forest(estimates, variances, slab=labels, psize=1, atransf=exp, xlab="Relative Risk (log scale)", at=log(c(.2, .5, 1, 2)))

補遺

見積もりに多角形を好む場合は、次のようにすることができます。最初に上記のようにプロットを描画しますがefac=0、CI の垂直線を非表示にするために使用します。次に、次のように要約ポリゴンを描画しますaddpoly()。

forest(estimates, variances, slab=labels, psize=1, atransf=exp, xlab="Relative Risk (log scale)", at=log(c(.2, .5, 1, 2)), efac=0)
addpoly(estimates, variances, atransf=exp, rows=3:1, col="white", annotate=FALSE)

efac=1.5in を使用しaddpoly()て、ポリゴンを垂直方向に引き伸ばすこともできます。好みに合わせて係数を調整してください。

于 2014-06-19T18:01:22.053 に答える