关于二分类logistic回归模型建立

个人感觉根据模型1的p值来解释模型二控制这些变量，解释不通，一般可以控制p值小于0.05的来进一步分析出其他可能相关的因素，以及影响强度，分明年龄和房颤并不是。

那就另一种解释吧，就是人为的根据其他已有研究的结果（年龄、房颤是明确的影响风险结果的因素）来进行控制变量分析的

模型1和模型2是基于logistic回归模型进行分析的。在模型1中，年龄、房颤和入院NHISS评分被作为自变量，而OCSP、TACI、PACI、POCI、白细胞计数、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数和NIR被作为因变量。模型1给出了每个自变量的回归系数、标准误差、95%置信区间和p值。

根据模型1的结果，可能发现年龄、房颤和入院NHISS评分与OCSP、TACI、PACI、POCI、白细胞计数、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数和NIR之间存在一定的关联。这些自变量可能被认为是潜在的混杂因素，即它们与因变量之间存在关联，并且可能影响因变量的结果。

因此，在模型2中，作者建议将年龄、房颤和入院NHISS评分作为混杂因素进行调整，以控制这些因素对其他自变量和因变量之间的关系的影响。模型2可能是基于模型1的结果进行修正后的回归模型，以更准确地评估其他自变量与因变量之间的关系。

把多变量输入到logistics回归中可以按照统计学参数确定混杂因素的，这个需要输出模型看统计学数据