Meta分析和森林图：R语言绘制生存分析的森林图基于lung数据集

Meta分析和森林图：R语言绘制生存分析的森林图基于lung数据集

Meta分析是一种系统性的统计分析方法，用于综合和总结多个独立研究的结果，以获得对特定研究问题的更准确和可靠的估计。它可以帮助研究人员更好地理解和解释已有研究的整体效应，并提供有关研究结果的可靠性和一致性的评估。

森林图是Meta分析中常用的一种图形展示方式，它提供了一种直观的方法来呈现研究结果的效应大小和相应的不确定性区间。森林图通常用于展示各个独立研究的效应估计值及其置信区间，并通过纵向的线段表示每个研究，而线段的长度反映了效应大小，线段的置信区间则表示了效应的不确定性。

在本文中，我们将使用R语言绘制基于"lung"数据集的生存分析的森林图。首先，我们需要导入所需的R包和加载数据集。

# 导入所需的R包
library(survival)
library(metafor)

# 加载数据集
data(lung)

接下来，我们可以进行生存分析并计算每个研究的效应估计值和置信区间。在这个示例中，我们将使用Cox比例风险模型进行生存分析。

# 生存分析
lung.surv <- with(lung, Surv(time, status))
lung.cox <- coxph(lung.surv ~ age + sex + ph.ecog + ph.karno + pat.karno + meal.cal + wt.loss, data = lung)

# 计算效应估计值和置信区间
lung.meta <- rma(coef(summary