问题标签 [metafor]
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r - metafor：包括森林图中的数据，但不包括元分析模型
我一直无法找到这个问题的答案，但我希望这并不难。
我正在进行元分析，并希望在森林图中包括一项研究，但将其从效应大小的元分析估计中排除。也就是说，我想将该研究包括在内以进行比较，但不希望它有助于实际的荟萃分析。
这是一个奇怪的案例，我们有大约 30 项研究使用了相同的协议。它们都是原始研究的直接复制。我想将原始研究包含在森林图中以进行比较，但不想将其包含在约 30 项新研究的荟萃分析中。我看到可以处理缺失的数据（不包括 meta 中的森林图中缺失的变量），但是如果我想将它们包含在森林图中，我看不到任何方法可以指定要从模型本身中排除的数据行. 有什么建议么？
r - 元分析：使用 metafor 包的汇总估计的森林图
我正在对大约 90 项研究的数据进行元分析。这在如何以可访问的格式显示数据以供发布方面提出了一些挑战。我想只显示不同荟萃分析的总体效应大小估计，并排除特定研究的估计。我可以在 Stata 中使用metan包并添加summaryonly命令来做到这一点。metafor是否可以使用包（或任何其他元分析 R 包）抑制森林图输出中的研究级效应大小？
我一直在使用该addpoly命令来添加子样本的效应大小估计值，如包文档中所述，例如：
r - 如何在 metafor 中为森林图创建两个子组？
我有兴趣为森林图制作两个子组。其中一个子组将是“完整的”，而另一个将是“不完整的”。我希望得到类似于 metafor 给出的示例之一的内容：
目前，这是我用我的代码制作的森林图：
漏斗（meta.random.model
r - metafor：省略森林图中的研究
我想从森林图中省略一些具有巨大标准误差的研究，因为它们难以解释。但我不想改变估计。下面是一个玩具示例：
有任何想法吗？
r - Metafor 森林图 - 改变颜色
有没有办法根据文本更改森林图中完整行的颜色？
例如，在下面的图中，我希望能够有四种不同的行颜色，一种用于播放器列中的 DEF、RU、MID 和 FWD 中的每一种。
r - 在 metafor 中为森林图添加数据间隙
我是 R 新手，正在使用metafor包的forest.default实现创建一个带有数据集的森林图（我只有x,ci.ub和ci.ub在森林图的数据中）
我几乎完成了，我的情节看起来与此类似，除了我的数据超出了图表顶部的黑色水平边框。我使用它，但我有一个森林图始终与水平边界在同一行，并且如这里提到的那样，用白线叠加也无济于事。
我的问题是：如何在我的数据集中添加间隙，以便森林图本身将黑色边框向上移动？这是当前带有边框（当前叠加有白线）切割我的数据的绘图图像
谢谢！
编辑：这是代码片段
r - 如何在包 metafor 中将零设置为优势比森林图的第一个 x 轴刻度线？
在 metafor 包中，考虑以下代码的优势比森林图：
现在如何将 x 轴刻度线的第一个位置设置为 0？我知道我应该用它atransf = exp来绘制优势比以及值向量at = log(b)在哪里。b我只是不知道应该将哪个数字设置为 的第一个元素b，以便它返回 0 作为优势比的第一个刻度线。
我还想知道如何更改森林图底部的默认标题。在优势比的情况下，它是“奇数比（对数标度）”。我更喜欢它是“赔率比”。
r - 解释 metafor 的元回归输出
我一直在使用metafor包进行一些元分析，并想使用元回归调整单个连续协变量（平均年龄）。但是，我需要对输出及其含义进行一些澄清。下面我分享了基本案例分析和元回归的输出（两者的研究相同，唯一的区别是为元回归添加了协变量）。
基本情况输出
元回归（输出）
我的问题是：
为什么我们在元回归中观察到 0% 的 R 平方（仅仅是因为协变量不显着还是您怀疑某些事情不正确）？
我们如何解释元回归的输出？通过 logHR 的反向转换，我们怀疑如下所示，但想确保我正确解释了“intrcpt”和“mods”值。
我假设 mods 代表考虑到年龄调整的合并 HR。
我假设 intrcpt 代表协变量效应（beta）——即年龄增加一个单位时 logHR 变化的量。另外，我已经对这个输出进行了反向转换，我不确定它是否合适，或者我是否应该按原样呈现。
r - 趋势 R 的 Mantel-Haenszel 检验
我需要对具有多个暴露数据水平的两个变量的两项研究进行荟萃分析1：
数据2：
但我找不到metafor在 R 中使用的方法；有人可以帮忙吗？非常感谢
r - 元分析图元
我正在使用metafor包执行元回归，具有两个固定效应变量；一个作为对数转换变量 (logx)，一个作为因子 (y) 变量，以及两个嵌套的随机截距项
meta1<-rma.mv(B, SE^2, mods = ~ logx+as.factor(y), random = ~ cohort|Study, struct = "CS", data=subset(meta), control=list(optimizer="optim", optmethod="SANN"))
我想在图中将预测估计值 (B) 显示为预测变量 (logx) 的函数（具有相应的 95% 置信区间界限）
你能帮帮我吗？
这是包文档中的一个示例，但不知何故我无法恢复。