Missing covariate data in clinical research: when and when not to use the missing-indicator method for analysis
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,098 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
Missing data are a frequently encountered problem in epidemiologic and clinical research.[1][1],[2][2] One approach is to include in the analysis only those participants without missing observations (complete or available case analysis).[1][1]–[4][3] However, in addition to reducing statistical
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La notice
- Revue
- Canadian Medical Association Journal
- Thématique
- Statistical Methods and Bayesian Inference
- Domaine
- Mathematics
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- Economic and Social Research CouncilNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekCancer Research UK
- Mots-clés
- Missing dataCovariateComputer scienceData miningData scienceStatisticsMachine learningMathematics
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui