Abstrato

Uma análise de modelos de seleção para ensaios clínicos longitudinais incompletos devido a abandono: uma aplicação a dados de ensaios multicêntricos

Ali Satty

Um problema comum encontrado na análise estatística é o dos dados em falta, que ocorre quando algumas variáveis ??têm valores em falta em algumas unidades. O presente artigo trata da análise de medidas longitudinais contínuas com dados incompletos devido ao abandono não ignorável. Em dados de medições repetidas, como solução para tal problema, o modelo de seleção assume um mecanismo de abandono dependente do resultado e, em conjunto, tanto a medição como o processo de abandono de medidas repetidas. Consideramos a construção de um tipo particular de modelo de seleção que utiliza um modelo de regressão logística para descrever a dependência dos indicadores de evasão da medição longitudinal. Focámo-nos na utilização do modelo de Diggle-Kenward como ferramenta para avaliar a sensibilidade de um modelo de seleção em termos das premissas de modelação. O nosso principal objetivo aqui é investigar a influência na inferência que pode ser exercida sobre os dados considerados pelo processo de abandono. Restringimos a atenção a um modelo para medidas gaussianas repetidas, sujeito a abandonos potencialmente não aleatórios. Para investigar isto, realizámos uma aplicação para análise de ensaios clínicos longitudinais incompletos com abandono, utilizando um exemplo prático sob a forma de dados de ensaios clínicos multicêntricos.