Logistic regression, OR and limit IC %

Buona sera,
spero di non creare troppo scompiglio scrivendo in italiano, ma il mio inglese é decisamente troppo arrugginito.
Mi sto impegnando per eseguire delle analisi in regressione logistica per un'amica. Utilizzando un dataset sperimentale (dati riservati) sono riuscito a definire un modello predittivo
modello <- glm( [ ...], family=logit)
accettabile che include variabili indipendenti sia covariate sia in classi, con diversi livelli di significatività Pr(>Chi): <0.05 <0.01 e <0.001.
Successivamente ho ottenuto i coefficienti (Estimates) e i relativi errori standard (STD error) tramite la funzione
summary(modello)
dei diversi livelli delle variabili indipendenti.
Tramite la funzione
exp(cbind(OR = coef(modello), confint(modello)))
ho calcolato gli Odds Ratio (OR) delle singole stime ed i relativi intervalli di confidenza (IC), che di default sono calcolati al 95%.
Quello che ottengo, soprattutto per le variabili indipendenti con significatività diversa da <0.0001 sono intervalli di confidenza (IC) con lower bound <1 e upper bound >1.
Se io riduco gli IC a valori inferiori al 95% noto che (ovviamente) l'intervallo si restringe fino ad ottenere un lower bound e un upper bound concordi (entrambi <1 o entrambi >1).
La mia domanda é questa: esiste una funzione (per non andare a tentativi scalari fissi di % di IC) per definire il valore % di IC limite, entro il quale ottengo la concordanza dell'intervallo tra lower e upper bound? (entrambi<1 o >1).
Confido di essermi spiegato in modo sufficientemente chiaro e chiedo scusa se posso aver utilizzato termini impropri.
In attesa di una risposta, vi ringrazio tutti!!!

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