在Meta分析中森林圖比較常見(jiàn)，但其實(shí)掌握了用R語(yǔ)言中的forestplot包繪制森林圖的各個(gè)用法，森林圖可以用于表示其他數(shù)據(jù)類型各組間的指標(biāo)的中值和四分位距的范圍。它是在平面直角坐標(biāo)系中，以一條垂直的無(wú)效線（橫坐標(biāo)刻度為1或0）為中心，平行于橫軸的多條線段描述了每個(gè)組的指標(biāo)的中值和可信區(qū)間，最后一行（Summary）則用棱形（或其它圖形）描述了多個(gè)組別合并的效應(yīng)量及可信區(qū)間。

首先安裝forestplot 包：

install．packages（＂forestplot＂）

主函數(shù) forestplot ：

用法：

forestplot（labeltext， mean， lower， upper， align，           is．summary ＝ FALSE， graph．pos ＝ ＂right＂， hrzl＿lines， clip ＝ c（－Inf，           Inf）， xlab ＝ ＂＂， zero ＝ ifelse（xlog， 1， 0）， graphwidth ＝ ＂auto＂，           colgap， lineheight ＝ ＂auto＂， line．margin， col ＝ fpColors（），           txt＿gp ＝ fpTxtGp（）， xlog ＝ FALSE， xticks， xticks．digits ＝ 2，           grid ＝ FALSE， lwd．xaxis， lwd．zero， lwd．ci， lty．ci ＝ 1， ci．vertices，           ci．vertices．height ＝ 0．1， boxsize， mar ＝ unit（rep（5， times ＝ 4），           ＂mm＂）， title， legend， legend＿args ＝ fpLegend（），           new＿page ＝ getOption（＂forestplot＿new＿page＂， TRUE），           fn．ci＿norm ＝ fpDrawNormalCI， fn．ci＿sum ＝ fpDrawSummaryCI， fn．legend，           ．．．）

參數(shù)：這里只列出了大部分參數(shù)，還有一些比較不常用的可以自行探索

labeltext主要是以矩陣或者list形式將數(shù)據(jù)導(dǎo)入函數(shù)，最好以矩陣，因?yàn)閿?shù)據(jù)一般都是矩陣的。mean誤差條的均值lower誤差條 95％置信區(qū)間下限upper誤差條 95％置信區(qū)間上限align每列文字的對(duì)齊方式，偶爾會(huì)用到。如：align＝c（＂l＂，＂c＂，＂c＂）l：左對(duì)齊r：右對(duì)齊c：居中對(duì)齊is．summary主要的功能是讓表格的每一行字體出現(xiàn)差異，從而區(qū)分表頭。其值主要用TRUE／FALSE進(jìn)行差異化分配。graph．pos定位森林圖所在的位置。通過(guò)數(shù)字來(lái)確定為第幾列。hrzl＿lines以list形式設(shè)置表中線條的類型、影響范圍。Eg：“3”＝gpar（lwd＝1，columns＝1：4，col＝’red’）意思就是第3行的線條，寬度為1，線段延伸至第四列。Col指的顏色。clipx軸的最大最小范圍xlabx軸的標(biāo)題zero森林圖中基準(zhǔn)線的位置（無(wú)效線的橫坐標(biāo)）graphwidth森林圖在表中的寬度如：graphwidth ＝ unit（．4，＂npc＂）colgap

列與列之間的間隙寬度，默認(rèn)是 6 mm，需要用 unit 的形式

lineheight行的高度，可以是數(shù)字，也可以是 unit 的形式line．margin行與行之間的間隙的寬度col森林圖橫線以及點(diǎn)的顏色。box：box（點(diǎn)估計(jì)值）的顏色line：穿過(guò)方塊的橫線的顏色zero：中間那條基準(zhǔn)線的顏色summary：summary中菱形的顏色hrz＿lines：表中第一條橫線的顏色eg：col＝fpcolors（box＝’royblue’，line＝’darkblue’， summary＝’royblue’， hrz＿lines＝’red’）txt＿gp設(shè)置表格中文本的格式：用gpar進(jìn)行賦值，其中cex為文本字體大小，ticks為坐標(biāo)軸大小，xlab為坐標(biāo)軸文字字體大小。label：表格主體文字的格式ticks：森林圖下方的坐標(biāo)軸的刻度文字格式xlab：定義的x軸標(biāo)題格式title：標(biāo)題文字的格式eg：txt＿gp＝fpTxtGp（label＝gpar（cex＝1．25），                                  ticks＝gpar（cex＝1．1），                                  xlab＝gpar（cex ＝ 1．2），                                  title＝gpar（cex ＝ 1．2））xticks橫坐標(biāo)刻度根據(jù)需要可隨意設(shè)置，如：xticks ＝ c（0．5， 1，1．5， 2）lwd．xaxisX軸線寬lwd．zero無(wú)效線的寬度lwd．ci置信區(qū)間線條的寬度（粗細(xì)）lty．ci置信區(qū)間的線條類型ci．vertices森林圖可信區(qū)間兩端添加小豎線（TRUE）ci．vertices．height設(shè)置森林圖可信區(qū)間兩端的小豎線高度，默認(rèn)是10％行高boxsizebox（點(diǎn)估計(jì)值）的大小mar圖形頁(yè)邊距，如：mar＝unit（rep（1．25， times ＝ 4）， ＂cm＂）title添加標(biāo)題legend當(dāng)同時(shí)顯示多個(gè)置信區(qū)間時(shí)，需要添加圖例

new＿page

是否新頁(yè)fn．ci＿normbox（點(diǎn)估計(jì)值）的形狀，默認(rèn)是方塊。如：fn．ci＿norm＝＂fpDrawDiamondCI＂：box 類型選擇鉆石

示例代碼①：先從構(gòu)建的最簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)開(kāi)始

＃ 構(gòu)建示例數(shù)據(jù)

library（forestplot）＃ Cochrane data from the ＇rmeta＇－packagecochrane＿from＿rmeta ＜－ structure（list（                    mean ＝c（NA， NA， 0．578， 0．165， 0．246， 0．700， 0．348， 0．139， 1．017， NA， 0．531），                    lower ＝c（NA， NA， 0．372， 0．018， 0．072， 0．333， 0．083， 0．016， 0．365， NA， 0．386），                    upper ＝c（NA， NA， 0．898， 1．517， 0．833， 1．474， 1．455， 1．209， 2．831， NA， 0．731）），                    ．Names ＝c（＂mean＂， ＂lower＂， ＂upper＂），                    row．names ＝c（NA， －11L），                    class ＝＂data．frame＂）

tabletext＜－cbind（c（＂＂， ＂Study＂， ＂Auckland＂， ＂Block＂，＂Doran＂， ＂Gamsu＂， ＂Morrison＂， ＂Papageorgiou＂，＂Tauesch＂， NA， ＂Summary＂），c（＂Deaths＂， ＂（steroid）＂， ＂36＂， ＂1＂，＂4＂， ＂14＂， ＂3＂， ＂1＂，＂8＂， NA， NA），c（＂Deaths＂， ＂（placebo）＂， ＂60＂， ＂5＂，＂11＂， ＂20＂， ＂7＂， ＂7＂，＂10＂， NA， NA），c（＂＂， ＂OR＂， ＂0．58＂， ＂0．16＂，＂0．25＂， ＂0．70＂， ＂0．35＂， ＂0．14＂，＂1．02＂， NA， ＂0．53＂））

以下使用 forestplot 函數(shù)畫森林圖，注意查看每個(gè)代碼發(fā)生變化的參數(shù)以及對(duì)應(yīng)圖片中明顯變化的地方。    

forestplot（tabletext， graph．pos ＝4，            hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2），                            ＂11＂ ＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂），                            ＂12＂ ＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂）），           cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE，           is．summary＝c（TRUE，TRUE，rep（FALSE，8），TRUE），           clip＝c（0．1，2．5），           xlog＝TRUE，           col＝fpColors（box＝＂royalblue＂，line＝＂darkblue＂，summary＝＂royalblue＂，hrz＿lines ＝＂＃444444＂））

forestplot（tabletext， graph．pos ＝4，            hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2，col ＝＂red＂），                            ＂11＂ ＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂），                            ＂12＂ ＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂）），           cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE，           is．summary＝c（TRUE，TRUE，rep（FALSE，8），TRUE），           clip＝c（0．1，2．5），           xlog＝TRUE，           col＝fpColors（box＝＂royalblue＂，line＝＂darkblue＂，summary＝＂royalblue＂，hrz＿lines ＝＂＃444444＂））

forestplot（tabletext， graph．pos ＝4，            hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2），                            ＂11＂ ＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂red＂），                            ＂12＂ ＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂）），           cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE，           is．summary＝c（TRUE，TRUE，rep（FALSE，8），TRUE），           clip＝c（0．1，2．5），           xlog＝TRUE，           col＝fpColors（box＝＂royalblue＂，line＝＂darkblue＂，summary＝＂royalblue＂，hrz＿lines ＝＂＃444444＂））

forestplot（tabletext， graph．pos ＝4，            hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2），                            ＂11＂ ＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂），                            ＂12＂ ＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂red＂）），           cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE，           is．summary＝c（TRUE，TRUE，rep（FALSE，8），TRUE），           clip＝c（0．1，2．5），           xlog＝TRUE，           col＝fpColors（box＝＂royalblue＂，line＝＂darkblue＂，summary＝＂royalblue＂，hrz＿lines ＝＂＃444444＂））

forestplot（tabletext， graph．pos ＝4，            hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2），                            ＂11＂ ＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂），                            ＂12＂ ＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂）），           cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE，           is．summary＝c（TRUE，TRUE，rep（FALSE，8），TRUE），           clip＝c（0．1，2．5），           xlog＝TRUE，           col＝fpColors（box＝＂red＂，line＝＂darkblue＂，summary＝＂royalblue＂，hrz＿lines ＝＂＃444444＂））

forestplot（tabletext， graph．pos ＝4，            hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2），                            ＂11＂ ＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂），                            ＂12＂ ＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂）），           cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE，           is．summary＝c（TRUE，TRUE，rep（FALSE，8），TRUE），           clip＝c（0．1，2．5），           xlog＝TRUE，           col＝fpColors（box＝＂royalblue＂，line＝＂red＂，summary＝＂royalblue＂，hrz＿lines ＝＂＃444444＂））

forestplot（tabletext， graph．pos ＝4，            hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2），                            ＂11＂ ＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂），                            ＂12＂ ＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂）），           cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE，           is．summary＝c（TRUE，TRUE，rep（FALSE，8），TRUE），           clip＝c（0．1，2．5），           xlog＝TRUE，           col＝fpColors（box＝＂royalblue＂，line＝＂darkblue＂，summary＝＂red＂，hrz＿lines ＝＂＃444444＂））

forestplot（tabletext， graph．pos ＝4，            hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2），                            ＂11＂ ＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂），                            ＂12＂ ＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂）），           cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE，           is．summary＝c（TRUE，TRUE，rep（FALSE，8），TRUE），           clip＝c（0．1，2．5），           xlog＝TRUE，           col＝fpColors（box＝＂royalblue＂，line＝＂darkblue＂，summary＝＂royalblue＂，hrz＿lines ＝＂red＂））

＃ 添加標(biāo)題forestplot（tabletext， graph．pos ＝4，           title＝＂Hazard Ratio＂，           hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2），                            ＂11＂ ＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂），                            ＂12＂ ＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂）），           cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE，           is．summary＝c（TRUE，TRUE，rep（FALSE，8），TRUE），           clip＝c（0．1，2．5），           xlog＝TRUE，           col＝fpColors（box＝＂royalblue＂，line＝＂darkblue＂，summary＝＂royalblue＂，hrz＿lines ＝＂＃444444＂））

＃ 定義x軸forestplot（tabletext， graph．pos ＝4，           title＝＂Hazard Ratio＂，           hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2），                            ＂11＂ ＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂），                            ＂12＂ ＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂）），           cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE，           is．summary＝c（TRUE，TRUE，rep（FALSE，8），TRUE），           xlab＝＂ ＜－－－PCI Better－－－ －－－Medical Therapy Better－－－＞＂，           clip＝c（0．1，2．5），           xlog＝TRUE，           col＝fpColors（box＝＂royalblue＂，line＝＂darkblue＂，summary＝＂royalblue＂，hrz＿lines ＝＂＃444444＂））

＃ 取消對(duì)頭2行和最后1行字體的特殊設(shè)置forestplot（tabletext， graph．pos ＝4，           title＝＂Hazard Ratio＂，           hrzl＿lines ＝list（＂3＂＝gpar（lty＝2），                            ＂11＂ ＝gpar（lwd＝1， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂），                            ＂12＂ ＝gpar（lwd＝1， lty＝2， columns＝c（1：3，5）， col ＝＂＃000044＂）），           cochrane＿from＿rmeta，new＿page ＝TRUE，           is．summary＝c（rep（FALSE，11）），           xlab＝＂ ＜－－－PCI Better－－－ －－－Medical Therapy Better－－－＞＂，           clip＝c（0．1，2．5），           xlog＝TRUE，           zero＝1，           col＝fpColors（box＝＂royalblue＂，line＝＂darkblue＂，summary＝＂royalblue＂，hrz＿lines ＝＂＃444444＂））

示例代碼②：需要定義亞組的數(shù)據(jù)

＃＃＃ 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

library（forestplot）＃數(shù)據(jù)來(lái)源：https：／／www．r－bloggers．com／forest－plot－with－h(huán)orizontal－bands／data ＜－ read．csv（＂forestplotdata．csv＂， stringsAsFactors＝FALSE）
head（data）＃   Variable Count Percent Point．Estimate  Low High PCI．Group Medical．Therapy．Group P．Value＃ 1  Overall  2166     100            1．3 0．90 1．50      17．2                  15．6      NA＃ 2             NA      NA             NA   NA   NA        NA                    NA      NA＃ 3      Age    NA      NA             NA   NA   NA        NA                    NA    0．05＃ 4    ＜＝ 65  1534      71            1．5 1．05 1．90      17．0                  13．2      NA＃ 5     ＞ 65   632      29            0．8 0．60 1．25      17．8                  21．3      NA＃ 6             NA      NA             NA   NA   NA        NA                    NA      NA

＃＃＃ 繪制森林圖

＃＃ 簡(jiǎn)單森林圖

＃ 構(gòu)建tabletext，更改列名稱，將 count 和 percent 合并np ＜－ ifelse（！is．na（data＄Count）， paste（data＄Count，＂ （＂，data＄Percent，＂）＂，sep＝＂＂）， NA）View（np）

＃ 寫出將要在圖中展現(xiàn)出來(lái)的文本tabletext ＜－ cbind（c（＂Subgroup＂，＂＂，data＄Variable），                   c（＂No． of Patients （％）＂，＂＂，np），                   c（＂4－Yr Cum． Event Rate PCI＂，＂＂，data＄PCI．Group），                   c（＂4－Yr Cum． Event Rate Medical Therapy＂，＂＂，data＄Medical．Therapy．Group），                   c（＂P Value＂，＂＂，data＄P．Value）View（tabletext）                  

＃＃繪制森林圖forestplot（labeltext＝tabletext， graph．pos＝3，           mean＝c（NA，NA，data＄Point．Estimate），           lower＝c（NA，NA，data＄Low）， upper＝c（NA，NA，data＄High），           boxsize＝0．5）

接下來(lái)要對(duì)森林圖進(jìn)行優(yōu)化：

＃＃ 定義亞組subgps ＜－ c（4，5，8，9，12，13，16，17，20，21，24，25，28，29，32，33）data＄Variable［subgps］ ＜－ paste（＂  ＂，data＄Variable［subgps］）View（data）

png（filename ＝ ＂Forestplot．png＂，width＝960， height＝640）forestplot（labeltext＝tabletext，           graph．pos＝3， ＃為Pvalue箱線圖所在的位置           mean＝c（NA，NA，data＄Point．Estimate），           lower＝c（NA，NA，data＄Low），            upper＝c（NA，NA，data＄High），           title＝＂Hazard Ratio Plot＂， ＃定義標(biāo)題           xlab＝＂    ＜－－－PCI Better－－－   －－－Medical Therapy Better－－－＞＂， ＃定義x軸           ＃＃根據(jù)亞組的位置，設(shè)置線型，寬度造成“區(qū)塊感”           hrzl＿lines＝list（＂3＂ ＝ gpar（lwd＝1， col＝＂black＂），                           ＂7＂ ＝ gpar（lwd＝60， lineend＝＂butt＂， columns＝c（2：6）， col＝＂＃99999922＂），                           ＂15＂ ＝ gpar（lwd＝60， lineend＝＂butt＂， columns＝c（2：6）， col＝＂＃99999922＂），                           ＂23＂ ＝ gpar（lwd＝60， lineend＝＂butt＂， columns＝c（2：6）， col＝＂＃99999922＂），                           ＂31＂ ＝ gpar（lwd＝60， lineend＝＂butt＂， columns＝c（2：6）， col＝＂＃99999922＂）），           ＃fpTxtGp函數(shù)中的cex參數(shù)設(shè)置各部分字體大小           txt＿gp＝fpTxtGp（label＝gpar（cex＝1．25），                          ticks＝gpar（cex＝1．1），                          xlab＝gpar（cex ＝ 1．2），                          title＝gpar（cex ＝ 1．2）），           col＝fpColors（box＝＂＃1c61b6＂， lines＝＂＃1c61b6＂， zero ＝ ＂gray50＂）， ＃＃fpColors函數(shù)設(shè)置顏色           zero＝1， ＃箱線圖中基準(zhǔn)線的位置           cex＝0．9， lineheight ＝ ＂auto＂，           colgap＝unit（8，＂mm＂），           lwd．ci＝2， boxsize＝0．5， ＃箱子大小，線的寬度           ci．vertices＝TRUE， ci．vertices．height ＝ 0．4） ＃森林圖可信區(qū)間兩端添加小豎線，設(shè)置高度dev．off（）

森林圖怎么看：

（1）森林圖中橫短線與中線相交表示無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；

（2）95％ CI上下限均＞1，即在森林圖中，其95％ CI橫線不與無(wú)效豎線相交，且該橫線落在無(wú)效線右側(cè)時(shí)，說(shuō)明該指標(biāo)大于豎線代表的結(jié)局；

（3）95％ CI上下限均＜1，即在森林圖中，其95％ CI橫線不與無(wú)效豎線相交，且該橫線落在無(wú)效線左側(cè)時(shí)，說(shuō)明該指標(biāo)小于于豎線代表的結(jié)局。

（4）最后以菱形所在位置代表總體的評(píng)價(jià)結(jié)果。具體數(shù)據(jù)具體分析哈！