参考假设下纵向连续结局条件均值插补的序贯线性回归
统计方法学
2023-10-18 v2 应用统计
摘要
在纵向连续结局的临床试验中，参考基插补（RBI）常用于处理缺失结局数据，其估计量纳入了间发事件（如治疗中断）的效应。RBI最初在多重插补框架下提出，但近期有条件均值插补（CMI）结合标准误的刀切估计量被提出，以得到确定性的治疗效应估计并修正频率学派推断。对于多重插补和CMI，重复测量混合模型（MMRM）常用于插补模型，但将其拟合到多个数据集（如刀切样本）计算密集，且复杂多参数MMRM模型存在收敛问题。因此，基于每次访视结局的序贯线性回归（SLR）逐步方法已在多重插补框架下的插补模型中开发，但CMI框架下的类似进展尚缺。本文通过提出在CMI框架下实现RBI的SLR方法填补此文献空白，并利用理论结果与模拟证明其有效性。我们还在真实数据应用中说明了所提方法。
引用
@article{arxiv.2310.05151,
title = {Sequential linear regression for conditional mean imputation of longitudinal continuous outcomes under reference-based assumptions},
author = {Sean Yiu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.05151},
year = {2023}
}