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Return-to-baseline multiple imputation for missing values in clinical trials

插补(统计学) 缺少数据 估计员 基线(sea) 统计 计算机科学 计量经济学 数学 海洋学 地质学
作者
Yongming Qu,Biyue Dai
出处
期刊:Cornell University - arXiv
标识
DOI:10.48550/arxiv.2111.09423
摘要

Return-to-baseline is an important method to impute missing values or unobserved potential outcomes when certain hypothetical strategies are used to handle intercurrent events in clinical trials. Current return-to-baseline approaches seen in literature and in practice inflate the variability of the "complete" dataset after imputation and lead to biased mean estimators {when the probability of missingness depends on the observed baseline and/or postbaseline intermediate outcomes}. In this article, we first provide a set of criteria a return-to-baseline imputation method should satisfy. Under this framework, we propose a novel return-to-baseline imputation method. Simulations show the completed data after the new imputation approach have the proper distribution, and the estimators based on the new imputation method outperform the traditional method in terms of both bias and variance, when missingness depends on the observed values. The new method can be implemented easily with the existing multiple imputation procedures in commonly used statistical packages.

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