A subgroup analysis of patients wit

A subgroup analysis of patients with NISSs greater than 15 was performed to examine complications, mortality, overall injury severity, and triage destination. Descriptive statistics, χ 2 analysis, independent-samples t tests, and univariate and multivariate logistic regression analyses were performed using IBM SPSS, version 25 ( IBM Corporation, 2017 ). Two regression models were developed to identify predictors of complications and to determine the association of complications with mortality. Univariate logistic regression was performed to determine which plausible variables should be included in the multivariate logistic regression models. An α value of .1 or less was used for identifying variables for the regression model. The level of significance for all other analyses was α value of less than .05. Predictor variables for the multivariate logistic regression analyses were entered into the model using backward stepwise likelihood ratio method. Model fit was determined by the Hosmer–Lemeshow test.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์กลุ่มย่อยของผู้ป่วยที่มี NISSs มากกว่า 15 ได้ดำเนินการตรวจสอบภาวะแทรกซ้อนการตายการบาดเจ็บรุนแรงโดยรวมและปลายทาง triage สถิติเชิงพรรณนาχ
2 การวิเคราะห์อิสระตัวอย่างทีการทดสอบและการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก univariate และหลายตัวแปรได้ดำเนินการใช้ IBM SPSS, รุ่น 25 (IBM Corporation 2017) สองรุ่นถดถอยได้รับการพัฒนาเพื่อแจ้งทำนายของภาวะแทรกซ้อนและการกำหนดความสัมพันธ์ของภาวะแทรกซ้อนกับการตาย univariate ถดถอยโลจิสติได้ดำเนินการเพื่อตรวจสอบว่าตัวแปรที่เป็นไปได้ควรจะรวมอยู่ในรูปแบบการถดถอยโลจิสติกหลายตัวแปร ค่าαของ 0.1 หรือน้อยถูกนำมาใช้สำหรับการระบุตัวแปรสำหรับรูปแบบการถดถอย ระดับของความสำคัญสำหรับการวิเคราะห์อื่น ๆ ทั้งหมดเป็นค่าαน้อยกว่า 05 ตัวแปรสำหรับการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกหลายตัวแปรถูกป้อนเข้าสู่รูปแบบการใช้ย้อนหลังแบบขั้นตอนวิธีอัตราส่วน รุ่นพอดีถูกกำหนดโดยการทดสอบฮอสเมอร์-Lemeshow

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์กลุ่มย่อยของผู้ป่วยที่มี NISSs มากกว่า15ได้ดำเนินการเพื่อตรวจสอบภาวะแทรกซ้อน, ความตาย, รุนแรงการบาดเจ็บโดยรวม, และปลายทาง triage. สถิติอธิบาย, χ
การวิเคราะห์2การทดสอบตัวอย่างอิสระและตัวแปรและการวิเคราะห์การถดถอยของโลจิสติกส์หลายตัวแปรดำเนินการโดยใช้ IBM SPSS รุ่น 25 (IBM Corporation, ๒๐๑๗) สองรูปแบบการถดถอยได้รับการพัฒนาเพื่อระบุทำนายของภาวะแทรกซ้อนและเพื่อตรวจสอบการเชื่อมโยงของภาวะแทรกซ้อนกับความเป็นมรรตัย. การถดถอยของโลจิสติก univariate ถูกดำเนินการเพื่อกำหนดตัวแปร plausible ที่ควรจะรวมอยู่ในแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกส์หลายตัวแปร ค่าαของ .1 หรือน้อยกว่าถูกใช้สำหรับการระบุตัวแปรสำหรับแบบจำลองการถดถอย ระดับของความสำคัญสำหรับการวิเคราะห์อื่นๆทั้งหมดเป็นαค่าน้อยกว่า. 05. ตัวแปรทำนายสำหรับการวิเคราะห์การถดถอยของโลจิสติหลายตัวแปรถูกป้อนเข้าไปในรูปแบบโดยใช้วิธีอัตราส่วนแนวโน้มย้อนหลัง รูปแบบที่เหมาะสมถูกกำหนดโดย Hosmer-Lemeshow วิธีการทดสอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์องค์ประกอบย่อยของผู้ป่วยที่มีนิสมากกว่า 15 ถูกดำเนินการเพื่อตรวจสอบภาวะแทรกซ้อนอัตราการตายความรุนแรงของการบาดเจ็บโดยรวมและจุดหมายปลายทางของการวินิจฉัย สถิติเชิงพรรณนา
การวิเคราะห์ข้อมูลใช้การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกแบบตัวแปรเดี่ยวและหลายตัวแปร สองรุ่นที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อศึกษาปัจจัยทำนายภาวะแทรกซ้อนและความสัมพันธ์ระหว่างภาวะแทรกซ้อนและอัตราการตาย การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกของตัวแปรเดี่ยวเพื่อตรวจสอบว่าตัวแปรที่เป็นไปได้ควรรวมอยู่ในรูปแบบการถดถอยพหุคูณ ค่าอัลฟาน้อยกว่าค่าเดียวกันกับค่าเดียวกัน ค่าอัลฟามีค่าน้อยกว่าค่า 0.05 การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกพหุตัวแปรที่ใช้ในการพยากรณ์ตัวแปร แบบจำลองที่เหมาะสมจะถูกกำหนดโดยวิธีการทดสอบ