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如何处理临床研究中的缺失数据?

2017-10-19 作者:医咖会   来源:医咖会 我要评论3
Tags: 缺失  临床研究  
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某研究人员拟研究针灸疗法对于治疗肩部疼痛的效果,设计了一个随机单盲对照临床试验,一共纳入了52名患有肩袖肌腱炎的运动员,随机分为2组,分别接受针灸治疗和虚拟针灸治疗,治疗共持续4周,研究以基线和治疗后的肩关节评分作为疗效评价指标,最终共有45名研究对象完成了本次临床试验。在该研究中,有7名(13.5%)研究对象因为各种各样的原因退出了本次临床试验,其中试验组3名,对照组4名,研究人员未能真实地记录到他们治疗后的疗效情况,无法准确评估治疗效果,由于病例脱落而产生了缺失数据。在临床试验的过程中,病例脱落是非常常见的,而且往往也是不可避免的,缺失数据不仅会降低临床试验统计分析的把握度,而且会给试验结果的评价带来一定的偏倚。那么,为了保证研究结果的稳定性和可靠性,我们今天就来讨论一下,在进行统计分析时,应该如何科学有效的处理这些缺失数据呢?1、直接剔除法当脱落病例占总病例数量的比例很小时,而且病例脱落是完全随机发生的,即脱落的原因与临床试验本身无关,例如研究对象因工作出差而退出研究,或搬家而造成失访等,此时可以考虑直接舍弃脱落病例产生的缺失记录,形成一个完全数据集,仅对记录完整...

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戒馋,懒,贪

谢谢分享

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2017-10-20 17:42:04 回复

微分

谢谢分享.很好

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2017-10-19 16:24:56 回复

159********(暂无匿称)

这方面感觉自己的知识严重不足.需要进一步学习

(来自:梅斯医学APP)

2017-10-19 16:15:47 回复

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