单变量逻辑回归分析的目的是什么？
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在这种情况下，单变量逻辑回归分析的目的是在经历过癫痫手术的患者中找出长期随访时可能影响癫痫发作自由度的预测因素。通过分析包括切除类型、组织病理学在内的各种因素以及临床变量，该分析旨在确定哪些因素与手术后更有可能实现无癲痫发作显著相关。这些信息对于临床医生理解可能影响手术效果的因素，并据此做出知情的治疗决策具有重要意义。
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分类变量的参考类别是什么？
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对于多于两个类别的分类变量，我们选择颞叶切除术（temporal lobe resection，tlr）和致痫病灶（epileptogenic lesion，epi les）作为参照类别。在分析长期随访时的 seizures freedom（无癫痫发作）这一结局时，这些参照类别用作比较其他类别影响的基线。
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分析中包括了哪些变数？
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单变量逻辑回归分析中包括的部分变量有：

1. 切除类型：颞叶切除术（tlr）、额叶切除术（flr）、顶枕叶切除术（p/olr）、多叶切除术（mlr）以及半球切除术（he）。
2. 病理类型：致痫性病灶（如星形细胞瘤、异位神经元上皮肿瘤、静脉畸形等），海马硬化（hs）、皮质发育异常（mcd）以及其他类型的病变（如非静脉畸形血管病变、囊肿、结节性硬化症或未明病理）。
3. 癫痫病程占患者寿命百分比（epi dur），以每增加10%生活年限的比值表示相对危险度。
4. 普遍性强直-阵挛发作（sgtcs）。

这些变量，以及其他相关因素，被用来分析它们对癫痫手术后长期随访中达到无癲痫状态的可能性的影响。
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