Շարունակվող COVID-19 համաճարակը առաջացրել է համապարփակ կլինիկական ուսումնասիրությունների հրատապ անհրաժեշտություն՝ հիվանդության ազդեցությունը հասկանալու և արդյունավետ միջամտություններ մշակելու համար: Այնուամենայնիվ, այս ուսումնասիրություններում բացակայող տվյալները կարող են զգալի դժվարություններ առաջացնել տվյալների վերլուծության և մեկնաբանման համար: Այս հոդվածում մենք կուսումնասիրենք COVID-19-ի կլինիկական հետազոտություններում բացակայող տվյալների մշակման հիմնական վիճակագրական մոտեցումները՝ կենտրոնանալով բացակայող տվյալների վերլուծության և կենսավիճակագրության տեխնիկայի վրա:
Հասկանալով բացակայող տվյալները COVID-19 կլինիկական հետազոտություններում
Բացակայող տվյալները վերաբերում են չափումների կամ դիտարկումների բացակայությանը, որոնք ակնկալվում են հավաքել: COVID-19-ի կլինիկական ուսումնասիրությունների համատեքստում բացակայող տվյալներ կարող են առաջանալ տարբեր պատճառներով, ներառյալ հիվանդի անհամապատասխանությունը, հետևողականության կորուստը կամ տվյալների հավաքագրման ոչ համարժեք գործընթացները: Կարևոր է արդյունավետ կերպով անդրադառնալ բացակայող տվյալներին՝ ուսումնասիրության արդյունքների ամբողջականությունն ու վավերականությունը պահպանելու համար:
Բացակայող տվյալների տեսակները
Նախքան վիճակագրական մոտեցումների մեջ խորանալը, կարևոր է հասկանալ բացակայող տվյալների տարբեր տեսակները: Երեք հիմնական տեսակներն են.
- Լրիվ պատահականորեն բացակայում է (MCAR). Բացակայությունը կապված չէ որևէ դիտարկված կամ չդիտարկվող փոփոխականի հետ:
- Բացակայում է պատահականորեն (MAR). Բացակայությունը կապված է դիտարկված փոփոխականների հետ, բայց ոչ հենց բացակայող արժեքների հետ:
- Բացակայում է ոչ պատահական (MNAR). Բացակայությունը կապված է հենց բացակայող արժեքների հետ, նույնիսկ դիտարկված փոփոխականները դիտարկելուց հետո:
Բացակայող տվյալների մշակման վիճակագրական մոտեցումներ
1. Գործի ամբողջական վերլուծություն (CCA)
CCA-ն ներառում է շահագրգիռ բոլոր փոփոխականների համար միայն ամբողջական տվյալներով դեպքերի օգտագործումը: Թեև պարզ է, CCA-ն կարող է հանգեցնել կողմնակալ արդյունքների, եթե բացակայող տվյալները լիովին պատահական չեն, քանի որ այն կարող է բացառել կարևոր դիտարկումները:
2. Մեկ հաշվառման մեթոդներ
Եզակի մուտքագրման մեթոդները ներառում են յուրաքանչյուր բացակայող արժեքի փոխարինում մեկ վերագրվող արժեքով: Ընդհանուր տեխնիկան ներառում է միջինի իմպուտացիան, մեդիանայի իմպուտացիան և ռեգրեսիոն իմպուտացիան: Այնուամենայնիվ, այս մեթոդները անտեսում են ենթադրյալ արժեքների հետ կապված անորոշությունը և կարող են թերագնահատել տվյալների փոփոխականությունը:
3. Բազմակի իմպուտացիա (MI)
MI-ն ստեղծում է բազմաթիվ ենթադրյալ տվյալների հավաքածուներ՝ թույլ տալով ներառել անորոշությունը՝ կապված ենթադրվող արժեքների հետ: Այն ներառում է մի քանի ամբողջական տվյալների հավաքածուներ՝ տարբեր ենթադրյալ արժեքներով, և այնուհետև յուրաքանչյուր տվյալների բազայի առանձին վերլուծություն՝ նախքան արդյունքները համադրելը ընդհանուր գնահատականներ և ստանդարտ սխալներ ստանալու համար:
4. Առավելագույն հավանականության գնահատում (MLE)
MLE-ը վիճակագրական մեթոդ է, որը գնահատում է մոդելի պարամետրերը՝ հիմնվելով հավանականության ֆունկցիայի վրա: Այն կարող է օգտագործվել բացակայող տվյալները կարգավորելու համար՝ առավելագույնի հասցնելով հավանականության ֆունկցիան՝ հաշվի առնելով բացակայող տվյալների մեխանիզմը և ներառելով բոլոր առկա տեղեկությունները՝ անաչառ գնահատականներ ստանալու համար:
5. Կաղապարների խառնուրդի մոդելներ
Նախշերի խառնուրդի մոդելները թույլ են տալիս ներառել բացակայող տվյալների տարբեր մեխանիզմներ և հիմք են տալիս ուսումնասիրության արդյունքների վրա բացակայող տվյալների ազդեցությունը հասկանալու համար: Այս մոդելները ֆիքսում են բացակայության հիմքում ընկած օրինաչափությունները և թույլ են տալիս զգայունության վերլուծություններ՝ ուսումնասիրության արդյունքների կայունությունը գնահատելու համար:
Մարտահրավերներ և նկատառումներ
COVID-19-ի կլինիկական հետազոտություններում բացակայող տվյալների մշակման վիճակագրական մոտեցումներ կիրառելիս պետք է ուշադրություն դարձնել մի քանի մարտահրավերների և նկատառումների.
- Բացակայող տվյալների մեխանիզմ. Բացակայության բնույթը հասկանալը կարևոր է համապատասխան վիճակագրական մոտեցում ընտրելու համար:
- Զգայունության վերլուծություն. Զգայունության վերլուծությունների անցկացումը՝ արդյունքների կայունությունը գնահատելու համար՝ բացակայող տվյալների առկայության դեպքում, կարևոր է հիմնավոր եզրակացություններ անելու համար:
- Թափանցիկություն և հաշվետվություն. բացակայող տվյալների մշակման մեթոդների և ուսումնասիրության արդյունքների վրա դրանց ազդեցության վերաբերյալ թափանցիկ հաշվետվությունն անհրաժեշտ է բացահայտումների մեկնաբանելիությունն ու վերարտադրելիությունը բարձրացնելու համար:
Եզրակացություն
Բացակայող տվյալների արդյունավետ մշակումը առանցքային է COVID-19-ի կլինիկական հետազոտությունների արդյունքների վավերականությունն ու հավաստիությունն ապահովելու համար: Օգտագործելով առաջադեմ վիճակագրական մոտեցումներ բացակայող տվյալների վերլուծության և կենսավիճակագրության շրջանակներում, հետազոտողները կարող են մեղմել բացակայող տվյալների ազդեցությունը և բարձրացնել ստացված ապացույցների որակը: Քանի որ համաճարակը շարունակում է զարգանալ, կայուն վիճակագրական մեթոդների կիրառումը կմնա վճռորոշ՝ COVID-19-ի մասին մեր ըմբռնումն առաջ մղելու և ապացույցների վրա հիմնված միջամտություններն ուղղորդելու համար: