阳性or阴性，t检验or一般线性模型？

最近遇到一个棘手的问题，需要咨询有经验的统计专业老师

RCT随机双盲对照试验，试验组和安慰剂组治疗前全部指标的基线值差异无统计学意义（P>0.05），基线可比。

干预后，各组干预后的值减去干预前的值，再使用

现在有个期刊拒稿，审稿人提出统计问题，t检验不是最好的方法，应该使用混合模型，我想到一般线性模型（因为是连续性变量）和协方差分析，

一般线性模型

首先看校正模型的统计学意义？

将post值作为应变量，将pre值作为协变量，group作为固定因子，使用“设定”纳入pre值和group的主效应和交互效应，二者主效应和交互效应都有统计学意义。有交互作用存在的情况下，应该是不满足协方差分析条件吧？

使用全因子group和pre值都纳入模型，二者都有统计学意义，但将pre从协变量中排除，group单独纳入模型又没有统计学意义。

即将基线值从协变量排除后group变得无统计学意义，且基线值与group的交互作用有统计学意义。

这样的情况下，我们是认为group无统计学意义，还是根据基线值做分层，再在亚组内继续使用t检验呢？亚组分析认为对具有较高基线值的人群具有更多的降低效应。

RCT基线可比的情况下进行基线值校正是否是必须的，如果不管这个期刊的审稿人意见，继续使用之前的t检验结果以及亚组t检验结果，这样可以吗？

确实阳性结果容易发表，害怕阴性结果更不容易发表。后续还有检测的指标也怕因此而麻烦了。

请专业人士指教，谢谢！