Корректировка (adjustment) при проведения сравнений, логистическая регрессия? Опции

[martyni]

Задача: среди больных, одни из которых имеют признак Х (в данном случае метаболический синдром), другие не имеют, необходимо провести сравнение по нескольким параметрам (длительность основного заболевания, курение (да-нет), употребление алкоголя (да-нет), прием одного из препаратов в анамнезе (да-нет)). При этом многие из этих параметров не только могут влиять на развитие метаболического синдрома, но и зависят от возраста (например, чем больше возраст, тем больше длительность основного заболевания, при этом и метаболический синдром чаще возникает в более старших возрастных группах) и от пола (например, мужчины курят чаще). Поэтому при сравнении необходимо скорректировать эти факторы на пол и возраст.
Идея в следующем: сперва как есть для групп, сформированных по наличию или отсутствию признака метаболического синдрома, посчитать Т-критерий для количественных признаков и Хи-квадрат (или точный тест Фишера) для бинарных. Полученные значимости будут нескорректированными (Unadjusted). Затем в бинарную логистическую регрессию внести метаболический синдром как зависимую переменную, а в качестве ковариант пол, возраст и один из сравниваемых показателей, затем вместо него второй и т.д. (т.е. для каждого в отдельности). Таким образом получим для каждого из сравниваемых показателей скорректированную (adjusted) по полу и возрасту значимость различий между группой больных с метаболическим синдромом и без него.
Это подсмотрено в одной англоязычной статье, но т.к. нигде более не видел (может быть плохо смотрел), возникло сомнение, правильно ли я понял.
Вопрос в правомерности использования для этой задачи логистической регрессии. Какие другие методы корректировки могут быть здесь использованы, с учетом того, что признаки как количественные, так и бинарные?