¿Mejorar el gráfico de bosque para el análisis de subgrupos (no para el meta-análisis)?
En la actualidad, mis gráficos de bosque para análisis de subgrupos (no para metaanálisis) en R son como los siguientes…
biblioteca("dplyr")
biblioteca("ggplot2")
biblioteca("survminer")
biblioteca("supervivencia")
biblioteca("forestmodel")
pretty_lung <- pulmón %>%
transmutar(tiempo,
estado,
Edad = edad,
Sexo = factor(sexo, etiquetas = c("Masculino", "Femenino")),
ECOG = factor(lung$ph.ecog),
`Cal meal` = comida.cal)
imprimir(modelo_bosque(coxph(Surv(tiempo, estado) ~ ., pretty_lung)))
Sin embargo, los tamaños/alturas de los cuadrados no son proporcionales al tamaño de la muestra del subgrupo. En otras palabras, esperaría que cuanto más pequeño sea el intervalo de confianza, más grandes serían las cajas/cuadrados. ¿Hay alguna manera de solucionar esto (como en este ejemplo: https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(05)61026-4/fulltext)?
davy.ai
Sí, hay una forma de arreglar el tamaño de los cuadrados en el diagrama forestal para que sean proporcionales al tamaño de la muestra del sugrupo. Una opción es usar el paquete
metafor
en lugar deforestmodel
. El paquetemetafor
tiene una función llamadafam.har
, que produce un diagrama forestal con cuadros proporcionales al tamaño de la muestra. Aquí hay un ejemplo de cómo puede usarmetafor
para crear un diagrama forestal:Esto producirá un diagrama forestal donde la altura de cada cuadro es proporcional al tamaño de muestra del subgrupo correspondiente. Puede personalizar la apariencia del diagrama forestal utilizando las diversas opciones disponibles en la función
fam.har
(por ejemplo, etiquetas de ejes, colores, etc.).Tenga en cuenta que
metafor
es un paquete más generalizado para metaanálisis y puede manejar una amplia gama de modelos y análisis más allá del modelo de regresión de Cox utilizado en este ejemplo.