观察性研究中缺失数据处理与报告的框架：TARMOS框架
统计方法学
2020-04-30 v1
摘要
缺失数据在医学研究中无处不在。尽管关于如何处理缺失数据的指导越来越多，但实践改变缓慢且普遍存在误解，尤其在观察性研究中。我们提出一个用于处理并报告观察性研究中不完整数据分析的实用框架，并使用雅芳父母与儿童纵向研究中的案例加以说明。该框架包含三个步骤：1）制定分析计划，明确分析模型及将如何处理缺失数据。一个重要考量是完全记录分析是否可能有效、多重插补或替代方法是否可能带来益处，以及是否需要对缺失机制进行敏感性分析。2）探索数据，检查分析计划中概述的方法是否合适，并执行预先计划的分析。3）报告结果，包括缺失数据的描述、缺失数据的处理方式细节，以及所有分析的结果，并结合缺失数据与临床相关性进行解读。该框架旨在支持研究者系统地思考缺失数据，并透明地报告其对研究结果潜在的影响。
引用
@article{arxiv.2004.14066,
title = {Framework for the Treatment And Reporting of Missing data in Observational Studies: The TARMOS framework},
author = {Katherine J Lee and Kate Tilling and Rosie P Cornish and Roderick JA Little and Melanie L Bell and Els Goetghebeur and Joseph W Hogan and James R Carpenter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.14066},
year = {2020}
}
备注
37 pages, including 3 Figures, 1 table and supplementary material