We used logistic regression analysi

We used logistic regression analysis to test associations between the outcome (hypoglycemia episodes) and potential explanatory variables after adjustment for the following prognostic factors: sex, age, BMI, duration of diabetes, presence of hypertension, diabetic retinopathy, or nephropathy, HbA1c, and the use of insulin. The results are presented as an odds ratios
(ORs) and 95% confidence intervals (CIs). AP value of less than 0.05 was considered statistically significant

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราใช้การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกเพื่อทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างผลลัพธ์ (hypoglycemia ตอน) และตัวแปรอธิบายอาจเกิดขึ้นหลังจากปรับปรุงปัจจัย prognostic ดังต่อไปนี้: เพศ อายุ BMI ระยะเวลาของโรคเบาหวาน ความดันโลหิตสูง โรคเบาหวาน หรือโรคไต HbA1c และการใช้อินซูลินของ ผลลัพธ์จะแสดงเป็นอัตราราคาการ(ORs) และช่วงความเชื่อมั่น 95% (CIs) ค่า AP ของน้อยกว่า 0.05 ถือเป็นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราใช้การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกในการทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างผล (เอพภาวะน้ำตาลในเลือด) และตัวแปรอธิบายที่อาจเกิดขึ้นหลังการเปลี่ยนแปลงสำหรับปัจจัยพยากรณ์โรคต่อไปนี้: เพศอายุ BMI ระยะเวลาของการเป็นโรคเบาหวาน, การปรากฏตัวของความดันโลหิตสูง, เบาหวานหรือโรคไต, HbA1c และ การใช้อินซูลิน ผลลัพธ์ที่ได้จะนำเสนอเป็นอัตราส่วนราคาต่อรอง
(ORs) และช่วงความเชื่อมั่น 95% (CIS) ค่า AP น้อยกว่า 0.05 ได้รับการพิจารณาอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่เราใช้ในการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกเพื่อทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างผล ( ในตอน ) และศักยภาพที่อธิบายตัวแปรตามการปรับตัวดังต่อไปนี้การหาปัจจัยเพศ อายุ ดัชนีมวลกาย ระยะเวลาของการปรากฏตัวของโรคความดันโลหิตสูง โรคเบาหวาน โรคไต โรคเบาหวาน หรือใช้ยา , และการใช้อินซูลิน ผลลัพธ์ที่ได้จะแสดงเป็นเดิมพันอัตราส่วน
( ORS ) และช่วงความเชื่อมั่น 95% ( CIS ) AP มีค่าน้อยกว่า 0.05 อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ