R的相对新手。 我正在寻找按亚组划分的治疗效果。我相信这是以前问过的，但没有回应（How to create forest plots of subgroups by treatment (ggforest)）
例如，使用“冒号”数据集，在下面的代码中，性别和rx被视为状态的单独预测变量。
require("survival")
library(survminer)
model <- coxph( Surv(time, status) ~ sex + rx + adhere,
data = colon )
ggforest(model)
但是，我想看看 rx 对性别分层的状态是否有不同的影响。
意思是，我想生成一个森林图，其中对于女性和男性性别，每个都有3个图-每个治疗臂一个。 >
仅添加一个交互项似乎没有任何作用。
我改为尝试创建一个指标变量，但这似乎也无济于事。
library(tidyverse)
colon <- colon %>%
mutate(indicator = factor(case_when(sex==0 & rx=="Obs" ~ "Female-Obs",
sex==0 & rx=="Lev" ~ "Female-Lev",
sex==0 & rx=="Lev+5FU" ~ "Female-FU",
sex==1 & rx=="Obs" ~ "Male-Obs",
sex==1 & rx=="Lev" ~ "Male-Lev",
sex==1 & rx=="Lev+5FU" ~ "Male-FU"), levels=c("Female-Obs", "Female-Lev", "Female-FU", "Male-Obs", "Male-Lev", "Male-FU")))
model <- coxph(Surv(time, status) ~ indicator, data=colon)
ggforest(model)
非常感谢您的帮助！