Исследования фармаконадзора и безопасности лекарств играют решающую роль в мониторинге безопасности и эффективности лекарств. Однако обработка недостающих данных является распространенной проблемой в этих исследованиях, которая требует тщательного статистического анализа. В этом тематическом блоке мы рассмотрим ключевые статистические аспекты устранения недостающих данных в исследованиях фармаконадзора и безопасности лекарств, уделяя особое внимание анализу недостающих данных и биостатистике.
Понимание недостающих данных в исследованиях фармаконадзора и безопасности лекарств
Отсутствующие данные относятся к отсутствию наблюдений или измерений определенных переменных в исследовании. В исследованиях по фармаконадзору и безопасности лекарственных средств отсутствие данных может возникнуть по разным причинам, например, из-за выбытия пациентов, неполной отчетности или отсутствия последующего наблюдения. Крайне важно надлежащим образом устранить недостающие данные, чтобы обеспечить достоверность и надежность результатов исследования.
Типы отсутствующих данных
В контексте исследований по фармаконадзору и безопасности лекарственных средств недостающие данные можно разделить на три основных типа: полное отсутствие данных (MCAR), отсутствие случайных данных (MAR) и отсутствие неслучайных данных (MNAR). Понимание природы недостающих данных необходимо для выбора наиболее подходящих статистических методов обработки недостающих данных.
Статистические соображения при анализе отсутствующих данных
При восполнении недостающих данных в исследованиях фармаконадзора и безопасности лекарственных средств необходимо учитывать несколько статистических соображений:
- Выявление и понимание механизмов отсутствия данных : важно оценить механизм отсутствия данных, т.е. связано ли отсутствие с наблюдаемыми переменными или с ненаблюдаемыми переменными. Это понимание помогает в выборе соответствующих статистических методов.
- Методы вменения . Вменение включает замену отсутствующих значений оценочными значениями, основанными на наблюдаемых данных. В зависимости от характера недостающих данных и лежащих в их основе допущений можно использовать различные методы вменения, такие как вменение среднего значения, множественное вменение и регрессионное вменение.
- Выбор статистических моделей . Выбор правильных статистических моделей, которые могут учесть недостающие данные, имеет решающее значение. Для соответствующей обработки недостающих данных можно использовать такие методы, как модели смешанных эффектов, обобщенные уравнения оценки (GEE) и модели сочетания шаблонов.
- Анализ чувствительности . Крайне важно провести анализ чувствительности для оценки устойчивости результатов исследования к различным предположениям о механизме отсутствия данных. Это помогает оценить потенциальное влияние недостающих данных на результаты исследования.
- Обработка информативного отсутствия : если отсутствие информации нельзя игнорировать, для учета информативного отсутствия могут потребоваться специальные методы, такие как модели выбора или модели сочетания шаблонов.
Биостатистика в устранении недостающих данных
Биостатистика играет фундаментальную роль в восполнении недостающих данных в исследованиях фармаконадзора и безопасности лекарств. Биостатисты работают над разработкой и применением статистических методологий для обработки недостающих данных, обеспечивая достоверность выводов исследования. Они применяют ряд передовых статистических методов, включая байесовские методы, для решения проблем с недостающими данными в исследованиях фармаконадзора.
Заключение
Надлежащая обработка недостающих данных в исследованиях фармаконадзора и безопасности лекарственных средств имеет решающее значение для обеспечения точности и надежности результатов исследований. Учитывая соответствующие статистические соображения и используя биостатистический опыт, исследователи могут эффективно решать проблемы с недостающими данными и делать обоснованные выводы из своих исследований.