将 mod 添加到 rma.glmm 时摘要测量丢失

Question

此时我正在尝试使用 metafor 包的 rma.glmm 函数计算（调整后的）IRLM。

我的数据是一个如下所示的数据框：

head(data)


 patient-years events    age
1  180.0000  4    NA
2  116.2500 13 51.83
3   66.2500  6 48.00
4  423.6333 21 58.00
5  142.1783  7 53.20
6 1117.3167 72 59.90

计算 IRLM 的函数工作正常：

y=rma.glmm(xi=events, ti=patent-years, data=data, measure="IRLN",method="ML")

然后给我下面的森林图：

metafor::forest.rma (y)

Forest plot

但是，当我想调整我的模型时：

    nh=rma.glmm(xi=events,ti=patient-years, data=datanh, 
measure="IRLN", mods = ~ age , method="ML")

（其中年龄是数值向量）

摘要度量丢失

Adjusted forest

我已经尝试了所有我能想到的，但真的不知道如何解决这个问题。你有什么建议吗？

Answer 1

当您向模型中添加调节剂时，将不再有效应（或者更准确地说，是随机效应模型中的平均效应）。然后，平均效果的大小取决于调节器的值。森林图中的灰色阴影多边形反映了与纳入研究的 'age' 值相对应的估计平均效应。

您可以使用 predict() 函数计算特定年龄值的预测平均效果，即：

predict(nh, newmods = <age value>, transf=exp)

（transf=exp 获取指定年龄值的估计平均 IR）。

有些人可能会将研究中观察到的年龄值的平均值代入并将其解释为调整后的估计值。可以争论这个术语（'adjusted effect'）是否正确。

将 mod 添加到 rma.glmm 时摘要测量丢失

Summary measurement lost when adding mods to rma.glmm

r

metafor