2016年4月27日 Posted by aihara

欠損値(missing data)に関するimputation strategy

SRにおいて、”欠損値(missing data)”は、Risk of biasのうちの”不完全なアウトカム報告”につながります。
“missing data”のある試験をどのように対処すべきかという問題に対して、‘‘worst-case scenario,’’を始めとしたさまざまな補完戦略(imputation strategy)があります。GRADEmemberによる関連論文が発表されており、2値アウトカムのケースの解析法が以下の図です。

 

●2値アウトカム:
Addressing Dichotomous Data for Participants Excluded from Trial Analysis: A Guide for Systematic Reviewers
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23451162

 

●連続アウトカム:
・同じ尺度の場合:
Addressing continuous data for participants excluded from trial analysis:a guide for systematic reviewers
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23774111

・異なる尺度の場合:
Addressing continuous data measured with different instruments for participants excluded from trial analysis:a guide for systematic reviewers
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24613497

 

でもって、さらにGRADE working groupは、missing dataに伴うrisk of biasのグレードダウン評価を補完戦略で考え、さらに診療ガイドラインのエビデンスの質評価にも利用いようと主張しています。

■研究における参加の流れ
figure

■解析方法
table1

■missing matrix
missing_matrix

 

About aihara

Gordon GuyattやHolger Schunemann、Yngve Falck-YtterらとともにGRADE working groupメンバーとして、GRADEシステムの適切な普及につとめています。

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