隙間に注意：縦断データにおけるアウトカム発生率推定時の欠損期間への対処

科学分野:

• 生物統計学; 疫学; 縦断データ分析

背景:

• 縦断研究では、訪問の欠落や参加者の脱落により、欠損データが頻繁に発生する。
• これらのデータギャップは、アウトカム発生率の正確な推定を複雑にする。
• これらのギャップを理解し、対処することは、信頼できる研究結果にとって不可欠である。

研究 の 目的:

• 縦断データセットにおけるデータギャップの基本を探求すること。
• アウトカム発生率推定時の欠損データ処理のための様々な方法を比較すること。
• 様々な欠損メカニズムの下で、様々なアプローチのバイアスと精度を評価すること。

主な方法:

• 1000人を10回の訪問にわたって追跡するシミュレーション研究を実施した。
• 欠損とアウトカムの関係を変化させた4つのデータ生成メカニズムを使用した。
• アウトカムリスクと発生率の推定のために、粗な方法、打ち切り補正重み（IPCW）、観察補正重み（IPOW）、および多重代入法（MI）を比較した。

主要な成果:

• 粗な方法は、特に参加者がギャップの後に復帰した場合、独立した欠損であってもバイアスを示した。; IPCWおよびMIは、シナリオやアウトカムの種類を通じて相対的に偏りがないことを示した。; MIはより大きな精度を提供した。; IPOW方法は、永続的なアウトカムに対して偏りがあり、IPCWまたはMIよりも精度が低かった。

結論:

• データギャップの後に参加者が復帰することを許容する粗な方法は、潜在的なバイアスのために推奨されない。
• これらのバイアスのある結果は、欠損がアウトカムに独立している場合でも発生する可能性がある。
• 研究者は、縦断研究におけるデータギャップを正確に処理するために、打ち切りまたは多重代入法を選択すべきである。