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Attrition Bias Related to Missing Outcome Data: A Longitudinal Simulation Study

机译:与缺少结果数据相关的损耗偏见:纵向仿真研究

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摘要

Background: Most longitudinal studies do not address potential selection biases due to selective attrition. Using empirical data and simulating additional attrition, we investigated the effectiveness of common approaches to handle missing outcome data from attrition in the association between individual education level and change in body mass index (BMI).
机译:背景:大多数纵向研究没有因选择性磨损而解决潜在的选择偏差。 利用经验数据和模拟额外的磨损,我们调查了常见方法的有效性,以处理各个教育水平与体重指数(BMI)之间的关系中的磨损中缺失的磨损。

著录项

  • 来源
    《Epidemiology》 |2018年第1期|共9页
  • 作者单位

    UPMC Univ Paris 06 Sorbonne Univ Pierre Louis Inst Epidemiol &

    Publ Hlth UMR S 1136 Paris;

    UPMC Univ Paris 06 Sorbonne Univ Pierre Louis Inst Epidemiol &

    Publ Hlth UMR S 1136 Paris;

    Univ Calif San Diego Dept Family Med &

    Publ Hlth La Jolla CA 92093 USA;

    Ctr Invest Prevent &

    Clin Paris France;

    UPMC Univ Paris 06 Sorbonne Univ Pierre Louis Inst Epidemiol &

    Publ Hlth UMR S 1136 Paris;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 流行病学与防疫;
  • 关键词

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