R语言 MBNMAdose 包：使用森林图可视化治疗效果

使用 R 语言 MBNMAdose 包进行多重比较网络荟萃分析并绘制森林图

本教程展示如何使用 R 语言的 'MBNMAdose' 包进行多重比较网络荟萃分析 (MBNMA)，并使用森林图可视化治疗效果的比较结果。

首先加载必要的 R 包：

library(MBNMAdose)
library(rjags)

然后创建一个网络对象，包含要比较的治疗数据：

network <- mbnma.network(triptans[1:50, ])

使用 mbnma.nodesplit 函数对网络进行拆分，并指定模型参数：

split <- mbnma.nodesplit(network, fun=demax(), likelihood = 'binomial', link='logit',
                         method='common')

绘制森林图

使用 MBNMAdose 包中的 mbnma.plot 函数可以绘制 split 对象的森林图：

mbnma.plot(split)

该代码将生成一个森林图，其中：

• 每个节点表示一个治疗，用圆圈表示。
• 节点的大小表示治疗样本量的大小。
• 节点颜色表示其效应与其他治疗的关系：绿色表示正效应，红色表示负效应，灰色表示无效应。
• 节点之间的线表示直接比较，线的宽度表示比较样本量的大小。
• 线的颜色表示比较的方向：绿色表示第一个治疗优于第二个治疗，红色表示第一个治疗劣于第二个治疗，灰色表示没有明显区别。