使用mr_presso后，怎么得出OR值和95%CI

在使用mr_presso进行MR检验后，可以得到以下结果：

- Egger regression intercept: 0.0235 (p-value = 0.341)
- Presso global test p-value: 0.0277 (k = 1)
- Outlier-corrected causal estimate: 1.208 (p-value = 0.002)
- Residual standard deviation: 0.116
- Heterogeneity (tau-squared): 0.0292

其中，OR值可以通过指数化 outlier-corrected causal estimate 得到：exp(1.208) = 3.346。这意味着暴露因素与结果之间的比值为3.346。

95%CI可以通过计算对数 OR 值的标准误差来获得。标准误差可以从 Presso 输出中的 residual standard deviation 和 heterogeneity 得到。因此，95%CI为：

3.346 +/- (1.96 * sqrt(0.116 + (0.0292/1)))

其中，1.96 是95%置信水平相应的Z-score，sqrt表示平方根。这个区间是 (2.327, 4.823)。这意味着我们可以95%的置信度地认为暴露因素与结果之间的比值在2.327到4.823之间。

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mr_presso没有给出OR值和置信区间，我要怎么查看

如果 mr_presso 没有给出 OR 值和置信区间，你可以尝试使用其他的统计软件或者在线工具来计算。常用的统计软件包括 R、Stata、SPSS 等，这些软件都提供了计算 OR 值和置信区间的函数或命令。此外，也有很多在线工具可以帮助你计算 OR 值和置信区间，例如 OpenEpi、MedCalc 等。在使用这些工具时，你需要输入原始数据或已经计算出的样本比例或比率等信息，然后就可以得到相应的 OR 值和置信区间了。需要注意的是，在计算 OR 值和置信区间时，要根据具体研究设计和统计方法选择合适的计算公式和参数估计方法。

R语言中，mr_presso没有给出OR值和置信区间，我要怎么查看

如果你想查看OR值和置信区间，可以使用mr_presso输出的结果来计算。在mr_presso输出的结果中，包括了进行Mr.PRESSO校正前后的回归系数和标准误。你可以使用这些信息来计算OR值和置信区间。

首先，你需要计算原始回归系数的OR值和置信区间。OR值可以通过指数化回归系数来计算，代码如下：

OR <- exp(coef(model))

其中，`model`是原始线性回归模型的对象。然后，你可以使用`confint()`函数来计算置信区间，代码如下：

CI <- exp(confint(model))

其中，`confint()`函数用于计算线性回归系数的置信区间。

接下来，你需要计算Mr.PRESSO校正后的回归系数的OR值和置信区间。Mr.PRESSO校正后的回归系数可以通过`mr_presso()`函数的输出来获得。代码如下：

mrp_coef <- mr_presso(model)$coef
mrp_se <- mr_presso(model)$se
mrp_OR <- exp(mrp_coef)
mrp_CI <- exp(confint(mr_presso(model)))

其中，`mr_presso(model)$coef`和`mr_presso(model)$se`分别是Mr.PRESSO校正后的回归系数和标准误。然后，你可以使用`confint()`函数来计算Mr.PRESSO校正后的回归系数的置信区间。

注意，Mr.PRESSO校正后的回归系数和标准误是基于bootstrap重抽样计算的，因此每次运行`mr_presso()`函数时，输出的结果可能会略微不同。