如何在R中绘制类似finalfit::or_plot样式的单变量OR森林图？

以下是两种可行的实现方式，直接基于finalfit生成的单变量结果复现目标森林图样式：

方法一：手动整理数据+ggplot复现样式 #

1. 生成单变量回归结果 #

用finalfit完成单变量logistic回归，输出标准结果表：

library(finalfit)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(stringr)

# 示例数据集（替换为你的数据即可）
data(colon_s)
uni_results <- colon_s %>% 
  finalfit(
    dependent = "mort_5yr",  # 结局变量
    explanatory = c("age", "sex", "obstruct", "perfor"),  # 待分析的自变量列表
    family = binomial(link = "logit")
  )

2. 提取并整理绘图所需数据 #

拆分结果表中的OR(95%CI)为数值型的OR、置信区间上下限，同时保留P值：

plot_data <- uni_results %>%
  slice(-1) %>%  # 移除总模型汇总行
  select(variable = `Variable`, or_ci = `OR (95% CI)`, p = `p`) %>%
  mutate(
    or = as.numeric(str_extract(or_ci, "^[0-9.]+")),
    ci_low = as.numeric(str_extract(or_ci, "(?<=\\()[0-9.]+")),
    ci_high = as.numeric(str_extract(or_ci, "[0-9.]+(?=\\))"))
  ) %>%
  mutate(variable = fct_inorder(variable))  # 保持变量顺序与回归结果一致

3. 绘制匹配finalfit样式的森林图 #

用ggplot复现or_plot的核心样式：横向布局、OR=1参考线、点+误差线、右侧标注OR(95%CI)与P值：

ggplot(plot_data, aes(x = or, y = variable)) +
  # OR=1的灰色虚线参考线
  geom_vline(xintercept = 1, linetype = "dashed", color = "grey50") +
  # 置信区间误差线
  geom_errorbarh(aes(xmin = ci_low, xmax = ci_high), height = 0.2, color = "#2c3e50") +
  # OR值点（红色，匹配finalfit默认配色）
  geom_point(size = 3, color = "#e74c3c") +
  # 右侧添加OR(95%CI)及P值文本
  geom_text(
    aes(x = ci_high + 0.5, label = paste0(round(or,2), " (", round(ci_low,2), "-", round(ci_high,2), ")\np=", round(p,3))),
    hjust = 0, size = 3.5
  ) +
  # 坐标轴与主题设置
  scale_x_continuous(expand = expansion(mult = c(0.1, 0.2))) +
  labs(x = "Odds Ratio (95% Confidence Interval)", y = "") +
  theme_bw() +
  theme(
    panel.grid.minor = element_blank(),
    panel.grid.major.y = element_blank(),
    axis.text.y = element_text(size = 10),
    axis.title.x = element_text(size = 11)
  )

方法二：修改finalfit::or_plot函数适配单变量模型 #

如果你想直接复用or_plot的原生逻辑，可修改其内部数据提取规则：

1. 查看or_plot源码：finalfit::or_plot
2. 复制源码并调整其中的模型判断逻辑，取消仅支持多变量模型的限制，改为兼容单变量的finalfit结果表
3. 复用原函数的绘图代码，传入整理好的plot_data即可生成完全一致的样式

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Iris Moes