Mar 30, 2018 14:37
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English term
France
logistic-regression model with adjustment for stratification variables
English to French
Medical
Medical (general)
Essai clinique
Bonjour,
Après recherches, je ne sui capable que d'une traduction littérale : "modèle logistique de régression avec ajustement pour les variables de stratification".
"The primary-outcome result is presented as the odds ratio for death, with corresponding 95% confidence intervals, analyzed with the use of a
logistic-regression model with adjustment for stratification variables, with admission type (medical or surgical) as a fixed effect and trial site as
a random effect."
Merci de votre aide.
Après recherches, je ne sui capable que d'une traduction littérale : "modèle logistique de régression avec ajustement pour les variables de stratification".
"The primary-outcome result is presented as the odds ratio for death, with corresponding 95% confidence intervals, analyzed with the use of a
logistic-regression model with adjustment for stratification variables, with admission type (medical or surgical) as a fixed effect and trial site as
a random effect."
Merci de votre aide.
Proposed translations
(French)
| 4 +4 | modèle de régression logistique avec ajustement pour les variables de stratification |
Marielle Akamatsu
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Proposed translations
+4
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Selected
modèle de régression logistique avec ajustement pour les variables de stratification
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Daryo
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Bertrand Leduc
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Discussion
Le fil de discussion porte plutôt sur la question de terminologie qui a été posée et s'adresse plutôt à son auteur.
C'est pourquoi je disais que la traduction proposée par Yacine Madaci n'est pas vraiment satisfaisante.
C'est une expression je pense acceptable et attestée:
Le principe du modèle de la régression logistique est de relier la survenance ou la non survenance d'un événement au niveau de variables explicatives. Par exemple, dans le domaine phytosanitaire, on cherche à évaluer à partir de quelle dose d'un agent chimique, un insecte sera neutralisé.
Noter aussi que l'auteur a bien pris soin de mettre un trait d'union entre logistic et regression, pour lever toute ambiguïté.