<div dir="ltr">Hi there,<div><br></div><div>I am performing a meta-analysis of proportions where the event rates are logit-transformed (PLO) prior to random effects modeling. In the main analysis, where events are not as sparse, I have been able to run rma.glmm without any problems. However, when performing the subgroup analysis, I have some situations where there are zero events in one of the groups, resulting in the following error: "Error in rma.glmm(measure = "PLO", xi = num, ni = denom, data = df, slab = UniqueID,  :  Cannot fit ML model." See below for the log. I've also attached a basic example with .csv and .R code.</div><div><br></div><div><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:small;font-style:normal;font-variant-ligatures:normal;font-variant-caps:normal;font-weight:400;letter-spacing:normal;text-align:start;text-indent:0px;text-transform:none;white-space:normal;word-spacing:0px;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;float:none;display:inline">Can you please advise?</span></div><div><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:small;font-style:normal;font-variant-ligatures:normal;font-variant-caps:normal;font-weight:400;letter-spacing:normal;text-align:start;text-indent:0px;text-transform:none;white-space:normal;word-spacing:0px;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;float:none;display:inline"><br></span></div><div><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:small;font-style:normal;font-variant-ligatures:normal;font-variant-caps:normal;font-weight:400;letter-spacing:normal;text-align:start;text-indent:0px;text-transform:none;white-space:normal;word-spacing:0px;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;float:none;display:inline">Happy to provide more details if necessary.</span><br></div><div><br></div><div>Thanks,</div><div>jon</div><div><br></div><div>--</div><div><br></div><div><div><font face="monospace, monospace" size="1">> rm(list=ls())</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">> </font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">> # meta-analysis code example for metafor</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">> library(metafor)</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">> library(lme4)</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">> </font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">> # citing metafor package</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">> citation(package='metafor')</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1"><br></font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">To cite the metafor package in publications, please use:</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1"><br></font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">  Viechtbauer, W. (2010). Conducting meta-analyses in R with the</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">  metafor package. Journal of Statistical Software, 36(3), 1-48.</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">  URL: <a href="http://www.jstatsoft.org/v36/i03/">http://www.jstatsoft.org/v36/i03/</a></font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1"><br></font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">A BibTeX entry for LaTeX users is</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1"><br></font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">  @Article{,</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">    title = {Conducting meta-analyses in {R} with the {metafor} package},</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">    author = {Wolfgang Viechtbauer},</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">    journal = {Journal of Statistical Software},</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">    year = {2010},</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">    volume = {36},</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">    number = {3},</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">    pages = {1--48},</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">    url = {<a href="http://www.jstatsoft.org/v36/i03/">http://www.jstatsoft.org/v36/i03/</a>},</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">  }</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1"><br></font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">> packageVersion('metafor') # to know current version number</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">[1] ‘1.9.9’</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">> </font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">> df <- read.table('test.csv', header = TRUE, sep = ',')</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">> res_IG_Y <- rma.glmm(measure="PLO", xi=num, ni=denom, data=df, slab=UniqueID)</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">> </font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">> ### fit random-effects model in the two subgroups</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">> res_IG_Y_frameless <- rma.glmm(measure="PLO", xi=num, ni=denom, data=df, slab=UniqueID, subset=(igns=="Y" & frame_type=='frameless')) # zero</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">Error in rma.glmm(measure = "PLO", xi = num, ni = denom, data = df, slab = UniqueID,  : </font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">  Cannot fit ML model.</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">> res_IG_Y_frame <- rma.glmm(measure="PLO", xi=num, ni=denom, data=df, slab=UniqueID, subset=(igns=="Y" & frame_type=="frame"))</font></div><div><font face="monospace, monospace" size="1">> </font></div></div><div><br></div><div><br></div></div>