R - пакет Metafor - рассчитывает и отображает соотношение шансов вместо логарифмического шанса

По сути, я хочу создать свой лесной участок, используя пакет metafor. В настоящее время он работает очень хорошо, за исключением того факта, что он выдает соотношение логарифмов, в то время как я хочу, чтобы само соотношение чистых коэффициентов. Есть ли простой способ сделать это в коде метафоры?

#Metafor library
library(metafor)

#ReadXL library to import excel sheet
library(readxl)

#Name the data sheet from the excel file
ACDF<- read_excel("outpatient_ACDF_meta_analysis.xlsx")

#View the data sheet with view(ACDF)

dpi=600    #pixels per square inch
tiff("metaor.tif", width=6*dpi, height=5*dpi, res=dpi)

#This below measures with risk ratios. If you want to measure odds ratios, use argument measure=OR
returnop <- escalc(measure="OR", ai=op_return_OR, bi=op_no_return_OR, ci=ip_return_OR, di=ip_no_return_OR, data=ACDF)

#Generate a Random Effects Model
REmodel<-rma(yi=yi, vi=vi, data=returnop, slab=paste(Author, Year, sep=", "), method="REML")

#Generate a forest plot of the data
forest(REmodel, xlim=c(-17, 6),
       ylim=c(-1, 10),
       ilab=cbind(ACDF$op_return_OR, ACDF$op_no_return_OR, ACDF$ip_return_OR, 
                  ACDF$ip_no_return_OR),
       ilab.xpos=c(-10,-8.4,-6.6,-4.9), cex=.75,
       psize=1)

### add column headings to the plot
text(c(-10,-8.4,-6.6,-4.9), 8.5, c("Return+", "Return-", "Return+", "Return-"), 
     cex = 0.65)
text(c(-9.25,-5.75),     9.5, c("Outpatient", "Inpatient"))
text(-17,                8.5, "Study",     pos=4)
text(6,                  8.5, "Log Odds Ratio [95% CI]", pos=2)


dev.off()

Цените помощь, все!

Источник

2 ответа

Решение

Как объяснено в escalc функция:

Варианты аргумента "мера":

       • ‘"RR"’ for the _log risk ratio_.

       • ‘"OR"’ for the _log odds ratio_.

       • ‘"RD"’ for the _risk difference_.

       • ‘"AS"’ for the _arcsine square root transformed risk
         difference_ (Rücker et al., 2009).

       • ‘"PETO"’ for the _log odds ratio_ estimated with Peto's
         method (Yusuf et al., 1985).


     Note that the log is taken of the risk ratio and the odds
     ratio, which makes these outcome measures symmetric around 0
     and yields corresponding sampling distributions that are
     closer to normality.

По этой причине, я думаю, что ответ на ваш вопрос нет, так как нет measure значение, которое даст вам чистое отношение нечетных чисел и весь анализ / цифры с использованием чистого отношения шансов (ИЛИ). Если вы хотите чистый или мое предположение, вы должны использовать exp(), напримерexp(returnop$yi) чтобы получить нечетное соотношение и пару похожих исчислений, чтобы все результаты были выражены в чистом нечетном соотношении. Может быть другой способ, о котором я не знаю.

Источник

При реализации forest() функция, добавьте "atransf = exp" параметр. Это должно сделать это.

"forest(REmodel, xlim=c(-17, 6), ylim=c(-1, 10), 
ilab=cbind(ACDF$op_return_OR, ACDF$op_no_return_OR, ACDF$ip_return_OR, 
ACDF$ip_no_return_OR), ilab.xpos=c(-10,-8.4,-6.6,-4.9), cex=.75, 
psize=1, atransf="exp")"

Дайте мне знать, если это работает, и если у вас есть другие вопросы!

Источник
Другие вопросы по тегам