We compared baseline characteristic

We compared baseline characteristics of pregnancies with and without uterine synechiae. Continuous variables were compared using the Student's t test, whereas categorical variables were compared using the χ2 or Fisher's exact test as appropriate. We calculated rates and unadjusted odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs) for each pregnancy complication. Multivariable logistic regression was used to calculate adjusted ORs. Candidate variables for the logistic regression models were selected on the basis of biologic plausibility, risk factors that have been identified in the literature for the various outcomes, and results of univariable and stratified analyses. Backward elimination was used to reduce the number of variables in each model. Differences between hierarchical explanatory models were assessed using the likelihood ratio test or Wald test. Model fit for each final model was assessed with the Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test.13 All tests were two-tailed with P

Результаты (русский) 1:

Мы сравнили базовые характеристики беременностей с и без матки синехии. Непрерывной переменные были сопоставлены с использованием t-тест Стьюдента, тогда как категориальных переменных были сопоставлены с помощью χ2 или точный тест Фишера в соответствующих случаях. Мы подсчитали ставки и отношения нескорректированные шансов (Ош) с 95% доверительными интервалами (СНГ) для каждого осложнением беременности. Многомерный логистической регрессии была использована для расчета скорректированного ORs. Кандидат переменных для моделей логистической регрессии были отобраны на основе биологических правдоподобности, факторы риска, которые были определены в литературе для различных результатов и результаты предикторов и стратифицированный анализ. Обратная ликвидации была использована для сокращения числа учитываемых переменных в каждой модели. Различия между иерархических объяснительные модели были оценены с использованием вероятность соотношение тест или тест Вальда. Модель подходит для каждой окончательная модель была оценена с Пригоняемые добра test.13 Hosmer-Lemeshow все тесты были две хвостатые с P <.05 считается существенным. Все статистические анализы были завершены с помощью программного обеспечения STATA 11. Исследования была одобрена Советом обзор наших институциональных исследований человека.

Результаты (русский) 2:

Мы сравнили основные характеристики беременностей с и без матки синехий. Непрерывные переменные сравнивались с помощью т теста Стьюдента, в то время как категориальные переменные сравнивали с помощью х2 или точного критерия Фишера в зависимости от обстоятельств. Мы рассчитанные ставки и нескорректированные шансов (ОШ) с 95% доверительными интервалами (ДИ) для каждого осложнения беременности. Многовариантный логистическая регрессия была использована для расчета скорректированных ОШ. Кандидаты переменные для логистических моделей регрессии были отобраны на основе биологической правдоподобности, факторы риска, которые были выявлены в литературе для различных исходов, и результаты univariable и слоистых анализов. Обратная устранение был использован, чтобы уменьшить число переменных в каждой модели. Различия между иерархическими объяснительных моделей были оценены с помощью теста отношения правдоподобия или тест Вальда. Модель подходит для каждого конечного модели оценивали с Хосмер-Lemeshow доброта подгонки test.13 Все тесты были двусторонними с Р <.05 считается значительным. Все статистические анализы были завершены с помощью STATA 11 программного обеспечения. Исследование было одобрено нашей институциональной человека исследований экспертного совета.

Результаты (русский) 3:

Мы по сравнению с базовых характеристик беременностей с и без synechiae матки. Постоянные переменные, как по сравнению с помощью студенческих t test, в то время как категорическое переменные, как по сравнению с помощью χ2 или Фишера точной проверки в случае необходимости. Мы рассчитали ставок и нескорректированных Odds коэффициентов (СПР) с 95% доверительные интервалы (СНГ) для каждой беременности осложнения.Материально-технического обеспечения многих переменных регрессии для расчета скорректированной спр. Кандидат переменные для материально-технического обеспечения регрессионных моделей были выбраны на основе возобновляемость достоверность, факторы риска, которые были выявлены в литературе для различных результатов, и результаты univariable и многослойный анализ. Назад ликвидация не для того, чтобы снизить число переменных в каждой модели.Различия между иерархической объяснительной модели были оценены с помощью правдоподобия проверка или Уолд тест. Модель подходит для каждой модели, начисленных с Hosmer-Lemeshow линейность установите test.13 все испытания были два двумя хвостами с P<.05 считается. Все статистические исследования были завершены с помощью грех 11 программного обеспечения.В этом исследовании было одобрено нашим организационных исследованиях обзор системной платы.