非随机缺失值在混合分析框架中的敏感性分析：针对脂垫手术效果的电子健康记录研究
统计方法学
2025-03-28 v1
摘要
本文建立了一系列敏感性分析，以检验电子健康记录（EHR）中可能为非随机缺失（MNAR）缺失值对分析结果的影响。EHR 因其成本效益高而受到广泛关注，但其用于研究涉及诸多挑战，例如由于缺失数据导致的选择偏差。混合分析被建议用于克服此类挑战，将数据来源分解为一序列子机制，并在非随机缺失假设（MAR）下结合逆概率加权（IPW）和多重插补（MI）。本文在 MNAR 假设下扩展混合分析，并提出敏感性分析框架以检验 MNAR 缺失值对分析结果的影响。我们通过数值研究展示了该框架的性能，并提出了解释敏感性分析结果的策略。此外，我们将该框架应用于 DURABLE 数据集，该数据集来自于研究术后长期结果的 EHR 研究。
引用
@article{arxiv.2503.20935,
title = {Sensitivity analysis for nonignorable missing values in blended analysis framework: a study on the effect of bariatric surgery via electronic health records},
author = {Jungwun Lee and Sebastien Haneuse and Rajarshi Mukherjee and Tanayott Thaweethai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.20935},
year = {2025}
}
备注
36 pages, 11 figures