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The impact of missing data on analyses of a time-dependent exposure in a longitudinal cohort: a simulation study

机译:缺失数据对纵向队列中时间相关暴露分析的影响:模拟研究

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摘要

BackgroundMissing data often cause problems in longitudinal cohort studies with repeated follow-up waves. Research in this area has focussed on analyses with missing data in repeated measures of the outcome, from which participants with missing exposure data are typically excluded. We performed a simulation study to compare complete-case analysis with Multiple imputation (MI) for dealing with missing data in an analysis of the association of waist circumference, measured at two waves, and the risk of colorectal cancer (a completely observed outcome).
机译:背景资料的缺失通常会在纵向队列研究中伴随重复的随访波而引起问题。该领域的研究重点是在重复测量结果中缺少数据的分析,通常从中排除暴露数据缺失的参与者。我们进行了一项模拟研究,以比较完整病例分析和多重插补(MI),以分析丢失的数据,分析腰围与腰围之间的相关性(两次波浪测量)以及结直肠癌的风险(完全观察到的结局)。

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