当outcome的危险是1，保护是0，OR值>1 是危险因素

一、你的前提设定

你说：

• outcome

• 1 = 危险（不良结局）

• 0 = 保护（良好结局）

这在**Logistic 回归 / OR（odds ratio）**分析中是非常常见的设定。

二、OR 的本质含义

OR 的定义是：

暴露组发生 outcome = 1 的 odds / 非暴露组发生 outcome = 1 的 odds

也就是：

[
OR = \frac{P(Y=1|X=1)/P(Y=0|X=1)}{P(Y=1|X=0)/P(Y=0|X=0)}
]

三、在你的编码下如何解读 OR

1️⃣ OR > 1

• 暴露（或该自变量增加）
• 发生 outcome=1（危险结局）的 odds 增加

👉 结论：危险因素

例子：

• OR = 2.0
• 表示：暴露后发生“危险结局”的 odds 是未暴露的 2 倍

2️⃣ OR = 1

• 暴露与 outcome 无关
  👉 非相关因素

3️⃣ OR < 1

• 暴露后发生 outcome=1 的 odds 降低
  👉 保护因素

四、常见容易混淆的情况（⚠️重点）

❗如果你反过来编码 outcome

如果你定义：

• 1 = 保护
• 0 = 危险

那么：

👉 所以 OR 的解释永远取决于 1 代表什么

五、线性趋势变量的情况

如果自变量是连续变量（如年龄、BMI）：

• OR > 1
  → 每增加 1 单位，该变量使“危险结局”发生的 odds 增加
• OR < 1
  → 每增加 1 单位，该变量具有保护作用

六、论文/报告中的标准表述（推荐）

在你的编码下，可以这样写：

After adjustment, X was associated with an increased risk of adverse outcome (OR = 1.45, 95% CI: 1.10–1.92).

或中文：

多因素 Logistic 回归分析显示，X 为不良结局的危险因素（OR = 1.45，95% CI：1.10–1.92）。

七、一句话总结

当 outcome：1 = 危险，0 = 保护 时，OR > 1 一定表示危险因素；OR < 1 表示保护因素。

如果你愿意，我也可以帮你检查你当前模型的编码是否存在“方向反了”的风险，或者帮你改写论文中的统计结果表述。