Probíhající pandemie COVID-19 vyvolala naléhavou potřebu komplexních klinických studií s cílem porozumět dopadu nemoci a vyvinout účinné intervence. Chybějící data v těchto studiích však mohou představovat značné problémy pro analýzu a interpretaci dat. V tomto článku prozkoumáme klíčové statistické přístupy pro nakládání s chybějícími daty v klinických studiích COVID-19 se zaměřením na techniky v rámci analýzy chybějících dat a biostatistiky.
Pochopení chybějících dat v klinických studiích COVID-19
Chybějící údaje se týkají absence měření nebo pozorování, u kterých se očekává, že budou shromážděny. V souvislosti s klinickými studiemi COVID-19 mohou chybět údaje z různých důvodů, včetně nedodržování předpisů ze strany pacientů, ztráty sledování nebo neadekvátních procesů shromažďování údajů. Je nezbytné účinně řešit chybějící údaje, aby byla zachována integrita a platnost výsledků studie.
Typy chybějících dat
Než se ponoříme do statistických přístupů, je důležité porozumět různým typům chybějících dat. Tři primární typy jsou:
- Chybějící zcela náhodně (MCAR): Chybějící nesouvisí s žádnými pozorovanými nebo nepozorovanými proměnnými.
- Missing at Random (MAR): Chybění souvisí s pozorovanými proměnnými, ale ne s chybějícími hodnotami samotnými.
- Missing Not at Random (MNAR): Chybění souvisí se samotnými chybějícími hodnotami, a to i po zvážení pozorovaných proměnných.
Statistické přístupy pro nakládání s chybějícími daty
1. Kompletní případová analýza (CCA)
CCA zahrnuje použití pouze případů s úplnými údaji pro všechny sledované proměnné. I když je to jednoduché, CCA může vést ke zkresleným výsledkům, pokud chybějící data nejsou zcela náhodná, protože může vyloučit důležitá pozorování.
2. Jednoduché imputační metody
Metody jednoduché imputace zahrnují nahrazení každé chybějící hodnoty jednou imputovanou hodnotou. Běžné techniky zahrnují střední imputaci, mediánovou imputaci a regresní imputaci. Tyto metody však ignorují nejistotu spojenou s imputovanými hodnotami a mohou podceňovat variabilitu údajů.
3. Vícenásobná imputace (MI)
MI vytváří více imputovaných datových sad, což umožňuje začlenění nejistoty spojené s imputovanými hodnotami. Zahrnuje generování několika úplných datových sad s různými imputovanými hodnotami a následnou analýzu každé datové sady samostatně před kombinováním výsledků za účelem získání celkových odhadů a standardních chyb.
4. Odhad maximální pravděpodobnosti (MLE)
MLE je statistická metoda, která odhaduje parametry modelu na základě věrohodnostní funkce. Lze jej použít ke zpracování chybějících údajů maximalizací věrohodnostní funkce, zohledněním mechanismu chybějících údajů a začleněním všech dostupných informací k získání nezkreslených odhadů.
5. Modely směsí vzorů
Modely směsí vzorů umožňují začlenění různých mechanismů chybějících údajů a poskytují rámec pro pochopení dopadu chybějících údajů na výsledky studie. Tyto modely zachycují základní vzorce chybějících informací a umožňují analýzy citlivosti k posouzení robustnosti zjištění studie.
Výzvy a úvahy
Při zavádění statistických přístupů k nakládání s chybějícími údaji v klinických studiích COVID-19 je třeba se zabývat několika problémy a úvahami:
- Mechanismus chybějících dat: Pochopení podstaty chybějících údajů je zásadní pro výběr vhodného statistického přístupu.
- Analýzy citlivosti: Pro vyvození platných závěrů je nezbytné provádět analýzy citlivosti za účelem posouzení robustnosti výsledků v případě chybějících dat.
- Transparentnost a podávání zpráv: Transparentní podávání zpráv o metodách nakládání s chybějícími údaji a jejich dopadu na výsledky studií je nezbytné pro zlepšení interpretovatelnosti a reprodukovatelnosti zjištění.
Závěr
Efektivní nakládání s chybějícími údaji je klíčové pro zajištění platnosti a spolehlivosti nálezů v klinických studiích COVID-19. Využitím pokročilých statistických přístupů v rámci analýzy chybějících dat a biostatistiky mohou výzkumníci zmírnit dopad chybějících dat a zvýšit kvalitu generovaných důkazů. Vzhledem k tomu, že se pandemie nadále vyvíjí, bude použití robustních statistických metod i nadále zásadní pro pokrok v našem chápání COVID-19 a pro vedení intervencí založených na důkazech.