在分析顺序和二分法结果的医院间差异时处理缺失值:一个模拟研究
Reinier C A van Linschoten1,2,3, Marzyeh Amini4, Nikki van Leeuwen4
1Public Health, Erasmus MC, Rotterdam, Netherlands r.vanlinschoten@erasmusmc.nl.
在医院绩效比较中处理缺失的数据至关重要. "多重归因,然后删除"在顺序和二分法结果中被证明是最可靠的,在MR CLEAN注册表研究中最大限度地降低了偏差并提高了可靠性.
科学领域:
- 医疗保健服务研究 医疗服务研究
- 生物统计学 生物统计学
- 临床流行病学临床流行病学
背景情况:
- 缺失的数据在医院绩效注册表中很常见,这使得结果的比较变得复杂.
- 在医院绩效分析的通用线性混合模型中处理缺失数据的最佳方法仍然不清楚.
研究的目的:
- 为了比较医院绩效分析中各种缺失数据处理方法的顺序和二分法结果.
- 确定最可靠的方法来估计医院效应,当数据缺失时.
主要方法:
- 一项模拟研究使用来自MR CLEAN注册表 (17家医院) 的数据.
- 在完全随机缺失 (MCAR),随机缺失 (MAR) 和不随机缺失 (MNAR) 场景下比较完整案例分析,单次归咎,多次归咎和删除方法.
- 使用平均平方误差 (MSE) 评估偏差和可靠性,相对于完整的病例估计.
主要成果:
- 所有测试的方法都在医院效应估计中引入了对顺序 (修改的兰金表) 和二分法结果的偏差.
- "多重归算,然后删除"方法在所有模拟的缺失数据模式中显示了最低的MSE.
- 在MNAR条件下,偏见和MSE随着更高比例的缺失数据和MNAR条件下增加.
结论:
- 建议使用"多重归算,然后删除"方法来处理缺失的数据,以便在比较医院在顺序和二分法结果上的表现时进行处理.
- 这种方法在通用线性混合模型中提供了最少的偏差和最高的可靠性.
- 仔细考虑缺失的数据机制对于准确的医院绩效评估至关重要.
更多相关视频
05:15Cutoff Value of Phase Angle by Bioelectrical Impedance Analysis at Admission as a Prognostic Factor in Patients with Acute Heart Failure
Published on: June 10, 2025
07:22Glycemic Impact on Knee Osteoarthritis Symptoms on Physical, Radiographic, and Inflammatory Markers among Individuals Aged 50 and Over with Diabetes
Published on: March 7, 2025
相关概念视频
Ordinal Level of Measurement
Data measured using an ordinal scale are similar to nominal scale data, but there is one major difference. The ordinal scale data can be ordered. An example of ordinal scale data is a list of the top five national parks...
Comparing the Survival Analysis of Two or More Groups
Ranks
Odds Ratio
The Mantel-Cox Log-Rank Test
Nominal Level of Measurement
The data that cannot be measured but can be grouped into categories fall under the nominal level of measurement. Data that is measured using a nominal...
