先看结局变量，再选模型
- • 连续结局（如血压）→ 线性回归。
- • 二分类结局（发病/未发病）→ Logistic 回归。
- • 时间结局（生存时间）→ Cox 回归。
- • 存在竞争结局（如死于其他原因）→ 竞争风险模型。
回归分析不是“套模板”
- • 线性回归要看残差、同方差、共线性（你资料里有 `vif()` 与诊断图）。
- • Logistic 回归要报告 OR 与 95%CI，不只看 p 值。
- • Cox 回归要检查比例风险假设，解释 HR 的临床意义。
- • 竞争风险要区分“目标事件风险”与“总死亡风险”。
你可以马上做的升级
把“单个模型结果表”升级为“模型诊断 + 效应量区间 + 可视化（森林图/KM曲线）+ 稳健性分析”的四联输出，这会明显提升论文质量。