使用 R 中的 tbl_regression 函数在一列中具有 95%CI 的回归系数？

Question

为了测试疾病组（categorical_variable）和疾病（结果；二分法）之间是否存在关联，我是运行逻辑回归。为了检查其他变量的混淆，我是运行 3 个具有不同数量协变量的模型。

为了显示 OR 和 CIs，我正在使用包 gtsummary 中的 tbl_regression function（并且我使用 dplyr 函数 mutate 来显示 CIs 在圆括号中）。但是，这会在 OR 的单独列中显示 CI，但我希望它们与 OR 后圆括号中的 CI 在同一列中。

我的代码：

library(gtsummary)
library(dplyr)

Model 1 <-  
  glm(data=wide_dataset, formula=outcome ~ categorical_variable, 
      family=binomial(link="logit") %>%
  tbl_regression(
    exponentiate = TRUE) %>% 
  # remove the p-value column
  modify_column_hide(column=p.value) %>%
  # CI in round brackets:
  modify_table_body(mutate, 
                    ci=gsub("(\d\.\d{,4})(, )(\d\.\d{,4})"
                            ,"\(\1 \3\)",
                            ci))

Model 1

提前致谢！

Answer 1

使用包的开发版本（将在下周发布到 CRAN），将比值比和 CI 放在同一列中要容易得多。

如果您使用 JAMA 期刊主题，OR 和 CI 将自动合并为一个列。

remotes::install_github("ddsjoberg/gtsummary")
library(gtsummary)
packageVersion("gtsummary")
#> [1] '1.3.7.9016'

# set the JAMA theme to display OR and CI in same column
theme_gtsummary_journal("jama")
#> Setting theme `JAMA`

tbl <-
  glm(response ~ age + grade, data = trial, family = binomial) %>%
  tbl_regression(exponentiate = TRUE) %>%
  modify_column_hide(p.value)

^{由 reprex package (v2.0.0)}

于 2021-04-07 创建

此代码也可以在不设置 JAMA 期刊主题的情况下使用。

tbl <-
  glm(response ~ age + grade, data = trial, family = binomial) %>%
  tbl_regression(exponentiate = TRUE) %>%
  # merge OR and CI into single column
  modify_table_styling(
    column = estimate,
    rows = !is.na(estimate),
    cols_merge_pattern = "{estimate} ({conf.low} to {conf.high})"
  ) %>%
  modify_header(estimate ~ "**OR (95% CI)**") %>%
  modify_column_hide(c(ci, p.value))

听起来您想比较多个模型。这是将它们放在同一个 table.

中的方法

list(tbl, tbl, tbl) %>%
  tbl_merge(tab_spanner = paste0("**Model ", 1:3, "**"))

使用 R 中的 tbl_regression 函数在一列中具有 95%CI 的回归系数？

Regression coefficient with 95%CI in one column using tbl_regression function in R?

regression

r

glm