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Imputation strategies for missing binary outcomes in cluster randomized trials

机译:群集随机试验中缺少二元结果的归因策略

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摘要

BackgroundAttrition, 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.
机译:背景损耗会导致数据丢失,这是在群集随机试验(CRT)中常见的问题,在该试验中,患者组而不是个人被随机分组​​。标准多重插补(MI)策略可能不适合估算CRT丢失的数据,因为它们采用独立的数据。在本文中,在完全随机缺失和协变量相关缺失的假设下,我们使用模拟研究比较了六种MI策略,这些MI策略将CRT中二元结果缺失的群内相关性与标准归因策略和完整案例分析方法进行了比较。

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