Question

我还没有找到这个问题的答案，但我希望它并不难。

我正在进行荟萃分析，并希望在森林图中加入一项研究，但将其排除在影响大小的元分析估计之外。也就是说，我想将该研究纳入比较目的，但不希望它对实际的荟萃分析做出贡献。

这是一个奇怪的案例，我们有大约30项使用相同方案的研究。它们都是原始研究的直接复制品。为了进行比较，我想将原始研究纳入森林图中，但不希望将其纳入~30项新研究的荟萃分析中。我看到可以处理缺失的数据（excluding missing variables in forest plots in meta），但如果我想将它们包括在内，我也没有看到任何方法来指定要从模型中排除的数据行森林情节。有什么建议吗？

Answer 1

需要更多的手动工作，但您可以先使用forest()函数创建森林图（显示所有研究并在底部留下一些空间用于汇总估算），然后拟合模型（对于例如，使用rma()函数）排除您不想参与分析的任何研究，然后使用addpoly()函数添加摘要估算。

以下是一个例子：

library(metafor)

### load BCG vaccine data
data(dat.bcg)

### calculate log relative risks and corresponding sampling variances
dat <- escalc(measure="RR", ai=tpos, bi=tneg, ci=cpos, di=cneg, data=dat.bcg, slab=paste(dat$author, dat$year, sep=","))
dat

### forest plot of all studies
forest(dat$yi, dat$vi, xlim=c(-9.5, 7.5), ylim=c(-1.5,16), atransf=exp, at=log(c(.05, .25, 1, 4, 20)))
text(-9.5, 15, "Author(s) and Year",    pos=4)
text( 7.5, 15, "Observed RR [95% CI]",  pos=2)

### random-effects model (without Aronson, 1948)
res <- rma(yi, vi, data=dat, subset=author!="Aronson")
res

### add summary estimate to the bottom
addpoly(res, atransf=exp, row=-1, mlab="RE Model (w/out Aronson, 1948)")

### horizontal separation line
abline(h=0)

metafor：在森林图中包含数据，但不包括元分析模型

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