《表4 案例3回归分析结果》

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《医学论文中常用回归分析方法的审核要点及对策》

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解析1) 该组资料因变量为二分类资料，可以选用logistic回归。2) 调查对象有9 980人，样本量能够满足分析需要。3) 将年龄、性别、文化程度、婚姻状况、人均月收入、吸烟、饮酒、高脂饮食、较多蔬菜水果摄入、较多咸菜摄入、体力活动以及高血压家族史等设定为调整因素，考虑较全面。4) 因为BFP是个定量指标，所以作者直接将其作为连续型变量带入了模型，但这种考虑欠妥。根据经验，BFP的单位变化对高血压患病风险的影响有限。因此，建议作者将BFP按四分位数分段，转换成有序变量。但是，考虑到BFP增加时高血压患病风险是增加还是减少并不确定，故并未对BFP按有序变量进行赋值，而是按无序变量进行了哑变量化处理，同时做了χ2趋势检验，结果见表4。其中，Q2的粗OR（95%CI）为1.16（1.02~1.04），95%CI未能包括1.16，怀疑作者笔误，经作者再次核对数据，Q2的粗OR（95%CI）为1.16（1.02~1.24）。