网状meta贝叶斯分析的亚组分析代码

网状元贝叶斯（Network Meta-Analysis，NMA）是一种系统综述的方法，用于同时比较多个治疗方案的效果，尤其是在临床试验网络中。亚组分析是对原始数据按特定特征（如年龄、性别或疾病严重程度）分组后的效果差异分析。

在Python中，常用`gemini`库来进行网状元贝叶斯分析，特别是通过`gemtc`模块，它提供了高级接口来处理这类分析。下面是一个简单的示例，展示如何使用`gemtc`进行亚组分析：

# 首先安装gemini库
!pip install gemini

import gemini as grn
from gemini.model import Model

# 假设我们有一个包含试验结果的数据框df，其中包含治疗方法（trt）、亚组变量（subgroup）等列
data = ... # 负责加载或读取实际数据

# 定义模型
model = Model(data)

# 分配效应大小和方差给每个治疗-亚组组合
model.add_node('effect', 'normal', mu=0, tau=1)  # 假设效应大小服从正态分布
model.add_node('variance', 'invgamma', a=1, b=0.001)  # 假设方差逆伽马分布

# 对于每个亚组，设定亚组间效应的协方差结构（如固定效应）
for subgroup in data['subgroup'].unique():
    model.connect('effect', f'trt_{subgroup}', {'mu': f'ref_trt_mean + subgroup_effect_{subgroup}'})
    model.connect('variance', f'trt_{subgroup}', {'tau': 1})  # 或者可以设置更复杂的协方差结构

# 设置亚组效应（subgroup_effect_...）作为共享参数
model.add_shared_node('subgroup_effect', 'normal', mu=0, tau=1)

# 进行混合模型估计
result = model.fit()

# 查看结果并做进一步的统计分析
print(result.summary())