如何用gtsummary::add_ci()在总列展示连续变量95%CI？是否为预期行为？

这是预期行为吗？ #

是的，这是add_ci()的默认预期行为。该函数默认仅为by参数指定的分组列（即按Sex分层的列）计算并展示置信区间，不会主动为add_overall()生成的总列中的连续变量添加CI。

如何实现总列中连续变量的95%CI展示？ #

只需在add_ci()中添加overall = TRUE参数，同时确保连续变量的统计量基于均值（你的代码中已经指定了均值±标准差，符合要求）。修改后的代码如下：

mydata %>%
  tbl_summary(
    by = Sex,
    type = list(
      all_continuous() ~ "continuous"
    ),
    statistic = list(
      all_continuous() ~ c("{mean} ({sd})")
    )
  ) %>%
  add_overall() %>%
  add_ci(overall = TRUE) # 新增overall参数，指定为TRUE

如果需要自定义CI的展示格式（比如把CI放在括号里或用特定符号分隔），可以在add_ci()的statistic参数中重新定义格式，例如：

mydata %>%
  tbl_summary(
    by = Sex,
    type = list(all_continuous() ~ "continuous"),
    statistic = list(all_continuous() ~ c("{mean} ({sd})"))
  ) %>%
  add_overall() %>%
  add_ci(
    overall = TRUE,
    statistic = all_continuous() ~ "{mean} ({sd}) [95% CI: {conf.low}, {conf.high}]"
  )

这样就能让总列的连续变量也显示95%置信区间了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ryuhei So