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Knee Surgery, Sports Traumatology, Arthroscopy

Erschienen in:

03.11.2022 | REVIEW

Multivariable regression: understanding one of medicine’s most fundamental statistical tools

verfasst von: Nathan H. Varady, Ayoosh Pareek, Christina M. Eckhardt, Riley J. Williams III, Sophia J. Madjarova, Matthieu Ollivier, R. Kyle Martin, Jón Karlsson, Benedict U. Nwachukwu

Erschienen in: Knee Surgery, Sports Traumatology, Arthroscopy | Ausgabe 1/2023

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Abstract

Multivariable regression is a fundamental tool that drives observational research in orthopaedic surgery. However, regression analyses are not always implemented correctly. This study presents a basic overview of regression analyses and reviews frequent points of confusion. Topics include linear, logistic, and time-to-event regressions, causal inference, confounders, overfitting, missing data, multicollinearity, interactions, and key differences between multivariable versus multivariate regression. The goal is to provide clarity regarding the use and interpretation of multivariable analyses for those attempting to increase their statistical literacy in orthopaedic research.

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Titel: Multivariable regression: understanding one of medicine’s most fundamental statistical tools
verfasst von: Nathan H. Varady
Ayoosh Pareek
Christina M. Eckhardt
Riley J. Williams III
Sophia J. Madjarova
Matthieu Ollivier
R. Kyle Martin
Jón Karlsson
Benedict U. Nwachukwu
Publikationsdatum: 03.11.2022
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in: Knee Surgery, Sports Traumatology, Arthroscopy / Ausgabe 1/2023
Print ISSN: 0942-2056
Elektronische ISSN: 1433-7347
DOI: https://doi.org/10.1007/s00167-022-07215-9

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