R实战 | 森林图绘制

R实战 | 森林图绘制

回答一下2022年VIP群里会员的问题。简单的森林图绘制。

Multivariate logistic regression determined independent candidate diagnostic biomarkers.

Ref：He S, Deng Z, Li Z, et al. Signatures of 4 autophagy-related genes as diagnostic markers of MDD and their correlation with immune infiltration. J Affect Disord. 2021;295:11-20. doi:10.1016/j.jad.2021.08.005

森林图

森林图是一种简单直观地展示单一研究和汇总研究的图形，广泛应用于荟萃分析、观察研究和临床试验中。

Odds ratio(OR)

在病例对照研究（case-control study）中，分析暴露风险因素与疾病（或者用药）的关联程度；主要是反映暴露与疾病之间关联强度的指标，OR常适用于病例对照研究，也可以运用于前瞻性的研究（当观察时间相等时）

OR值的统计学意义：

• OR>1，暴露与疾病的危险度增加，两者呈正相关

• OR<1，暴露与疾病的危险度减少，两者呈负相关

• OR=1，暴露与疾病的危险度无关，两者呈不相关

绘制

library(survival)
library(survminer)
library(eoffice) #导出ppt用

# 构建模型
# 以colon数据为示例数据
# 时间变量是time，结局变量是status，自变量选择 sex，rx和 adhere
model <- coxph( Surv(time, status) ~ sex + rx + adhere,
                data = colon )
# 森林图
ggforest(model,  #coxph得到的Cox回归结果
         data = colon,  #数据集
         main = 'Hazard ratio of colon',  #标题
         cpositions = c(0.05, 0.15, 0.35),  #前三列距离
         fontsize = 1, #字体大小
         refLabel = 'reference', #相对变量的数值标签，也可改为1
         noDigits = 3 #保留HR值以及95%CI的小数位数
)

参考

GitHub - cardiomoon/autoReg: R package autoReg

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