We used the sas system (SAS System for Windows, Version
8.2; SAS Institute Inc., Cary, NC) to analyse data in
this study. Chi-squared tests were used to examine the
differences between cases and controls in terms of
monthly income (NT$0–NT15 840, NT15 841–NT25 000,
‡NT25 001), geographical location (Northern, Central,
Eastern and Southern Taiwan) and medical co-morbidities.
These medical co-morbidities included hypertension,
diabetes, coronary heart disease (CHD), hyperlipidemia,
obesity and alcohol abuse ⁄ alcohol dependence syndrome,
which are all documented risk factors for ED. We also
used conditional logistic regression (conditioned on age
in 10-year intervals, urbanization level and index year) to
compute the odds ratio (OR) for having been previously
diagnosed with haemorrhoids between cases and controls.
In addition, we further computed the OR for having been
previously diagnosed with haemorrhoids on the sampled
subjects stratified by age group. The conventional
p £ 0.05 was used to assess statistical significance
We used the sas system (SAS System for Windows, Version
8.2; SAS Institute Inc., Cary, NC) to analyse data in
this study. Chi-squared tests were used to examine the
differences between cases and controls in terms of
monthly income (NT$0–NT15 840, NT15 841–NT25 000,
‡NT25 001), geographical location (Northern, Central,
Eastern and Southern Taiwan) and medical co-morbidities.
These medical co-morbidities included hypertension,
diabetes, coronary heart disease (CHD), hyperlipidemia,
obesity and alcohol abuse ⁄ alcohol dependence syndrome,
which are all documented risk factors for ED. We also
used conditional logistic regression (conditioned on age
in 10-year intervals, urbanization level and index year) to
compute the odds ratio (OR) for having been previously
diagnosed with haemorrhoids between cases and controls.
In addition, we further computed the OR for having been
previously diagnosed with haemorrhoids on the sampled
subjects stratified by age group. The conventional
p £ 0.05 was used to assess statistical significance
การแปล กรุณารอสักครู่..

เราใช้ระบบ SAS ( SAS ระบบสำหรับ Windows รุ่น
8.2 ; สถาบัน SAS อิงค์ แครี่ , NC ) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลใน
การศึกษา การทดสอบไคกำลังสองเพื่อใช้ตรวจสอบ
ความแตกต่างระหว่างกรณีและการควบคุมในแง่ของ
รายได้รายเดือน ( NT $ 0 – nt15 840 , nt15 841 – nt25 000 ,
‡ nt25 001 ) ที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ ( ภาคเหนือ , ภาคกลาง , ภาคตะวันออก และภาคใต้ของไต้หวัน
) และ morbidities จำกัดทางการแพทย์เหล่านี้ทางการแพทย์ Co morbidities ได้แก่ โรคความดันโลหิตสูง โรคเบาหวาน โรคหลอดเลือดหัวใจ
,
( CHD ) , ภาวะไขมันในเลือดสูง โรคอ้วน , และการละเมิดแอลกอฮอล์⁄ติดสุราซินโดรม
ซึ่งมีทั้งหมดบันทึกปัจจัยเสี่ยงสำหรับเอ็ด นอกจากนี้เรายังใช้เงื่อนไขการถดถอยโลจิสติก ( ปรับอากาศ
ในช่วงเวลา 10 ปีของอายุ , ระดับความเป็นเมืองและดัชนีปี )
คํานวณ อัตราส่วนความน่าจะเป็น ( หรือ ) ที่ก่อนหน้านี้
การวินิจฉัยโรคริดสีดวงทวารระหว่างผู้ป่วยและการควบคุม .
นอกจากนี้เรายังได้ทำการคำนวณ หรือได้รับการวินิจฉัยกับริดสีดวงทวาร
ก่อนหน้านี้ในตัวอย่าง
วิชาแบ่งตามกลุ่มอายุ . ปกติ
P ลดลง 0.05 ถูกใช้เพื่อประเมินสถิติ
การแปล กรุณารอสักครู่..
