亚组(subgroup)是指临床研究中所有研究对象的一个子集。亚组分析一般是根据研究对象的基线特征进行分组,然后在每个亚组内进行统计分析,例如不同种族、不同年龄、不同性别、是否抽烟、是否合并某种疾病等。亚组分析的目的在于观察干预措施或暴...
亚组分析 使用jstable,只要1行代码即可!!! library(jstable) res <- TableSubgroupMultiCox( # 指定公式 formula = Surv(time, status) ~ rx, # 指定哪些变量有亚组 var_subgroups = c("sex","age","obstruct","perfor","adhere", "differ","extent","surg","node4"), data = df #指定你...
如果亚组分析,需要调整其他协变量进行多因素回归分析,可以在协变量设置这里选择"自定义"。 接着在下拉框中,勾选需要调整的协变量。 接着,就直接出现一份较为简洁的森林图了! 3、图形美化 接着,平台将R语言复杂的参数,全部转为了菜单式操作,从布局—颜色和区间—文字修改!全部支持自定义调整! 通过调整后,这个...
常见的亚组分析包括以下几种: 按照研究设计进行分组:将研究按照不同的设计类型分组,比如随机对照试验和观察性研究,然后对每个组别进行Meta分析,以探究不同研究设计的结果是否存在差异。 按照研究对象特征进行分组:将研究对象按照某些特定的特征进行分组,比如性别、年龄、疾病程度等,然后对每个组别进行Meta分析,以探究这些...
R语言 分亚组进行logistic分析 计算 交互P值 代码 同时,我们还可以使用状态图来表示每个步骤之间的关系和转换。以下是状态图的示例: 数据准备拟合logistic回归模型 通过上述步骤和代码,我们可以很容易地在R语言中实现分亚组进行logistic分析,并计算出交互P值。希望这篇文章能够帮助你入门logistic分析的过程!
如果亚组分析,需要调整其他协变量进行多因素回归分析,可以在协变量设置这里选择"自定义"。 接着在下拉框中,勾选需要调整的协变量。 接着,就直接出现一份较为简洁的森林图了! 3、图形美化 接着,平台将R语言复杂的参数,全部转为了菜单式操作,从布局—颜色和区间—文字修改!全部支持自定义调整!
如果亚组分析,需要调整其他协变量进行多因素回归分析,可以在协变量设置这里选择"自定义"。 接着在下拉框中,勾选需要调整的协变量。 接着,就直接出现一份较为简洁的森林图了! 3、图形美化 接着,平台将R语言复杂的参数,全部转为了菜单式操作,从布局—颜色和区间—文字修改!全部支持自定义调整!
如果亚组分析,需要调整其他协变量进行多因素回归分析,可以在协变量设置这里选择"自定义"。 接着在下拉框中,勾选需要调整的协变量。 接着,就直接出现一份较为简洁的森林图了! 3、图形美化 接着,平台将R语言复杂的参数,全部转为了菜单式操作,从布局—颜色和区间—文字修改!全部支持自定义调整!
亚组分析 使用jstable,只要1行代码即可!!! 代码语言:javascript 复制 library(jstable)res<-TableSubgroupMultiCox(# 指定公式 formula=Surv(time,status)~rx,# 指定哪些变量有亚组 var_subgroups=c("sex","age","obstruct","perfor","adhere","differ","extent","surg","node4"),data=df #指定你的数据...
R语言亚组分析及森林图绘制 本来找了好久没找到可以实现这个功能的R包,都打算自己写个包了,没想到这几天找到了! 完美实现COX回归和logistic回归的亚组分析,除此之外,还支持svyglm、svycoxph的结果,并且数据结果可直接用于绘制森林图,连NA和各种空行都给你准备好了!