考虑其他变量和随机效应，绘制线性混合模型的回归线？

Question

我有一个带有多个固定和随机变量的模型。
这是代码：

model1<-lmer(dep ~ pred + sex + age + heat + (1|ID) + (1|year),data=data)

因此，通过运行ggplot，我可以得到该图

但是，ggplot和geom_smooth()函数只会绘制在dep和pred之间计算出的斜率和置信区间。
但它不会考虑其他因素，包括随机条款

确实是，带有代码
Effect("pred",model1)

我得到一个不同的并且可能是真实的斜率

pred effect

        600        1000        2000        3000        4000 
-0.14747707 -0.10876855 -0.01199725  0.08477404  0.18154534

是否可以绘制lmer的斜率和实际置信区间区域？

更新：我能够使用plot(effect("pred",model1))获得具有良好坐标和置信区间的图形 这是这样的：

但是现在如何使该图看起来不错？或者我该如何在ggplot或类似图中绘制它，以便修改所有内容？