在调整暴露和结局的可能原因后，我们使用Logistic回归分析研究了时期与死亡率的关系。

考虑的协变量为：年龄、性别、ASA身体状况；紧急类别、手术日、麻醉持续时间、和手术类型。

我们将年龄和总麻醉时间建模为连续变量，将ASA身体状况建模为五个类别之一，手术时间分为周末/节假日或工作日。我们将手术类型分类为：普通手术、耳鼻喉、神经外科、产科、骨科、心血管或胸腔、 泌尿科或其他。

通过Box–Tidwell检验评估连续变量对数的线性条件进行诊断

用Pearson相关系数统计量的多重线性，并通过在具有相同因变量和自变量的多元回归模型上检查方差膨胀系数来评估多重共线性。

使用负二倍对数似然比检验来检验模型的整体重要性。模型的拟合度通过Hosmer-Lemeshow拟合度卡方检验进行评估。我们使用预测值、皮尔逊和偏差残差绘制了一些针对预测值的诊断统计数据，评估异常值并检测有影响力的观察结果 。

在逻辑回归模型中，只有在所有变量中均具有完整数据的受试者队列才被视为才会被考虑进来分析。我们使用了多种估算来评估缺失值对结果的敏感性。

这些logistic策略真的值得我们去学习！重点包括自变量筛选方式、自变量类型（需要转换吗？）、logistic回归线性诊断、多重线性诊断、模型总体模型评价、缺失数据如何处理。。。。这些你之前在开展logistic回归时可曾考虑到？

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