Đại dịch COVID-19 đang diễn ra đã thúc đẩy nhu cầu cấp thiết về các nghiên cứu lâm sàng toàn diện để hiểu tác động của căn bệnh này và phát triển các biện pháp can thiệp hiệu quả. Tuy nhiên, việc thiếu dữ liệu trong các nghiên cứu này có thể đặt ra những thách thức đáng kể cho việc phân tích và giải thích dữ liệu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các phương pháp thống kê quan trọng để xử lý dữ liệu bị thiếu trong các nghiên cứu lâm sàng về COVID-19, tập trung vào các kỹ thuật trong phân tích dữ liệu bị thiếu và thống kê sinh học.
Tìm hiểu về dữ liệu còn thiếu trong nghiên cứu lâm sàng về COVID-19
Dữ liệu bị thiếu đề cập đến việc thiếu các phép đo hoặc quan sát dự kiến sẽ được thu thập. Trong bối cảnh các nghiên cứu lâm sàng về COVID-19, dữ liệu bị thiếu có thể phát sinh do nhiều lý do, bao gồm cả việc bệnh nhân không tuân thủ, mất theo dõi hoặc quy trình thu thập dữ liệu không đầy đủ. Điều cần thiết là phải giải quyết dữ liệu còn thiếu một cách hiệu quả để duy trì tính toàn vẹn và giá trị của các kết quả nghiên cứu.
Các loại dữ liệu bị thiếu
Trước khi đi sâu vào các phương pháp thống kê, điều quan trọng là phải hiểu các loại dữ liệu bị thiếu khác nhau. Ba loại chính là:
- Thiếu hoàn toàn ngẫu nhiên (MCAR): Sự thiếu sót không liên quan đến bất kỳ biến được quan sát hoặc không được quan sát nào.
- Thiếu ngẫu nhiên (MAR): Sự thiếu sót liên quan đến các biến được quan sát nhưng không liên quan đến bản thân các giá trị bị thiếu.
- Thiếu không ngẫu nhiên (MNAR): Việc thiếu có liên quan đến chính các giá trị bị thiếu, ngay cả sau khi xem xét các biến quan sát.
Phương pháp thống kê để xử lý dữ liệu bị thiếu
1. Phân tích trường hợp hoàn chỉnh (CCA)
CCA liên quan đến việc chỉ sử dụng các trường hợp có dữ liệu đầy đủ cho tất cả các biến quan tâm. Mặc dù đơn giản nhưng CCA có thể dẫn đến kết quả sai lệch nếu dữ liệu bị thiếu không hoàn toàn ngẫu nhiên vì nó có thể loại trừ các quan sát quan trọng.
2. Các phương pháp quy kết đơn lẻ
Các phương pháp quy định đơn lẻ liên quan đến việc thay thế từng giá trị còn thiếu bằng một giá trị quy định duy nhất. Các kỹ thuật phổ biến bao gồm cắt cụt trung bình, cắt cụt trung bình và cắt cụt hồi quy. Tuy nhiên, các phương pháp này bỏ qua độ không đảm bảo liên quan đến các giá trị được quy định và có thể đánh giá thấp sự biến thiên của dữ liệu.
3. Nhiều lần quy kết (MI)
MI tạo ra nhiều bộ dữ liệu được quy định, cho phép kết hợp độ không đảm bảo liên quan đến các giá trị được quy định. Nó liên quan đến việc tạo ra một số bộ dữ liệu hoàn chỉnh với các giá trị được quy định khác nhau và sau đó phân tích từng bộ dữ liệu riêng biệt trước khi kết hợp các kết quả để có được ước tính tổng thể và lỗi tiêu chuẩn.
4. Ước tính khả năng tối đa (MLE)
MLE là một phương pháp thống kê ước tính các tham số mô hình dựa trên hàm khả năng. Nó có thể được sử dụng để xử lý dữ liệu bị thiếu bằng cách tối đa hóa hàm khả năng, có tính đến cơ chế dữ liệu bị thiếu và kết hợp tất cả thông tin có sẵn để có được ước tính khách quan.
5. Mô hình hỗn hợp mẫu
Các mô hình hỗn hợp mẫu cho phép kết hợp các cơ chế dữ liệu bị thiếu khác nhau và cung cấp khuôn khổ để hiểu tác động của dữ liệu bị thiếu đối với kết quả nghiên cứu. Những mô hình này nắm bắt các mô hình thiếu sót cơ bản và cho phép phân tích độ nhạy để đánh giá tính chắc chắn của các kết quả nghiên cứu.
Những thách thức và cân nhắc
Khi triển khai các phương pháp thống kê để xử lý dữ liệu còn thiếu trong các nghiên cứu lâm sàng về COVID-19, cần giải quyết một số thách thức và cân nhắc:
- Cơ chế dữ liệu bị thiếu: Hiểu bản chất của việc thiếu dữ liệu là rất quan trọng để lựa chọn phương pháp thống kê phù hợp.
- Phân tích độ nhạy: Tiến hành phân tích độ nhạy để đánh giá độ tin cậy của kết quả khi thiếu dữ liệu là điều cần thiết để đưa ra kết luận hợp lệ.
- Tính minh bạch và báo cáo: Cần phải báo cáo minh bạch về các phương pháp xử lý dữ liệu còn thiếu và tác động của chúng đến kết quả nghiên cứu để nâng cao khả năng diễn giải và khả năng tái tạo của các phát hiện.
Phần kết luận
Việc xử lý hiệu quả dữ liệu còn thiếu là yếu tố then chốt để đảm bảo tính hợp lệ và độ tin cậy của các phát hiện trong nghiên cứu lâm sàng về COVID-19. Bằng cách tận dụng các phương pháp thống kê tiên tiến trong phân tích dữ liệu bị thiếu và thống kê sinh học, các nhà nghiên cứu có thể giảm thiểu tác động của dữ liệu bị thiếu và nâng cao chất lượng của bằng chứng được tạo ra. Khi đại dịch tiếp tục phát triển, việc áp dụng các phương pháp thống kê mạnh mẽ sẽ vẫn rất quan trọng trong việc nâng cao hiểu biết của chúng ta về COVID-19 và hướng dẫn các biện pháp can thiệp dựa trên bằng chứng.