Variable Modified(수정된 변수)란 무엇입니까?
Variable Modified 수정된 변수 - In our example, prior to the uncertainty study, the aquifer size was the only variable modified during in the history match when new production data was updated. [1]우리의 예에서 불확실성 연구 이전에 대수층 크기는 새로운 생산 데이터가 업데이트되었을 때 기록 일치 중에 수정된 유일한 변수였습니다. [1]
variable modified poisson 가변 수정 포아송
A multivariable modified Poisson regression model was developed to assess determinants of new HIV diagnosis (referent group: HIV-negative) using key covariates; adjusted prevalence ratios (aPR) are reported if statistically significant (P < 0. [1] Inclusivity was assessed by incidence of AKI diagnosed with different reference creatinine estimates; prognostic ability was assessed by multivariable modified Poisson regression; and incrementality was assessed by correlation of mortality risk by AKI stage. [2] Multivariable modified Poisson regression analyses were used to identify risk-factors for reporting severe symptom scores. [3] We used multivariable modified Poisson regression models to examine the association between patient factors and multiple barriers and multivariable linear regression to evaluate the relation between multiple barriers and claims-based adherence. [4] Moderate-to-severe symptom scores (≥ 4 out of 10) in the 6 months before death were analyzed, with multivariable modified Poisson regression identifying factors associated with moderate-to-severe symptoms scores. [5] Multivariable modified Poisson regression models identified the patient's age (risk ratio [RR] 0. [6] We used multivariable modified Poisson regression models with robust standard errors to estimate relative risks (RR) and 95% confidence intervals (CI) for outcomes of (i) receipt of screening in the 2 years prior to diagnosis; (ii) symptom-detected breast cancer; and (iii) diagnosis of locally advanced stage III breast cancer. [7] Multivariable Modified Poisson regression analyses with robust variance were used to investigate factors associated with moderate-to-severe scores. [8] The PRs were obtained using a multivariable modified Poisson regression with logarithm as the link function, with robust standard errors. [9] Adjusted relative risks (aRRs) were obtained for each primary outcome using multivariable modified Poisson regression, adjusting for PPS, age, race/ethnicity, sex, and injury severity. [10] A multivariable modified Poisson regression with robust error variance was used to identify predictors [age, comorbidity, rurality, socioeconomic status, immigration status, cancer site, registration at a regional cancer centre (cc), and year of diagnosis] of being screened for symptoms. [11] We used multivariable modified Poisson regression to examine illness, service and sociodemographic factors associated with ≥3 ED attendances, and directed content analysis to explore free-text responses. [12] Multivariable modified Poisson regression models stratified by prepregnancy BMI were used to estimate associations between z scores and outcomes. [13] Adjusted prevalence ratios (aPRs) were calculated using multivariable modified Poisson regression to determine associations between outcome behaviors and both current EVP/cigarette usage and EVP usage frequency. [14] The PRs were obtained using a multivariable modified Poisson regression using a generalized linear model of Poisson family with a logarithm as the canonical link function, with robust standard errors while applying a forward elimination method. [15] Multivariable modified Poisson regression was used to estimate prevalence ratios of fertility desire, whereas multivariable Poisson regression was used to estimate incidence rate ratios of pregnancy associated with couple characteristics. [16] Multivariable modified Poisson regression models identified predictors of reporting severe symptom scores in the last 6 months of life. [17] Univariable and multivariable modified Poisson regression were used to identify significant predictors. [18] Multivariable modified Poisson regression was performed to generate adjusted relative risks (aRR) and 95% CIs, adjusted for parity, maternal age, pre-pregnancy body mass index and PDM type. [19] Potential correlates of AAM escalation (vs no change) or de-escalation (vs no change) were evaluated using multivariable modified Poisson regression models. [20] Disparities by age, race, transmission risk, and geographic region as well as trends over time were examined via bivariate and multivariable modified Poisson regression models accounting for potential confounders. [21]다변수 수정 푸아송 회귀 모델은 주요 공변량을 사용하여 새로운 HIV 진단(참조 그룹: HIV 음성)의 결정인자를 평가하기 위해 개발되었습니다. 조정된 유병률(aPR)은 통계적으로 유의한 경우 보고됩니다(P < 0. [1] 포괄성은 다른 기준 크레아티닌 추정치로 진단된 AKI의 발병률에 의해 평가되었습니다. 예후 능력은 다변수 수정 푸아송 회귀에 의해 평가되었습니다. 증분은 AKI 단계에 따른 사망 위험의 상관 관계로 평가되었습니다. [2] 다변수 수정 푸아송 회귀 분석을 사용하여 심각한 증상 점수를 보고하는 위험 요소를 식별했습니다. [3] 우리는 다변수 수정 푸아송 회귀 모델을 사용하여 환자 요인과 다중 장벽 간의 연관성을 조사하고 다변수 선형 회귀를 사용하여 다중 장벽과 청구 기반 준수 간의 관계를 평가했습니다. [4] 사망 전 6개월의 중등도에서 중증 증상 점수(≥ 4/10)를 중등도에서 중증 증상 점수와 관련된 요인을 식별하는 다변수 수정 푸아송 회귀 분석과 함께 분석했습니다. [5] 다변수 수정 푸아송 회귀 모델은 환자의 나이를 식별했습니다(위험비 [RR] 0. [6] 우리는 (i) 진단 전 2년 동안 선별검사를 받은 결과에 대한 상대 위험도(RR) 및 95% 신뢰 구간(CI)을 추정하기 위해 강력한 표준 오차가 있는 다변수 수정 푸아송 회귀 모델을 사용했습니다. (ii) 증상이 감지된 유방암; 및 (iii) 국소 진행성 III기 유방암의 진단. [7] 강력한 분산을 사용한 다변수 수정 푸아송 회귀 분석을 사용하여 중등도에서 중증 점수와 관련된 요인을 조사했습니다. [8] PR은 강력한 표준 오차와 함께 연결 함수로 로그를 사용하는 다변수 수정 푸아송 회귀를 사용하여 얻었습니다. [9] 수정된 상대 위험(aRR)은 PPS, 연령, 인종/민족, 성별 및 부상 심각도를 조정한 다변수 수정 푸아송 회귀를 사용하여 각 1차 결과에 대해 얻었습니다. [10] 강력한 오류 분산이 있는 다변수 수정 푸아송 회귀를 사용하여 증상 선별 검사의 예측 변수[연령, 동반 질환, 농촌 지역, 사회경제적 지위, 이민 상태, 암 발생 위치, 지역 암 센터 등록(cc), 진단 연도]를 식별했습니다. . [11] 우리는 다변수 수정 푸아송 회귀를 사용하여 3회 이상의 ED 출석과 관련된 질병, 서비스 및 사회인구학적 요인을 조사하고 자유 텍스트 응답을 탐색하기 위해 콘텐츠 분석을 지시했습니다. [12] 임신 전 BMI로 계층화된 다변수 수정 푸아송 회귀 모델을 사용하여 z 점수와 결과 간의 연관성을 추정했습니다. [13] 조정된 유병률(aPR)은 결과 행동과 현재 EVP/담배 사용 및 EVP 사용 빈도 사이의 연관성을 결정하기 위해 다변수 수정 푸아송 회귀를 사용하여 계산되었습니다. [14] PR은 포아송 패밀리의 일반화 선형 모델을 사용하여 정준 연결 함수로 로그를 사용하여 다변수 수정 푸아송 회귀를 사용하여 얻었으며, 정방향 제거 방법을 적용하는 동안 강력한 표준 오류를 사용했습니다. [15] 다변수 수정 포아송 회귀분석은 가임욕구의 유병률을 추정하는 데 사용되었으며, 다변수 포아송 회귀분석은 부부 특성과 관련된 임신의 발생률 비율을 추정하는 데 사용되었습니다. [16] 다변수 수정 푸아송 회귀 모델은 생후 6개월 동안 심각한 증상 점수를 보고하는 예측 변수를 식별했습니다. [17] 단변수 및 다변수 수정 푸아송 회귀를 사용하여 유의미한 예측인자를 식별했습니다. [18] 다변수 수정 푸아송 회귀 분석을 수행하여 산모, 산모 연령, 임신 전 체질량 지수 및 PDM 유형에 대해 조정된 조정 상대 위험(aRR) 및 95% CI를 생성했습니다. [19] 다변수 수정 푸아송 회귀 모델을 사용하여 AAM 확대(변경 없음) 또는 축소(변경 없음)의 잠재적 상관 관계를 평가했습니다. [20] 잠재적인 교란 요인을 설명하는 이변수 및 다변수 수정 푸아송 회귀 모델을 통해 연령, 인종, 전염 위험 및 지리적 지역별 차이와 시간 경과에 따른 추세를 조사했습니다. [21]