汇总多重插补后的每个数据集的广义加性模型结果，并计算rr

可以使用mice包中的pool函数对多重插补后的每个数据集的广义加性模型结果进行汇总，然后计算相应的RR值。下面是一个示例代码：

#加载mice包
library(mice)

#创建一个含有缺失值的数据集
data <- data.frame(x1 = c(1, 2, NA, 4, 5),
                   x2 = c(NA, 2, 3, NA, 5),
                   x3 = c(1, 2, 3, NA, 5))

#进行多重插补
imputed_data <- mice(data, m = 5, maxit = 50, meth = c("pmm", "pmm", "pmm"))

#拟合广义加性模型并汇总
fit_list <- with(imputed_data, list(gam(x3 ~ s(x1) + s(x2), data = complete(imputed_data, 1)),
                                     gam(x3 ~ s(x1) + s(x2), data = complete(imputed_data, 2)),
                                     gam(x3 ~ s(x1) + s(x2), data = complete(imputed_data, 3)),
                                     gam(x3 ~ s(x1) + s(x2), data = complete(imputed_data, 4)),
                                     gam(x3 ~ s(x1) + s(x2), data = complete(imputed_data, 5))))
fit_pool <- pool(fit_list)

#计算RR值
rr <- exp(coef(fit_pool)["s(x2)"]) / exp(coef(fit_pool)["s(x1)"])

在上面的示例代码中，我们首先加载了mice包，并创建了一个包含缺失值的数据集。然后，使用mice函数对数据进行多重插补，并使用complete函数获取了插补后的完整数据集。接着，针对每个完整数据集，使用gam函数拟合了广义加性模型，并将每个模型的结果存储在一个列表中。最后，使用pool函数对模型结果进行汇总，并通过计算汇总后模型中两个平滑项系数的比值，得到了RR值。