混合效应模型中对数变换值的幂

Question

我已经使用nlme包在R中运行了线性混合效果模型，由于值的非正态分布，我的响应变量（Proximal_Lead_Bowing）转换为log10比例（Log_Bowing）。该模型使用“ glht”函数对均值（Tukey对比）进行多次比较的模型估计的不同深部脑刺激电极（DBS_Electrode）之间的Log_Bowing估计差异如下：（查看屏幕快照以获取完整glht（）输出：{{ 3}}）

const processFileResults = function(err, files) {
    if (err) {
        fprintf(STDERR, "Can't read spool directory %s: %s\n", SPOOLDIR, err.code);
        return;
    }
    fprintf(STDERR, "processFileResult: %d file(s) found in %s\n", files.length, SPOOLDIR);
}

对这些值进行乘幂运算（10 ^ Abs（Estimate））可为我提供以下混合效果模型所估计的Proximal_Lead_Bowing真实差异的估计值：

Linear Hypothesis:  
Medtronic 3389 - Boston Scientific Versice == 0                  Estimate: 0.5766*
St. Jude Medical Infinity - Boston Scientific Versice == 0       Estimate: 0.2208
St. Jude Medical Infinity - Medtronic 3389 == 0                  Estimate:-0.3558*

*Denotes significance

考虑到样本中每个DBS_Electrode的平均Proximal_Lead_Bowing±95％CI，这些值没有意义：

Linear Hypothesis:
Medtronic 3389 - Boston Scientific Versice == 0                  3.77 (in millimeters)
St. Jude Medical Infinity - Boston Scientific Versice == 0       1.66 
St. Jude Medical Infinity - Medtronic 3389 == 0                  2.27

因此，我希望通过我们的线性混合模型估算出的Proximal_Lead_Bowing的真实差异在Medtronic 3389和其他DBS_Electrode模型之间大约为1.0 mm，但是我计算出的指数值似乎没有任何意义。我在对log10值求幂和/或使用“ glht”函数进行均值多次比较时是否缺少某些东西？任何反馈将不胜感激。