합병증이 생긴 경우를 1, 생기지 않은 경우를 0으로 놓고 로지스틱 회귀분석을 하는 것이 좋겠습니다^^

저도 문교수님 의견에 동감합니다.
그런데, 이런 경우에 샘플수와 발생율을 계산해 보면, 하나의 유의한 인자가 나올려면 대충 360명 정도의 샘플이 필요하니,

하나 정도 유의한 인자가 나올까 말까 한 것같습니다.

그리고, 그것뿐 아니라,

합병증에 관해서는 유의한 인자가 무엇인지, 관련있는 인자가 무엇인지 판단하는 것보다 더 중요한 것은

모든 가능한 합병증에 대해서 자세히 기술하는 것이 될 것같습니다.

통계법 중에 가장 중요한 통계가 기술통계이니까요.
(저의 개인적인 생각입니다. 리뷰어들의 생각은 다를 수 있죠)

참고로 CONSORT의 Harms에 보면,

Harms의 통계 방법에는 어떤 통계방법을 쓰는지 보다..

describe plans for presenting and analysing information on harms

( including coding, handling of recurrent events,

specification of timeing issues,

handling of continus measures and any statistical anayses)

만일 합병증을 그냥 차트 리뷰만 해서 알게 되었다면,

그게 믿을 만할까요?

오히려 기록되지 않은 합병증이 더 많을지 알수 없겠지요.

합병증을 측정하기 위해 어떤 노력을 했으며,

연속변수인 경우에는 어떤 식으로 다루었는지,

등등... 자세한 plan과 기술방식이.

통계방법보다 더 중요하기 때문에,

아마도 이런 내용이 더 강조된 것같습니다.

그 뒤에 나온 내용도 좋습니다.

http://annals.org/article.aspx?articleid=717961

의 table 3에는 합병증을 잘못 보고하는 예도 나와 있습니다..

두 분 말씀 감사합니다..... ^^