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Selection models and pattern-mixture models to analyse longitudinal quality of life data subject to drop-out.

机译:选择模型和模式混合模型来分析纵向数据的质量,这些数据可能会丢失。

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摘要

Longitudinally observed quality of life data with large amounts of drop-out are analysed. First we used the selection modelling framework, frequently used with incomplete studies. An alternative method consists of using pattern-mixture models. These are also straightforward to implement, but result in a different set of parameters for the measurement and drop-out mechanisms. Since selection models and pattern-mixture models are based upon different factorizations of the joint distribution of measurement and drop-out mechanisms, comparing both models concerning, for example, treatment effect, is a useful form of a sensitivity analysis. Copyright 2002 John Wiley & Sons, Ltd.
机译:对长期观察到的生活质量数据进行了分析,分析了这些数据的大量缺失。首先,我们使用选择建模框架,该框架经常用于不完整的研究中。另一种方法是使用模式混合模型。这些也很容易实现,但是会导致测量和退出机制的参数不同。由于选择模型和模式混合模型基于测量和退出机制的联合分布的不同因式分解,因此比较两个模型(例如涉及治疗效果)是敏感性分析的一种有用形式。版权所有2002 John Wiley&Sons,Ltd.

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