使用 metafor 包的具有随机效应（斜率）的加权回归

问：

我正在对该软件包进行多层次荟萃分析，但有以下两个问题：metafor

#1:

rma.mv(yi, vi, mods = ~ as.factor(random), random = ~ 1 | cluster/study)

这是一个固定方差的三级模型，因此我们调整了聚类之间和试验之间的异质性。我们使用因子变量“mods = ~ random”进行元回归。

根据我的理解，这假设在“随机”或“非随机”（方差同质性）的两个层次内存在“固定效应（复数）”;例如，变量“随机”的影响固定在子集中试验的平均真实效应上。因此，三水平混合效应元回归模型。

• 这是正确的理解吗？

#2

如果我想向调节变量“random”添加随机斜率。比方说，从理论上讲，我们预计这个变量对小型试验的影响比大型试验更大，例如，在调节剂项中引入随机效应。你会怎么做？我搜索并发现struct = “GEN” with inner |外部术语为此目的而工作，内部术语是版主。

rma.mv(yi, vi, mods = ~ 0 + as.factor(random), random = ~ as.factor(random) | study, struct = "GEN")

• 有没有办法在三级模型中做到这一点？进行具有随机效应的加权回归？

尝试谷歌 Stackoverflow 和 CrossValidated，但只找到了两级模型。