如何移除finalfit绘制的logistic回归森林图OR及CI数值？或求替代代码

方案1：直接修改finalfit生成的ggplot对象 #

finalfit的or_plot()返回的是ggplot对象，你可以直接移除负责显示OR和CI数值的图层：

# 生成原图
TT1 <- PCCS %>% or_plot(dep1, exp1)

# 移除文本图层（通常是GeomText类型）
TT1_clean <- TT1 %>% 
  remove_layer(which(purrr::map_lgl(., ~"GeomText" %in% class(.))))

# 查看清理后的图
TT1_clean

如果不确定图层位置，可先执行TT1$layers查看所有图层，找到对应文本图层的索引后直接删除，比如TT1$layers[[3]] <- NULL（需根据实际索引调整）。

方案2：用ggplot2手动绘制森林图 #

如果finalfit的定制性无法满足需求，可以直接基于回归结果用ggplot2手动绘图，完全控制元素显示：

# 1. 提取多因素logistic回归的OR、置信区间等结果
fit_result <- PCCS %>% 
  finalfit(dep1, exp1) %>% 
  extract_fit() %>% 
  broom::tidy(exponentiate = TRUE, conf.int = TRUE)

# 2. 整理绘图数据，调整自变量顺序
plot_data <- fit_result %>% 
  mutate(term = forcats::fct_reorder(term, estimate))

# 3. 绘制不带OR/CI数值的森林图
ggplot(plot_data, aes(x = estimate, y = term)) +
  geom_vline(xintercept = 1, linetype = "dashed", color = "gray50") +
  geom_point(size = 3, color = "#2c3e50") +
  geom_errorbarh(aes(xmin = conf.low, xmax = conf.high), height = 0.2, color = "#2c3e50") +
  labs(x = "比值比 (OR)", y = "自变量", title = "多因素Logistic回归森林图") +
  theme_bw()

方案3：使用forestplot包绘制 #

forestplot包专门用于森林图绘制，定制性强，可轻松隐藏数值列：

# 1. 提取并整理回归结果
fit_table <- PCCS %>% 
  finalfit(dep1, exp1) %>% 
  select(variable, OR, `95% CI`)

# 2. 拆分置信区间的上下限
fit_table <- fit_table %>% 
  mutate(
    ci_low = stringr::str_extract(`95% CI`, "^\\d+\\.\\d+") %>% as.numeric(),
    ci_high = stringr::str_extract(`95% CI`, "\\d+\\.\\d+$") %>% as.numeric()
  )

# 3. 绘制不带OR/CI数值的森林图
forestplot::forestplot(
  labeltext = fit_table$variable,
  mean = fit_table$OR,
  lower = fit_table$ci_low,
  upper = fit_table$ci_high,
  graph.pos = 2,
  xlab = "比值比 (OR)",
  # 隐藏右侧数值显示
  txt_gp = forestplot::fpTxtGp(cex = 1),
  col = forestplot::fpColors(box = "#3498db", line = "#2980b9")
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gehan harb