回归分析得出的数值很小，怎么办？
学友提问：逻辑回归分析的结果，为什么数值很小？怎么办？
这是关于回归分析结果解读的问题。
第一步：需要理解OR值的临床意义。例如上表，A因子每增加1克，死亡风险降低99.94%。因此OR值和X的单位是有关系的。看懂了这一步，解决方案就出来了。
第二步：改X的单位。
原始的X乘以100后得到一个新指标，重新做分析得出下表。这里OR的数值就不小了。解读为：A因子每增加0.01克，死亡风险降低7.18%。
如果对OR临床意义的解读有疑问，可以参考本内容：。
此类问题很常见，例如年龄每增加一岁得出的作用太小，临床不好解读，可以改为每增加5岁或10岁。具体在SCI论文中，可以参考以下实例。
研究维生素摄入量和CRP关系的文章。结果，X是纤维素摄入量（连续变量单位是 10-g/day），Y是C反应蛋白是否大于3mg/l（二分类变量）。0.79表明在未调整的模型中，总纤维素（Total fiber）的摄入量每增加10 g/day，发生CRP高的可能性降低21%。High dietary fiber intake is associated with decreased inflammation and all-cause mortality in patients with chronic kidney disease. Kidney Int, 2012. 81(3): p. 300-6. SCI IF=7.68
第一是结果漂亮，效应值（OR、β或HR等）的数值看起来作用比较大，其实没有改变X对Y的作用大小。
第二是方便临床运用，像纤维素摄入量这类变量临床上大多是每10g每天计算，很少用每1g计算的。
注意：如果Y是连续变量，β和95%CI自行乘除就可以，不用转化X后操作。然而如果Y是二分类变量，需要重新计算，因为涉及对数转换后不是简单的倍数关系。
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