metafor包森林图注释：能否为不同部分设置不同小数位数？

完全可以实现为森林图的不同注释部分设置不同小数位数，核心思路是放弃全局的digits参数，手动构建注释文本，对每个统计量单独格式化小数位数，具体操作步骤如下：

1. 拟合meta分析模型 #

先完成常规的meta分析模型拟合，以metafor自带的BCG疫苗数据集为例：

library(metafor)
data(dat.bcg)
# 转换为相对风险(RR)的对数尺度
dat <- escalc(measure="RR", ai=tpos, bi=tneg, ci=cpos, di=cneg, data=dat.bcg)
# 拟合随机效应模型
fit <- rma(yi, vi, data=dat, method="DL")

2. 提取并格式化各统计量 #

分别提取需要展示的统计量（如效应量、权重），并按需求设置小数位数：

# 提取各研究的权重，保留1位小数
study_weights <- round(fit$weights, 1)
# 提取各研究的RR值及95%置信区间，保留2位小数
rr_values <- exp(dat$yi)
rr_ci <- exp(dat$yi + c(-1, 1)*1.96*sqrt(dat$vi))
rr_formatted <- sprintf("%.2f (%.2f, %.2f)", rr_values, rr_ci[,1], rr_ci[,2])

3. 构建自定义注释文本 #

将研究名称、格式化后的效应量、权重拼接成每行的注释内容：

custom_slab <- paste(dat$study, rr_formatted, paste0(study_weights, "%"), sep = " | ")

4. 绘制自定义注释的森林图 #

调用forest()函数，关闭默认注释，传入自定义的注释文本：

# 绘制森林图，使用自定义注释
forest(fit,
       annotate = FALSE,  # 关闭自动生成的注释
       slab = custom_slab,  # 替换为自定义注释
       xlab = "Relative Risk (RR)",
       cex = 0.9)

# 手动添加合并效应的注释（按需设置小数位数）
pooled_rr <- exp(fit$b)
pooled_ci <- exp(c(fit$ci.lb, fit$ci.ub))
pooled_text <- sprintf("合并效应量: %.2f (%.2f, %.2f) | 总权重: %.1f%%",
                       pooled_rr, pooled_ci[1], pooled_ci[2], sum(study_weights))
# 将合并注释放在图的顶部（row=0位置）
text(-1, 0, pooled_text, pos = 4, cex = 0.9)

关键说明 #

• 这种自定义方式完全可控，不管是研究层面的效应量、权重，还是合并效应的统计量，都可以单独设置小数位数；
• 如果需要展示其他统计量（如均值、标准差），只需重复"提取-格式化-拼接"的流程即可；
• 若需保留默认的部分注释框架，也可以通过annotate=TRUE结合digits向量（部分场景支持），但自定义文本的灵活性最高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Niko