限制性立方样条横坐标为CESD-10抑郁评分，纵坐标为脑卒中，当CESD-10为10时设OR值为1，问相应的R语言代码

在R语言中，如果要用限制性立方样条（RCS）来展示 CESD-10 抑郁评分（Continuous Emotional Stress Disorder - 10-item scale）与脑卒中（stroke）之间的关系，并且希望在 CESD-10评分为10分时，对应的OR值为1（表示这个分数对脑卒中的影响为零），可以使用`mgcv`包的`te()`函数，结合`gam()`函数建立逻辑斯蒂回归模型。这里假设你已经有了名为`data`的数据框，其中包含了`cesd_10`（CESD-10抑郁评分）和`stroke`（脑卒中状态）的变量。以下是相关的R代码示例：

library(mgcv)
library(scales) # 用于处理数值标签

# 假设cesd_10是以连续形式存储的
data$log_or_at_cesd_10 = 0  # 初始化OR值为1的地方的对数OR值

# 创建RCS基础函数
basis cesd_10 <- ns(data$cesd_10, df = 4, Boundary.knots = c(0, 10, Inf))

# 使用gam函数创建模型，指定OR值在cesd_10=10时为1
model <- gam(stroke ~ te(cesd_10, basis, by = log_or_at_cesd_10),
             family = binomial(link = "logit"), data = data)

# 可视化模型结果
plot(model, se = TRUE, rug = TRUE,
     xlab = "CESD-10抑郁评分", ylab = "脑卒中发生概率",
     xlim = c(0, 20))  # 将x轴范围设为0到20，因为 CESD-10 一般不超过20分

# 查看模型在cesd_10=10时的OR值
exp(coef(model)["cesd_10"] + model$offset[which(data$cesd_10 == 10)])  # 对数OR转为OR

请注意，在实际应用中，由于逻辑回归OR值与截距的关系，为了在特定点设置OR为1，可能需要通过调整截距（offset）来实现，而不是直接修改预测变量的系数。