多案例分享:如何规范撰写统计分析方法
Dr Shi

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擅长:横断面调查、病例对照和队列
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2021-06-11 来源:医咖会

针对统计分析方法的撰写,小咖整理了来自医咖会合作伙伴石瑀博士的一场讲座《临床研究方案中统计分析部分的撰写》,上一期我们推送了前半部分内容,涉及:连续变量的分组方法和依据、主要和次要结局的统计分析方法以及亚组分析。

本期为大家介绍后半部分的内容,包括缺失数据处理和敏感性分析,并通过一个研究计划书的修改案例,让大家直观感受规范的统计分析写法。

缺失数据的处理

无论开展多么高质量的临床试验、病例对照研究或者队列研究,缺失数据的问题都是不可避免的。此时,对于缺失数据的处理方法,需要在统计分析部分进行详细的描述

比如有篇论文写到:“我们对缺失数据的分析基于随机缺失假设,使用了MICE方法在STATA中进行填充。通过多因素logistic回归分析了10个填充后的数据副本,根据这10个副本中的估值,计算了均值并且计算调整后的标准误….”

下图中是另一个案例,由于有些患者收集的资料不全,或者患者脱落、死亡等原因,存在缺失数据,需要进行多重数据填补。

图片

下图是我近期刚投稿的一篇文章,估计大气污染物对心衰患者预后的影响。评价的是长期污染物的暴露效应,长期暴露的定义为患者入组前365天的平均暴露水平。但是大气污染物监测站点数据存在缺失。在这篇文章的方法学部分描述如下, 12天的缺失数据相对于计算365天的均值而言,影响有限(limited effect),因此对于这部分缺失我们直接忽略。虽然是直接忽略,但是仍需要在方法学部分进行描述。对于处理缺失数据的方法,例如采用末次观测值结转或者多重填补甚至是忽略,一定要在统计学方法部分进行详细的描述,并给出选择该方法的依据或考量。

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