R语言meta分析森林图如何显示指数化总效应HR及置信区间

你使用meta包做meta分析时，不需要手动计算logHR的指数转换结果重新建模，直接通过函数参数即可让森林图输出HR尺度的效应值与置信区间，两种常用实现方式如下：

• 建模阶段指定效应量类型（推荐）
  在metagen()函数中传入sm = "HR"参数，声明输入的效应量为对数风险比，后续所有分析结果、绘图输出默认都会使用HR（反变换后）的尺度：

# 先加载meta包
library(meta)
logHR<-c(-0.2877,-0.2357,-0.2877,-0.3455)
seHR<-c(0.0639,0.07834,0.09768,0.05673)
df<-data.frame(logHR,seHR)
# 拟合时指定效应量类型为HR
meta <- metagen(TE = df$logHR, seTE = df$seHR, sm = "HR")
# 直接调用forest即可输出HR尺度的森林图，自动将无效线设为HR=1
forest(meta)

• 绘图阶段临时指定转换规则
  如果已经完成模型拟合不想重新跑，可以在forest()函数中通过transf参数指定转换函数为exp，同步设置无效线位置即可：

# 原代码拟合的未指定sm的模型
meta <- metagen(df$logHR, df$seHR)
forest(meta,
       transf = exp, # 对效应量、95%CI做指数转换
       ref = 1, # 无效线对应HR=1的位置
       xlab = "风险比（HR）"
)

上述两种方式输出的结果完全一致：图中单个研究的效应点、置信区间，以及合并效应量的数值、区间都会自动转换为HR尺度，横轴刻度也会适配HR的取值范围，无需手动计算转换后的标准误或置信区间。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dimpap