R軟件實現(xiàn)Meta亞組分析以及森林圖調(diào)整

2023-01-31 09:57 作者:爾云間meta分析 0人讀過 | 我要投稿

本文關(guān)注的是R用于Meta分析的亞組分析，以及亞組分析時如何更加美觀地調(diào)整森林圖。

以一個實例做演示，開始分析

基本代碼

讀入數(shù)據(jù)，R讀數(shù)據(jù)的代碼有很多，此處用的代碼是直接讀取csv文件里的數(shù)據(jù)，

mydata1 <- read.csv(file.choose())
加載包，meta包做meta分析非常強大，其他還有

metaforlibrary("meta")
直接進行療效評價，基本代碼之：二分類數(shù)據(jù)metabin函數(shù)，RCT的評價指標(biāo)用RR；meta分析summary；以及繪制森林圖。圖形緊跟在代碼之后。

meta1 <- metabin(treat, n1,control, n2, data = mydata1, sm="RR")

summary(meta1)

forest(meta1)

以治療方法作為分組依據(jù)進行亞組分析，添加亞組分析代碼byvar = subRCT，代碼及圖形如下：

meta2 <- metabin(treat, n1, control, n2, data = mydata1, sm="RR",?byvar = subtreat)

forest(meta2)

亞組分析的關(guān)鍵代碼即：byvar=subgroup，其中subgroup為各種亞組分組。

接下來對圖形進行進階美觀調(diào)整。首先，上圖中同時顯示了固定和隨機效應(yīng)模型結(jié)果，但根據(jù)之前summary中I2 = 0我們選擇用固定效應(yīng)模型，添加代碼comb.random = FALSE。

然后要在圖形左側(cè)顯示作者和發(fā)表年份信息，添加代碼 studlab = paste(author," " ,year)，括號中雙引號中間為空格，表示在作者和年份之間留一個空格。

同時，改變實驗組和對照組標(biāo)題，添加代碼label.e="Treatment", label.c="Control"。

亞組分析中，我們可以不用顯示subgroup的標(biāo)簽，添加代碼print.byvar = FALSE即可，最終代碼及圖形如下：

meta3<-metabin(treat, n1, control, n2, data = mydata1, sm="RR",?studlab=paste(author," " ,year), comb.random=FALSE,?byvar = subtreat,print.byvar = FALSE,?label.e="Treatment", label.c="Control")

forest(meta3)

此時我們發(fā)現(xiàn)森林圖已經(jīng)變得美觀了許多，但老板發(fā)來郵件，說A和B藥不能單純合并總效應(yīng)，應(yīng)該當(dāng)成不同的治療方法，但你可以放在一張圖里……

此刻立馬想到這個問題stata有個很簡單的命令可以做到，就是nooverall，然后R怎么做？！

想到代碼的相似性，迅速查找meta包里面所有關(guān)于overall的命令，在forest函數(shù)找到了相關(guān)代碼并開心的馬上實驗，結(jié)果如下，出乎意料。

meta4<-metabin(treat, n1, control, n2, data = mydata1, sm="RR",?studlab=paste(author," " ,year), comb.random=FALSE,?byvar = subtreat,print.byvar = FALSE,?label.e="Treatment", label.c="Control")

forest(meta4, overall = FALSE)

可是，這時weight不見了，難道這個overall不行？解決辦法也簡單，添加代碼rightcols = ?c("w.fixed")。

meta5<-metabin(treat,n1,control,n2,data = mydata1, sm="RR",?studlab=paste(author," " ,year),comb.random=FALSE,?byvar = subtreat,print.byvar = FALSE,?label.e="Treatment",label.c="Control")

forest(meta5,overall = FALSE, rightcols =? c("w.fixed"))

然而，因為rightcols默認(rèn)是吧effect和ci都顯示出來的，而我們這樣限定之后就相當(dāng)于只顯示W(wǎng)eight了，繼續(xù)改進rightcols = ?c("effect", "ci", "w.Fixed"), 迅速跑一遍發(fā)現(xiàn)終于顯示完整，得到了stata一個nooverall就可以解決的答案。

然后想著按發(fā)表年份拍一下順序（sortvar = year）吧，然后森林圖左側(cè)好空，調(diào)整一下x軸吧（xlim = c(0.5,5)）,代碼及圖形如下：

meta6 <- metabin(treat, n1, control, n2, data = mydata1, sm = "RR",?studlab = paste(author, " " , year), comb.random = FALSE,?byvar = subtreat, print.byvar = FALSE,?label.e = "Treatment",label.c = "Control")

forest(meta6,overall = FALSE, rightcols =? c("effect", "ci", "w.fixed"), sortvar = year, xlim = c(0.5,5))