如何在荟萃分析中用元基因和森林进行荟萃分析，处理森林图中的不对称置信区间

问题描述

当我进行荟萃分析时，基于危险比及其置信区间，一些置信区间是不对称的，我理解这是完全合理的。对于计算，R使用TE（估计的治疗效果，HR的对数）和seTE（TE的标准误，即95％CI的log（UCI）-log（LCI）x（2x1.96））。我可以直接将R传递给LCI和UCI，也可以自己计算seTE并将其传递给R。在任何一种情况下，计算出的seTE都是相同的。但是，当我绘制森林图时，R假定置信区间是对称的，并且它计算出自己的CI和图并显示这些。因此，最终森林图中显示的置信区间与原始数据不匹配。

我可以覆盖R所计算的置信区间，并使林图显示与输入相同的数据，但是我想知道为什么我必须这样做（这增加了出错的机会）。元基因或森林中是否有可以自动执行此操作的设置？

问题在下面的代码中列出。

library(Meta)

Publication <- c("a","b","c","d","e","f")
HR  <- c(0.70,0.69,0.67,1.17,0.65,0.58)
LCI <- c(0.57,0.58,0.45,1.00,0.32,0.55)
UCI <- c(0.86,0.82,0.96,1.36,1.34,0.61)
TE  <- log(HR)
Data <- data.frame(Publication,HR,LCI,UCI,TE)

DataOutput <- Metagen(TE,lower = log(LCI),upper = log(UCI),studlab = Publication,data = Data,sm="HR",method.tau = "DL")
forest(DataOutput,comb.fixed = FALSE,text.addline1 = "",text.addline2 = "Here R calculates the 95% CIs assuming symmetry,see c and e")    

DataOutput$lower <- log(DataOutput$data$LCI)
DataOutput$upper <- log(DataOutput$data$UCI)

forest(DataOutput,text.addline2 = "Here I have overwritten the output CIs with the input CIs,see c and e")

解决方法

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forestplot r r