用R语言的forestplot包画亚组分析森林图

1. 背景介绍

关于绘制临床研究报告中亚组分析的森林图，我过去几乎试过了所有可能的工具，最早用绘制meta分析森林图的方法绘制临床研究亚组分析森林图，使用过Stata，RevMan，甚至用过Excel......虽然这些工具都能画，但操作繁琐，往往还需要借助其他工具进一步修改图形。当然，如果精通SAS，画个森林图应该是小菜一碟，很多顶级杂志也是采用SAS制作亚组分析森林图，但SAS毕竟是统计分析工具中的贵族，会的人不多，笔者也没有系统学习过SAS绘图，最终我还是把解决问题的目光投向了R。自从我使用了R语言的forestplot包，以前那些画亚组分析森林图的方法统统摒弃，画亚组分析森林图，唯R独尊。

2. 案例分析

下面我们就以发表在新英格兰杂志上的一篇文章中的亚组分析森林图为例[1]，用R语言的forestplot包还原这个森林图，下图1.为原文的FIG.1 D图。作者首先在所有入组人群中比较了试验组（阿比特龙+泼尼松）与对照组（单用泼尼松）在总生存率Overall Survival的差异，并计算了HR及95%可信区间，然后又按照多种因素从总人群中取子集，在子集中进一步比较试验组与对照组 Overall Survival 的差异，这就是我们常说的所谓亚组分析。虽然笔者对这些亚组分析的结果持谨慎态度，但亚组分析结果作为一种观察性结果还是具有一定参考价值。此外，我们不得不承认这幅图画的真的很好，清晰明了，可以直观的观察到在某些亚组人群中试验组的获益更大。下面我们就以这幅图的例子来演示下如何复制一幅相同的图出来。

图1. 为原文的FIG.1 D图。

首先，我们需要从这幅图里还原原始数据并整理入Excel中，并另存为“abiraterone.csv”，整理后的数据如下图2.所示。注意：下图数据还原的形式很重要，数据只有按照我们这种方式整理才能绘制出合格的图形，这一点一定要严格遵守。

图2. 还原图中的数据并整理成固定格式。前四列均为字符串形式，后三列分别是：HR值的点估计、95%可信区间下限、上限，均为数值型变量。当数据导入R语言，最后三列空格处会自动填充为NA，表示缺失。

3. R语言代码及代码解读