我用stata想进行分层模型分析，用的melogit命令，环境变量是一个连续变量，分析结果如下，怎么看出环境变量的OR值和显著性？这行结果怎么是空的呢？求解，多谢！
melogit reimvaluenew sex age1 age2 age3 hostype1 hostype2 hostype3 crosstype1 crosstype2 crosstype3 if crosstypenew !=4 || healthcare_connetrate:, or       
note: age3 omitted because of collinearity       
note: hostype3 omitted because of collinearity       
note: crosstype3 omitted because of collinearity       
       
Fitting fixed-effects model:       
       
Iteration 0:   log likelihood = -1033.1814         
Iteration 1:   log likelihood =  -1030.167         
Iteration 2:   log likelihood = -1030.1549         
Iteration 3:   log likelihood = -1030.1549         
       
Refining starting values:       
       
Grid node 0:   log likelihood = -1011.3995       
       
Fitting full model:       
       
Iteration 0:   log likelihood = -1011.3995  (not concave)       
Iteration 1:   log likelihood = -1006.4836         
Iteration 2:   log likelihood = -1005.2973         
Iteration 3:   log likelihood = -1005.2306         
Iteration 4:   log likelihood = -1005.2304         
Iteration 5:   log likelihood = -1005.2304         
       
Mixed-effects logistic regression               Number of obs      =      2259       
Group variable:  healthcare_c~e                 Number of groups   =        31       
       
                                                Obs per group: min =         1       
                                                               avg =      72.9       
                                                               max =       428       
       
Integration method: mvaghermite                 Integration points =         7       
       
                                                Wald chi2(7)       =    111.23       
Log likelihood = -1005.2304                     Prob > chi2        =    0.0000       
---------------------------------------------------------------------------------------       
         reimvaluenew | Odds Ratio   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]       
----------------------+----------------------------------------------------------------       
                  sex |    1.00267   .1182784     0.02   0.982     .7956968    1.263481       
                 age1 |   .0155953    .010317    -6.29   0.000     .0042647    .0570298       
                 age2 |   .0154907   .0097276    -6.64   0.000     .0045243    .0530391       
                 age3 |          1  (omitted)       
             hostype1 |   .8117517   .1553705    -1.09   0.276     .5578301    1.181257       
             hostype2 |   .6259127   .1061031    -2.76   0.006     .4489731    .8725839       
             hostype3 |          1  (omitted)       
           crosstype1 |    .279237   .0444772    -8.01   0.000     .2043585    .3815516       
           crosstype2 |   .5533399   .0813931    -4.02   0.000     .4147489     .738242       
           crosstype3 |          1  (omitted)       
                _cons |   35.44314   23.66251     5.34   0.000     9.577536    131.1627       
----------------------+----------------------------------------------------------------       
healthcare_connetrate |       
            var(_cons)|   .2861282   .1104249                      .1342945    .6096256       
---------------------------------------------------------------------------------------       
LR test vs. logistic regression: chibar2(01) =    49.85 Prob>=chibar2 = 0.0000