Imputation strategies for missing binary outcomes in cluster randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Attrition, which leads to missing data, is a common problem in cluster randomized trials (CRTs), where groups of patients rather than individuals are randomized. Standard multiple imputation (MI) strategies may not be appropriate to impute missing data from CRTs since they assume independent data. In this paper, under the assumption of missing completely at random and covariate dependent missing, we compared six MI strategies which account for the intra-cluster correlation for missing binary outcomes in CRTs with the standard imputation strategies and complete case analysis approach using a simulation study. METHOD: We considered three within-cluster and three across-cluster MI strategies for missing binary outcomes in CRTs. The three within-cluster MI strategies are logistic regression method, propensity score method, and Markov chain Monte Carlo (MCMC) method, which apply standard MI strategies within each cluster. The three across-cluster MI strategies are propensity score method, random-effects (RE) logistic regression approach, and logistic regression with cluster as a fixed effect. Based on the community hypertension assessment trial (CHAT) which has complete data, we designed a simulation study to investigate the performance of above MI strategies. RESULTS: The estimated treatment effect and its 95% confidence interval (CI) from generalized estimating equations (GEE) model based on the CHAT complete dataset are 1.14 (0.76 1.70). When 30% of binary outcome are missing completely at random, a simulation study shows that the estimated treatment effects and the corresponding 95% CIs from GEE model are 1.15 (0.76 1.75) if complete case analysis is used, 1.12 (0.72 1.73) if within-cluster MCMC method is used, 1.21 (0.80 1.81) if across-cluster RE logistic regression is used, and 1.16 (0.82 1.64) if standard logistic regression which does not account for clustering is used. CONCLUSION: When the percentage of missing data is low or intra-cluster correlation coefficient is small, different approaches for handling missing binary outcome data generate quite similar results. When the percentage of missing data is large, standard MI strategies, which do not take into account the intra-cluster correlation, underestimate the variance of the treatment effect. Within-cluster and across-cluster MI strategies (except for random-effects logistic regression MI strategy), which take the intra-cluster correlation into account, seem to be more appropriate to handle the missing outcome from CRTs. Under the same imputation strategy and percentage of missingness, the estimates of the treatment effect from GEE and RE logistic regression models are similar.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,262 | 0,393 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».