用于逻辑回归亚组分析的森林图，类似于 r 中的 NEJM 图

我需要将以下可重复的子组分析放入类似于下面所示的 NEJM 图的森林图中。我尝试了上一篇文章中提供的代码，但它给了我一些错误，我在那里写了一条评论。

需要的情节

我当前的代码和结果图：

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########################################################### SUBGROUP ANALYSIS ###########################################################
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#load libraries
library(data.table);  library(Publish);  library(survival)
data(traceR) #get dataframe traceR
data.table::setDT(traceR)
traceR[,':='(wmi2=factor(wallMotionIndex<0.9,levels=c(TRUE,FALSE), 
                         labels=c("bad","good")),
             abd2=factor(abdominalCircumference<95, levels=c(TRUE,FALSE), 
                         labels=c("slim","fat")))]
traceR[,sex:=as.factor(sex)] # all subgroup variables needs to be factor                
traceR[observationTime==0,observationTime:=1]
# remove missing covariate values
traceR=na.omit(traceR)


########### Analysis with logistic regression ############
fit_log <- glm(dead~treatment+age,family="binomial",data=traceR)
sub_log <- subgroupAnalysis(fit_log,traceR,treatment="treatment",
                            subgroups=~smoking+sex+wmi2+abd2, factor.reference="inline")
plot(sub_log)

结果图：

任何建议将不胜感激。