¿Existe alguna manera de crear el forestplot en R metafor, que muestre solo resúmenes de subgrupos (sin estudios individuales)?

Question

¿Existe una manera de crear el forestplot en R metafor forest(), que presente únicamente resúmenes de subgrupos (sin estudios individuales)? Como en la opción del paquete meta study.results=F para forest() lo hace. ¡Gracias!

Answer 1

Sí, esto es posible. Simplemente dibuja un gráfico de bosque basado en las estimaciones resumidas. Aquí tienes un ejemplo:

library(metafor)

### calcular logaritmos de riesgo relativo y varianzas de muestreo correspondientes
dat <- escalc(measure="RR", ai=tpos, bi=tneg, ci=cpos, di=cneg, data=dat.bcg)

### modelo de meta-regresión con factor 'alloc'
### quitar la intersección para que cada estimación sea el logaritmo de riesgo relativo promedio estimado para los tres niveles
res <- rma(yi, vi, mods = ~ alloc - 1, data=dat)
res

### gráfico de bosque de las tres estimaciones basadas en el modelo
forest(coef(res), sei=res$se, slab=names(coef(res)), 
       atransf=exp, at=log(c(.125, .25, .50, 1, 2)), digits=c(2,3),
       xlab="Riesgo Relativo", header=c("Método de Asignación"))

Si estás haciendo subgrupos, entonces simplemente recolecta las estimaciones y sus errores estándar en vectores y pásalos a forest(). Por ejemplo:

allocs <- unique(dat$alloc)
res <- lapply(allocs, function(a) rma(yi, vi, data=dat, subset=alloc==a))
est <- sapply(res, coef)
se  <- sapply(res, function(x) x$se)

forest(est, sei=se, slab=allocs, 
       atransf=exp, at=log(c(.125, .25, .50, 1, 2)), digits=c(2,3),
       xlab="Riesgo Relativo", header=c("Método de Asignación"))