使用metafor包forest函数传入CI边界时mlab参数报错求助

问题背景 #

使用metafor包绘制疫苗有效性（VE）的RevMan风格森林图时，直接传入原始VE值和CI边界，添加mlab参数会报错“mlab is not a graphical parameter”；尝试用addpoly添加合并效应时，多边形会显示在效应量栏下方，不符合RevMan格式要求。

错误原因 #

mlab参数仅在传入rma模型对象调用forest()时生效——直接传入单个研究的效应值（如forest(dat$ve, ...)）的调用方式，不支持该参数，也不会自动生成合并效应的多边形。

方法1：基于rma模型对象绘制（推荐） #

直接使用拟合后的rma模型对象绘制森林图，自动包含合并效应，mlab参数可正常使用，格式更贴合RevMan风格。

修改后代码 #

library(metafor)

# 构建数据集
dat <- data.frame(author = c("Amore-Coffea", "Deliciozza", "Kahve-Paradiso"),
                  year   = c(2000, 2004, 2002),
                  ve     = c(0.9, 0.85, 0.92),
                  ci_ll  = c(0.7, 0.7, 0.9),
                  ci_ul  = c(0.98, 0.9, 0.95))

# 转换为log(RR)（VE=1-RR，因此RR=1-VE）
dat <- escalc(measure = "RR",              
              yi = log(1 - dat$ve),
              sei = (log(1 - dat$ci_ul) - log(1 - dat$ci_ll)) / (2 * 1.96),
              data = dat)

# 拟合随机效应模型
res <- rma(yi, vi, data=dat, method="DL")

# 基于模型绘制森林图，mlab参数生效
forest(res, 
       slab = paste(dat$author, dat$year, sep = ", "),
       transf = function(x) 100*(1 - exp(x)),  # 转换回VE百分比
       at = c(0, 25, 50, 75, 100),
       xlim = c(-200, 110), 
       xlab="Vaccine Effectiveness (%)", 
       efac=c(0,4), 
       textpos=c(-200,-25), 
       lty=c(1,1,0), 
       refline=NA,
       cex=0.78, 
       header=c("Study", "IV, Random, 95% CI"), 
       mlab="Random Effects Model")  # 标注合并效应文本

关键说明 #

• 调整transf函数：将模型中的log(RR)转换回VE百分比（100*(1-exp(x))），保证坐标轴显示的是VE值。
• 直接传入res（rma模型对象），forest()会自动生成合并效应的多边形，mlab文本会对应标注在合并效应旁。

方法2：手动用addpoly添加合并效应（适配原始绘图逻辑） #

若坚持直接传入单个研究的VE值绘制，可通过指定行位置，让addpoly将合并效应放在正确位置。

修改后代码 #

library(metafor)

# 构建数据集
dat <- data.frame(author = c("Amore-Coffea", "Deliciozza", "Kahve-Paradiso"),
                  year   = c(2000, 2004, 2002),
                  ve     = c(0.9, 0.85, 0.92),
                  ci_ll  = c(0.7, 0.7, 0.9),
                  ci_ul  = c(0.98, 0.9, 0.95))

# 转换为log(RR)
dat <- escalc(measure = "RR",              
              yi = log(1 - dat$ve),
              sei = (log(1 - dat$ci_ul) - log(1 - dat$ci_ll)) / (2 * 1.96),
              data = dat)

# 拟合随机效应模型
res <- rma(yi, vi, data=dat, method="DL")

# 绘制单个研究的森林图，预留合并效应的行位置
sav <- forest(dat$ve, ci.lb=dat$ci_ll, ci.ub=dat$ci_ul, 
              slab = paste(dat$author, dat$year, sep = ", "),
              transf = function(x) x * 100,
              at = c(0, 25, 50, 75, 100),
              xlim = c(-200, 110), 
              xlab="", 
              efac=c(0,4), 
              textpos=c(-200,-25), 
              lty=c(1,1,0), 
              refline=NA,
              cex=0.78, 
              header=c("Study", "IV, Random, 95% CI"),
              rows = c(3:1))  # 指定研究的行位置，预留第0行给合并效应

# 手动添加合并效应多边形到指定行
addpoly(res, 
        transf = function(x) 100*(1 - exp(x)),
        row=0,  # 放在研究下方的第0行
        cex=0.78,
        mlab="Random Effects Model")  # 标注合并效应文本

关键说明 #

• 通过rows = c(3:1)指定3个研究的行位置，预留第0行用于放置合并效应。
• addpoly的row=0参数确保合并效应多边形显示在研究列表的下方，而非效应量栏区域。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chia-Yuan Chang