R语言table1有内置函数可以以逻辑回归模型计算OR，95%CI,和P

在R语言中，对于逻辑回归模型，常用包如`car`, `lmtest`, 或者`Hmisc`中的函数来进行统计分析，包括计算 odds ratio (OR)、置信区间(95% CI) 和 p-value。例如，`logisticregression`函数来自`car`包，`coef(summary(model))`可以获取模型系数及其相关信息，其中包括OR、标准误和p值。

如果你有一个名为`table1`的数据框，并且已经拟合了一个逻辑回归模型，比如`model <- glm(dependent_variable ~ independent_variables, data = table1, family = "binomial")`，你可以这样做：

library(car)
summary_results <- logisticregression(model, conf.int=TRUE) # 添加conf.int参数获取置信区间
OR <- summary_results$coefficients[, "Estimate"] # 第一列通常是估计量，即OR
CI <- summary_results$coefficients[, "Lower."] # 置信区间的下限
CI["Upper."] # 可以获取上限

# 获取p值
p_values <- summary(model)$coefficients[, "Pr(>|z|)"]