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用于荟萃分析和亚组分析的森林图:使用MATLAB进行绘制

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简介:
本文章介绍如何运用MATLAB软件绘制用于荟萃分析及亚组分析的森林图,提供详细步骤与技巧,帮助研究人员更有效地展示统计结果。 FOREPLOT 生成森林图以展示预测变量在多个亚组或跨多个研究中的效果。 森林图是一种图形显示方式,旨在说明针对同一问题的多项定量科学研究中处理效果的相对强度。 函数使用格式为:forestplot(response, predictor, subgroup) - response: Nx1 的二元向量,其中 N 表示患者数量,“1”表示该患者发生了事件或疾病,“0”表示相反的情况发生,“NaN”则代表未知。当响应是 NxM 矩阵时,每列与一项研究相关联;如果不同研究中的样本大小不一致,则用“NaN”填充。 - predictor: Nx1 的二元向量,其中 “1” 表示该患者暴露于某种治疗或处于期望预测值范围内(例如低剂量),“0”表示相反的情况发生,“NaN”则代表未知。当响应是 NxM 矩阵时,每列与一项研究相关联;如果不同研究中的样本大小不一致,则用“NaN”填充。 - subgroup: NxM 的二元向量,其中 “1” 表示该患者属于某特定亚组,“0”表示不属于。

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  • 使MATLAB
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    本文章介绍如何运用MATLAB软件绘制用于荟萃分析及亚组分析的森林图,提供详细步骤与技巧,帮助研究人员更有效地展示统计结果。 FOREPLOT 生成森林图以展示预测变量在多个亚组或跨多个研究中的效果。 森林图是一种图形显示方式,旨在说明针对同一问题的多项定量科学研究中处理效果的相对强度。 函数使用格式为:forestplot(response, predictor, subgroup) - response: Nx1 的二元向量,其中 N 表示患者数量,“1”表示该患者发生了事件或疾病,“0”表示相反的情况发生,“NaN”则代表未知。当响应是 NxM 矩阵时,每列与一项研究相关联;如果不同研究中的样本大小不一致,则用“NaN”填充。 - predictor: Nx1 的二元向量,其中 “1” 表示该患者暴露于某种治疗或处于期望预测值范围内(例如低剂量),“0”表示相反的情况发生,“NaN”则代表未知。当响应是 NxM 矩阵时,每列与一项研究相关联;如果不同研究中的样本大小不一致,则用“NaN”填充。 - subgroup: NxM 的二元向量,其中 “1” 表示该患者属于某特定亚组,“0”表示不属于。
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