Meta和Metafor R包-

Question

我目前正在使用"metafor“包在R中进行一次分解。在做我的研究时，我发现了R中的一个不同的元分析包，即"meta“。我更喜欢后一个包创建的森林图(从设计上讲)，但不幸的是，有些数据与我用metafor创建的图不同。

具体地说，只有I^2和合并估计的数据是不同的。

meta_1 <- rma(yi=yi, vi=vi, measure="SMD", method="ML", slab=Citation, data=dat)
forest(meta_1)

meta_2 <- metagen(yi,vi^.5,data = dat,studlab = paste(Citation), comb.fixed = FALSE, 
                 comb.random = TRUE, hakn = TRUE, method.tau = "ML", sm = "SMD")
forest(meta_2)

有人知道为什么会出现这些差异吗？

Answer 1

因此，我能够获得跨函数匹配的预测间隔，而不是I^2值(即使差异只有2%)。可能存在一些统计校正，一个包与另一个包相比，或者它必须与RE/FE类型的建模方法有关。

无论如何，我希望这段代码能帮助你找到正确的方向。要使配置项匹配，还必须在metagen()中使用参数method.tau.ci。

library(meta)
library(metafor)
study<- c(1:10) 
yi<- c( -0.48965031,0.64970214, 0.11201680,0.07945655,-0.70874645 -0.54922759,0.66768916 , -0.45523574 ) 
vi <- c(0.10299697,0.14036855,0.05137812, 0.03255550, 0.34913525, 0.34971466, 0.07539957, 0.08428983) 
dat <- cbind(study, yi, vi) 
dat <- as.data.frame(dat)

meta_1 <- rma(yi=dat$yi, vi=dat$vi, measure="SMD", method="REML", slab=paste(study), data=dat) 
forest(meta_1) 

meta_2 <- meta::metagen(TE =dat$yi,seTE = dat$vi^.5, method.tau = 'REML',
                        method.tau.ci = 'BJ', comb.random = TRUE, comb.fixed = TRUE,
                        sm = 'SMD') 

forest(meta_2)