HEOR 研究は欠損データをどのように処理しますか? – ヘルスケアエコノミスト

それは、論文での質問に対する答えです。 ムケルジーら。 (2023年)。 著者らは、この論文の「HEOR 研究」を次のように定義しています。

…ランダム化を使用して二次/事後分析を実施した現実世界の証拠研究
対照試験（RCT）データ、および関心のある結果がプリファレンスベースのユーティリティ（EQ-5Dなど）を含むコストまたはPROである試験内のコスト-ユーティリティ分析。

欠損データを代入するための最も適切なアプローチは、データがどのように欠損しているかについての仮定によって異なります。

• 完全にランダムに欠落する (MCAR): 研究内のすべての変数の観測値または未観測値は、観測値が欠落する確率に影響を与えません。
• ランダムに欠落 (MAR)。 特定の変数の欠損データの確率は、データセット内の変数の観測値 (データセット内の他の変数の観測値、または以前の時点での同じ変数の観測値) に関連付けられますが、欠損データには関連付けられません。 MAR がデータセット内で保持されるかどうかをテストすることはできません。
• ランダムではない欠落 (MNAR)。 この場合、特定の変数のデータが欠落している確率は、その特定の変数の基礎となる値に関連しています。 MNAR は、無視できる (データ収集プロセスとは関係なく欠損値が発生する場合) 場合と、無視できない (観測されていない変数または欠損値自体に依存する欠損メカニズムに構造的な原因がある場合) の場合があります。

欠損データに対処するために、完全ケース分析 (CCA)、利用可能なケース (AC) 分析、多重代入 (MI)、連鎖方程式による多重代入 (MICE)、予測平均マッチングなどのさまざまな手法が利用可能です。

医療経済学とアウトカム研究 (HEOR) でどのアプローチが一般的に使用されているかをより深く理解するために、著者らは PubMed で体系的な文献レビューを実施し、不足しているコスト、有用性、または患者報告のアウトカム指標に対処するためにどのような種類の統計手法が使用されているかを検討しました。

著者らは、多重代入、連鎖方程式による多重代入、および完全ケース分析が最も一般的に使用されることを発見しました。

特定された 1,433 件の記録から、40 件の論文が含まれていました。 13 件の研究は経済的評価でした。 30 の研究では多重代入が使用され、17 の研究では連鎖方程式による多重代入が使用され、15 の研究では完全なケース分析が使用されました。 17 件の研究は欠落しているコスト データに対処し、23 件の研究は欠落している結果データに対処しました。 11 件の研究では単一の方法が報告されていますが、20 件の研究では欠損データに対処するために複数の方法が使用されています。

著者らは、RCT のコンテキストで欠損データを処理する方法に関する HEOR 方法論の文献が大量に見つかったことに注目しています。 しかし、これらの推奨事項を実際に実装し、欠落しているデータを補完しようとした研究はほとんどありませんでした。 記事全文を読むことができます ここ。