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森林圖 (forestplot包)

2020-12-28 10:23

在Meta分析中森林圖比較常見，但其實掌握了用R語言中的forestplot包繪制森林圖的各個用法，森林圖可以用于表示其他數(shù)據(jù)類型各組間的指標的中值和四分位距的范圍。它是在平面直角坐標系中，以一條垂直的無效線（橫坐標刻度為1或0）為中心，平行于橫軸的多條線段描述了每個組的指標的中值和可信區(qū)間，最后一行（Summary）則用棱形（或其它圖形）描述了多個組別合并的效應量及可信區(qū)間。

首先安裝forestplot 包：

install．packages（＂forestplot＂）

主函數(shù) forestplot ：

用法：

forestplot（labeltext， mean， lower， upper， align， is．summary ＝ FALSE， graph．pos ＝＂right＂， hrzl＿lines， clip ＝ c（－Inf， Inf）， xlab ＝＂＂， zero ＝ ifelse（xlog， 1， 0）， graphwidth ＝＂auto＂， colgap， lineheight ＝＂auto＂， line．margin， col ＝ fpColors（）， txt＿gp ＝ fpTxtGp（）， xlog ＝ FALSE， xticks， xticks．digits ＝ 2， grid ＝ FALSE， lwd．xaxis， lwd．zero， lwd．ci， lty．ci ＝ 1， ci．vertices， ci．vertices．height ＝ 0．1， boxsize， mar ＝ unit（rep（5， times ＝ 4），＂mm＂）， title， legend， legend＿args ＝ fpLegend（）， new＿page ＝ getOption（＂forestplot＿new＿page＂， TRUE）， fn．ci＿norm ＝ fpDrawNormalCI， fn．ci＿sum ＝ fpDrawSummaryCI， fn．legend，．．．）

參數(shù)：這里只列出了大部分參數(shù)，還有一些比較不常用的可以自行探索

labeltext主要是以矩陣或者list形式將數(shù)據(jù)導入函數(shù)，最好以矩陣，因為數(shù)據(jù)一般都是矩陣的。mean誤差條的均值lower誤差條 95％置信區(qū)間下限upper誤差條 95％置信區(qū)間上限align每列文字的對齊方式，偶爾會用到。如：align＝c（＂l＂，＂c＂，＂c＂）l：左對齊r：右對齊c：居中對齊is．summary主要的功能是讓表格的每一行字體出現(xiàn)差異，從而區(qū)分表頭。其值主要用TRUE／FALSE進行差異化分配。graph．pos定位森林圖所在的位置。通過數(shù)字來確定為第幾列。hrzl＿lines以list形式設置表中線條的類型、影響范圍。Eg：“3”＝gpar（lwd＝1，columns＝1：4，col＝’red’）意思就是第3行的線條，寬度為1，線段延伸至第四列。Col指的顏色。clipx軸的最大最小范圍xlabx軸的標題zero森林圖中基準線的位置（無效線的橫坐標）graphwidth森林圖在表中的寬度如：graphwidth ＝ unit（．4，＂npc＂）colgap

列與列之間的間隙寬度，默認是 6 mm，需要用 unit 的形式

lineheight行的高度，可以是數(shù)字，也可以是 unit 的形式line．margin行與行之間的間隙的寬度col森林圖橫線以及點的顏色。box：box（點估計值）的顏色line：穿過方塊的橫線的顏色zero：中間那條基準線的顏色summary：summary中菱形的顏色hrz＿lines：表中第一條橫線的顏色eg：col＝fpcolors（box＝’royblue’，line＝’darkblue’， summary＝’royblue’， hrz＿lines＝’red’）txt＿gp設置表格中文本的格式：用gpar進行賦值，其中cex為文本字體大小，ticks為坐標軸大小，xlab為坐標軸文字字體大小。label：表格主體文字的格式ticks：森林圖下方的坐標軸的刻度文字格式xlab：定義的x軸標題格式title：標題文字的格式eg：txt＿gp＝fpTxtGp（label＝gpar（cex＝1．25）， ticks＝gpar（cex＝1．1）， xlab＝gpar（cex ＝ 1．2）， title＝gpar（cex ＝ 1．2））xticks橫坐標刻度根據(jù)需要可隨意設置，如：xticks ＝ c（0．5， 1，1．5， 2）lwd．xaxisX軸線寬lwd．zero無效線的寬度lwd．ci置信區(qū)間線條的寬度（粗細）lty．ci置信區(qū)間的線條類型ci．vertices森林圖可信區(qū)間兩端添加小豎線（TRUE）ci．vertices．height設置森林圖可信區(qū)間兩端的小豎線高度，默認是10％行高boxsizebox（點估計值）的大小mar圖形頁邊距，如：mar＝unit（rep（1．25， times ＝ 4），＂cm＂）title添加標題legend當同時顯示多個置信區(qū)間時，需要添加圖例

new＿page

是否新頁fn．ci＿normbox（點估計值）的形狀，默認是方塊。如：fn．ci＿norm＝＂fpDrawDiamondCI＂：box 類型選擇鉆石

示例代碼①：先從構建的最簡單的數(shù)據(jù)開始

＃構建示例數(shù)據(jù)

library（forestplot）＃ Cochrane data from the ＇rmeta＇－packagecochrane＿from＿rmeta ＜－ structure（list（ mean ＝c（NA， NA， 0．578， 0．165， 0．246， 0．700， 0．348， 0．139， 1．017， NA， 0．531）， lower ＝c（NA， NA， 0．372， 0．018， 0．072， 0．333， 0．083， 0．016， 0．365， NA， 0．386）， upper ＝c（NA， NA， 0．898， 1．517， 0．833， 1．474， 1．455， 1．209， 2．831， NA， 0．731）），．Names ＝c（＂mean＂，＂lower＂，＂upper＂）， row．names ＝c（NA，－11L）， class ＝＂data．frame＂）

tabletext＜－cbind（c（＂＂，＂Study＂，＂Auckland＂，＂Block＂，＂Doran＂，＂Gamsu＂，＂Morrison＂，＂Papageorgiou＂，＂Tauesch＂， NA，＂Summary＂），c（＂Deaths＂，＂（steroid）＂，＂36＂，＂1＂，＂4＂，＂14＂，＂3＂，＂1＂，＂8＂， NA， NA），c（＂Deaths＂，＂（placebo）＂，＂60＂，＂5＂，＂11＂，＂20＂，＂7＂，＂7＂，＂10＂， NA， NA），c（＂＂，＂OR＂，＂0．58＂，＂0．16＂，＂0．25＂，＂0．70＂，＂0．35＂，＂0．14＂，＂1．02＂， NA，＂0．53＂））

以下使用 forestplot 函數(shù)畫森林圖，注意查看每個代碼發(fā)生變化的參數(shù)以及對應圖片中明顯變化的地方。

forestplot（tabletext， graph．pos ＝4， hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2），＂11＂＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂），＂12＂＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂））， cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE， is．summary＝c（TRUE，TRUE，rep（FALSE，8），TRUE）， clip＝c（0．1，2．5）， xlog＝TRUE， col＝fpColors（box＝＂royalblue＂，line＝＂darkblue＂，summary＝＂royalblue＂，hrz＿lines ＝＂＃444444＂））

forestplot（tabletext， graph．pos ＝4， hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2，col ＝＂red＂），＂11＂＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂），＂12＂＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂））， cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE， is．summary＝c（TRUE，TRUE，rep（FALSE，8），TRUE）， clip＝c（0．1，2．5）， xlog＝TRUE， col＝fpColors（box＝＂royalblue＂，line＝＂darkblue＂，summary＝＂royalblue＂，hrz＿lines ＝＂＃444444＂））

forestplot（tabletext， graph．pos ＝4， hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2），＂11＂＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂red＂），＂12＂＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂））， cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE， is．summary＝c（TRUE，TRUE，rep（FALSE，8），TRUE）， clip＝c（0．1，2．5）， xlog＝TRUE， col＝fpColors（box＝＂royalblue＂，line＝＂darkblue＂，summary＝＂royalblue＂，hrz＿lines ＝＂＃444444＂））

forestplot（tabletext， graph．pos ＝4， hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2），＂11＂＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂），＂12＂＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂red＂））， cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE， is．summary＝c（TRUE，TRUE，rep（FALSE，8），TRUE）， clip＝c（0．1，2．5）， xlog＝TRUE， col＝fpColors（box＝＂royalblue＂，line＝＂darkblue＂，summary＝＂royalblue＂，hrz＿lines ＝＂＃444444＂））

forestplot（tabletext， graph．pos ＝4， hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2），＂11＂＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂），＂12＂＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂））， cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE， is．summary＝c（TRUE，TRUE，rep（FALSE，8），TRUE）， clip＝c（0．1，2．5）， xlog＝TRUE， col＝fpColors（box＝＂red＂，line＝＂darkblue＂，summary＝＂royalblue＂，hrz＿lines ＝＂＃444444＂））

forestplot（tabletext， graph．pos ＝4， hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2），＂11＂＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂），＂12＂＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂））， cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE， is．summary＝c（TRUE，TRUE，rep（FALSE，8），TRUE）， clip＝c（0．1，2．5）， xlog＝TRUE， col＝fpColors（box＝＂royalblue＂，line＝＂red＂，summary＝＂royalblue＂，hrz＿lines ＝＂＃444444＂））

＃添加標題forestplot（tabletext， graph．pos ＝4， title＝＂Hazard Ratio＂， hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2），＂11＂＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂），＂12＂＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂））， cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE， is．summary＝c（TRUE，TRUE，rep（FALSE，8），TRUE）， clip＝c（0．1，2．5）， xlog＝TRUE， col＝fpColors（box＝＂royalblue＂，line＝＂darkblue＂，summary＝＂royalblue＂，hrz＿lines ＝＂＃444444＂））

＃定義x軸forestplot（tabletext， graph．pos ＝4， title＝＂Hazard Ratio＂， hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2），＂11＂＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂），＂12＂＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂））， cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE， is．summary＝c（TRUE，TRUE，rep（FALSE，8），TRUE）， xlab＝＂＜－－－PCI Better－－－－－－Medical Therapy Better－－－＞＂， clip＝c（0．1，2．5）， xlog＝TRUE， col＝fpColors（box＝＂royalblue＂，line＝＂darkblue＂，summary＝＂royalblue＂，hrz＿lines ＝＂＃444444＂））

＃取消對頭2行和最后1行字體的特殊設置forestplot（tabletext， graph．pos ＝4， title＝＂Hazard Ratio＂， hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2），＂11＂＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂），＂12＂＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂））， cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE， is．summary＝c（rep（FALSE，11））， xlab＝＂＜－－－PCI Better－－－－－－Medical Therapy Better－－－＞＂， clip＝c（0．1，2．5）， xlog＝TRUE， zero＝1， col＝fpColors（box＝＂royalblue＂，line＝＂darkblue＂，summary＝＂royalblue＂，hrz＿lines ＝＂＃444444＂））

示例代碼②：需要定義亞組的數(shù)據(jù)

＃＃＃準備數(shù)據(jù)

library（forestplot）＃數(shù)據(jù)來源：https：／／www．r－bloggers．com／forest－plot－with－h(huán)orizontal－bands／data ＜－ read．csv（＂forestplotdata．csv＂， stringsAsFactors＝FALSE）
head（data）＃ Variable Count Percent Point．Estimate Low High PCI．Group Medical．Therapy．Group P．Value＃ 1 Overall 2166 100 1．3 0．90 1．50 17．2 15．6 NA＃ 2 NA NA NA NA NA NA NA NA＃ 3 Age NA NA NA NA NA NA NA 0．05＃ 4 ＜＝ 65 1534 71 1．5 1．05 1．90 17．0 13．2 NA＃ 5 ＞ 65 632 29 0．8 0．60 1．25 17．8 21．3 NA＃ 6 NA NA NA NA NA NA NA NA

＃＃＃繪制森林圖

＃＃簡單森林圖

＃構建tabletext，更改列名稱，將 count 和 percent 合并np ＜－ ifelse（！is．na（data＄Count）， paste（data＄Count，＂（＂，data＄Percent，＂）＂，sep＝＂＂）， NA）View（np）

＃寫出將要在圖中展現(xiàn)出來的文本tabletext ＜－ cbind（c（＂Subgroup＂，＂＂，data＄Variable）， c（＂No． of Patients （％）＂，＂＂，np）， c（＂4－Yr Cum． Event Rate PCI＂，＂＂，data＄PCI．Group）， c（＂4－Yr Cum． Event Rate Medical Therapy＂，＂＂，data＄Medical．Therapy．Group）， c（＂P Value＂，＂＂，data＄P．Value）View（tabletext）

＃＃繪制森林圖forestplot（labeltext＝tabletext， graph．pos＝3， mean＝c（NA，NA，data＄Point．Estimate）， lower＝c（NA，NA，data＄Low）， upper＝c（NA，NA，data＄High）， boxsize＝0．5）

接下來要對森林圖進行優(yōu)化：

＃＃定義亞組subgps ＜－ c（4，5，8，9，12，13，16，17，20，21，24，25，28，29，32，33）data＄Variable［subgps］＜－ paste（＂＂，data＄Variable［subgps］）View（data）

png（filename ＝＂Forestplot．png＂，width＝960， height＝640）forestplot（labeltext＝tabletext， graph．pos＝3，＃為Pvalue箱線圖所在的位置 mean＝c（NA，NA，data＄Point．Estimate）， lower＝c（NA，NA，data＄Low）， upper＝c（NA，NA，data＄High）， title＝＂Hazard Ratio Plot＂，＃定義標題 xlab＝＂＜－－－PCI Better－－－－－－Medical Therapy Better－－－＞＂，＃定義x軸＃＃根據(jù)亞組的位置，設置線型，寬度造成“區(qū)塊感” hrzl＿lines＝list（＂3＂＝ gpar（lwd＝1， col＝＂black＂），＂7＂＝ gpar（lwd＝60， lineend＝＂butt＂， columns＝c（2：6）， col＝＂＃99999922＂），＂15＂＝ gpar（lwd＝60， lineend＝＂butt＂， columns＝c（2：6）， col＝＂＃99999922＂），＂23＂＝ gpar（lwd＝60， lineend＝＂butt＂， columns＝c（2：6）， col＝＂＃99999922＂），＂31＂＝ gpar（lwd＝60， lineend＝＂butt＂， columns＝c（2：6）， col＝＂＃99999922＂）），＃fpTxtGp函數(shù)中的cex參數(shù)設置各部分字體大小 txt＿gp＝fpTxtGp（label＝gpar（cex＝1．25）， ticks＝gpar（cex＝1．1）， xlab＝gpar（cex ＝ 1．2）， title＝gpar（cex ＝ 1．2））， col＝fpColors（box＝＂＃1c61b6＂， lines＝＂＃1c61b6＂， zero ＝＂gray50＂），＃＃fpColors函數(shù)設置顏色 zero＝1，＃箱線圖中基準線的位置 cex＝0．9， lineheight ＝＂auto＂， colgap＝unit（8，＂mm＂）， lwd．ci＝2， boxsize＝0．5，＃箱子大小，線的寬度 ci．vertices＝TRUE， ci．vertices．height ＝ 0．4）＃森林圖可信區(qū)間兩端添加小豎線，設置高度dev．off（）