gtsummary工具技术问询：如何横向展示tbl_regression的add_glance_table模型统计及在tbl_uvregression中添加该统计

嘿，这两个问题都是gtsummary用户常遇到的布局和统计量定制需求，我来给你一步步拆解解决方案：

问题1：将模型统计量（如C指数）横向移动至表格右侧 #

默认add_glance_table()会把模型统计放在表格下方，要把它移到右侧和主回归表横向拼接，可以通过分步骤创建表格再横向合并的方式实现，具体代码如下：

library(gtsummary)
library(survival)

# 1. 创建主回归表格
main_tbl <- coxph(Surv(time, event) ~ score, data = dat) %>%
  tbl_regression(exponentiate = TRUE)

# 2. 创建模型统计表格（只保留需要的统计量，这里是C指数）
glance_tbl <- coxph(Surv(time, event) ~ score, data = dat) %>%
  add_glance_table(concordance) %>%
  # 转换为适合横向合并的格式：只保留统计量行，重置列名
  modify_table_body(~ .x %>% filter(row_type == "glance")) %>%
  modify_header(label ~ "模型统计量")

# 3. 横向合并两个表格，调整列顺序让C指数在最后
final_tbl <- tbl_merge(
  tbls = list(main_tbl, glance_tbl),
  tab_spanner = c("**回归结果**", "**模型拟合度**")
)

# 查看结果
final_tbl

如果需要添加多个模型统计量，只需要在add_glance_table()里指定多个参数（比如concordance, loglik），合并后它们会自然排列在右侧区域。

问题2：在tbl_uvregression中添加模型统计量（如C指数） #

tbl_uvregression是批量单变量回归的工具，要给每个单变量模型添加对应的拟合统计量，不需要用add_glance_table()，而是用add_glance()函数并设置each = TRUE——这个参数是关键，它会给每个单变量模型单独计算统计量，而不是整体汇总。示例代码：

# 给每个单变量Cox模型添加C指数
uv_tbl <- tbl_uvregression(
  data = dat_score,
  method = survival::coxph,
  y = Surv(time, event),
  exponentiate = TRUE
) %>%
  # 添加每个模型的C指数，自定义列标签让表格更清晰
  add_glance(
    include = concordance,
    each = TRUE,
    label = list(concordance ~ "C指数")
  )

# 查看结果
uv_tbl

如果需要添加多个统计量，直接在include里追加即可（比如include = c(concordance, loglik)），它们会作为新的列依次添加在表格右侧。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者B_slash_