A general method for handling missing binary outcome data in randomized controlled trials.
A general method for handling missing binary outcome data in randomized controlled trials.
复制标题
DOI：
10.1111/add.12721
复制
发表时间：
2014-12
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Sutton S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jackson D;White IR;Mason D;Sutton S
具有不完全二元结果数据的随机对照试验的分析具有挑战性。我们开发了一种通用方法来探索此类试验中缺失数据的影响，重点放在禁欲结果上。我们提出了一种敏感性分析，将标准分析嵌入到更广泛的模型类别中，其中可能包括“缺失 = 吸烟”和“最后观察到的结果”。我们将我们的一般方法应用于两个戒烟试验的数据。来自两个戒烟试验的489名和1758名参与者。禁欲结果是通过电话采访获得的。两项试验的估计干预效果取决于所使用的敏感性参数。在对缺失数据的非常极端的假设下，这些发现在大小和统计意义上有很大的不同，但在更温和的假设下是合理一致的。在具有两个结果的试验中处理缺失数据时进行敏感性分析的一种新方法允许评估关于缺失数据的广泛假设。在两个戒烟试验中，结果除了极端的假设外，对所有的假设都不敏感。
The analysis of randomized controlled trials with incomplete binary outcome data is challenging. We develop a general method for exploring the impact of missing data in such trials, with a focus on abstinence outcomes. We propose a sensitivity analysis where standard analyses, which could include ‘missing = smoking’ and ‘last observation carried forward’, are embedded in a wider class of models. We apply our general method to data from two smoking cessation trials. A total of 489 and 1758 participants from two smoking cessation trials. The abstinence outcomes were obtained using telephone interviews. The estimated intervention effects from both trials depend on the sensitivity parameters used. The findings differ considerably in magnitude and statistical significance under quite extreme assumptions about the missing data, but are reasonably consistent under more moderate assumptions. A new method for undertaking sensitivity analyses when handling missing data in trials with binary outcomes allows a wide range of assumptions about the missing data to be assessed. In two smoking cessation trials the results were insensitive to all but extreme assumptions.
登录
查看更多内容
影响因子：
105.7
作者：
White, Ian R.;Horton, Nicholas J.;Pocock, Stuart J.
通讯作者：
Pocock, Stuart J.
DOI：
10.1001/archfami.2.4.417
发表时间：
1993-04-01
期刊：
Archives of family medicine
影响因子：
--
作者：
Foulds, J;Stapleton, J;Costello, J
通讯作者：
Costello, J
影响因子：
4
作者：
Jackson, Dan;Mason, Dan;Sutton, Stephen
通讯作者：
Sutton, Stephen
影响因子：
105.7
作者：
Kaner, Eileen;Bland, Martin;Drummond, Colin
通讯作者：
Drummond, Colin
影响因子：
2.7
作者：
Higgins, Julian P. T.;White, Ian R.;Wood, Angela M.
通讯作者：
Wood, Angela M.