Comment traiter avec des données manquantes d'un essai clinique
La plupart des essais cliniques ont des données incomplètes pour une ou plusieurs variables, qui peut être un véritable casse-tête lors de l'analyse de vos données. Les aspects statistiques de données manquantes sont assez compliquées, donc vous devriez consulter un statisticien si vous avez plus de valeurs manquantes, isolés simplement occasionnels. Voici quelques approches couramment utilisées pour faire face à des données manquantes:
Exclure un cas d'une analyse si l'une des variables requises pour que l'analyse est manquant. Cette approche permet de réduire le nombre de cas analysables, parfois assez fortement (en particulier dans la régression multiple, où l'ensemble de l'affaire doit être jeté dehors, même si un seul des variables de la régression est manquant).
Et si le résultat est manquant pour une raison qui est lié à l'efficacité du traitement, l'exclusion du cas peut biaiser les résultats.
Remplacer (imputer) Une valeur manquante par la moyenne (ou médiane) de toutes les valeurs disponibles pour cette variable. Cette approche est assez fréquent, mais il introduit plusieurs types de biais dans vos résultats, il est donc pas une bonne technique à utiliser.
Si l'un d'une série de mesures séquentielles sur un sujet est manquante (comme le troisième d'une série de valeurs hebdomadaires de glucose), utilisez la valeur précédente dans la série. Cette technique est appelée Dernière observation reportée (RADO) et est l'une des stratégies les plus largement utilisés. RADO produit habituellement des résultats "conservatrices", ce qui rend plus difficile de prouver l'efficacité.
Cette approche est très populaire avec les régulateurs, qui veulent mettre le fardeau de la preuve sur le médicament.
Des méthodes plus complexes peuvent également être utilisés, comme l'estimation de la valeur manquante d'une variable basée sur la relation entre cette variable et les autres variables de l'ensemble de données, ou en utilisant une méthode analytique comme mesures répétées modèle mixte (MMRM) analyse, qui utilise toutes les données disponibles et ne rejette pas une affaire simplement parce que une variable est manquant.
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