In logistic models, we used a prope

In logistic models, we used a propensity score as a covariate to control potential confounding factors (viz., gender, age, education level, monthly allowance, insurance, and hometown) as described previously.5,6 In brief, propensity score for each participant was calculated through logistic models, where PKA was used as dependent variable with the confounding factors mentioned above as independent variables, generating a score which represented the possibility of having PKA for each participant

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในรูปแบบโลจิสติก เราใช้คะแนนสิ่งเป็น covariate เพื่อควบคุมปัจจัย confounding ศักยภาพ (ได้แก่ เพศ อายุ ระดับการศึกษา ค่าใช้จ่ายรายเดือน ประกันภัย และบ้าน) เป็น previously.5,6 อธิบายสังเขป คำนวณคะแนนผู้เรียนแต่ละสิ่งผ่านรูปแบบโลจิสติก ที่ PKA ถูกใช้เป็นตัวแปรขึ้นอยู่กับการมีปัจจัย confounding ที่กล่าวถึงข้างต้นเป็นตัวแปรอิสระ สร้างคะแนนซึ่งแสดงถึงความมี PKA สำหรับแต่ละผู้เข้าร่วม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในรูปแบบโลจิสติกเราใช้คะแนนนิสัยชอบเป็นตัวแปรร่วมในการควบคุมปัจจัยที่มีศักยภาพ (ได้แก่ . เพศอายุระดับการศึกษาค่าตอบแทนรายเดือน, ประกันภัยและบ้านเกิด) ตามที่อธิบายไว้ในช่วงสั้น ๆ previously.5,6 คะแนนสำหรับแต่ละนิสัยชอบ ผู้เข้าร่วมที่คำนวณได้ผ่านรูปแบบโลจิสติกที่ PKA ถูกใช้เป็นตัวแปรตามด้วยปัจจัยดังกล่าวข้างต้นเป็นตัวแปรอิสระสร้างคะแนนซึ่งเป็นตัวแทนของความเป็นไปได้ของการมี PKA สำหรับผู้เข้าร่วมแต่ละที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในโมเดลโลจิสติก เราใช้วิธีการคะแนนเป็นชุดควบคุมที่มีศักยภาพเพิ่มโอกาสเสี่ยง ได้แก่ เพศ อายุ ระดับการศึกษา รายเดือน เบี้ย ประกันภัย และบ้านเกิด ) ตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้ อมูโดยสังเขป คะแนนความโน้มเอียงสำหรับผู้เข้าร่วมแต่ละคำนวณผ่านโมเดลโลจิสติกความที่ใช้ตัวแปรตามกับตัวแปร confounding ปัจจัยที่กล่าวข้างต้น เช่น สร้างคะแนนที่แสดงความเป็นไปได้ของการมีความสำหรับผู้เข้าร่วมแต่ละ