中医诊疗以个体化辨证论治和复杂干预为特点,接近真实世界研究的队列设计更能充分显示中医诊疗优势,但由于队列研究存在样本量大、研究周期长、开放度高、允许偏倚等问题,直接或间接破坏了数据完整性.传统以删失、均值替代为主的数据处理方法容易造成样本浪费,降低了统计效能,而以多重填补和最大似然思想为基础的数据缺失处理方法较多又难以选择,且方法间存在误用的问题.若能按照数据缺失判定、方法选用及拟合、拟合效果评价三个步骤,并根据缺失数据的属性仔细辨别方法间的区别和使用条件,构建中医临床队列研究的缺失数据拟合处理路径,将有效提高数据质量,使拟合后数据接近患者治疗的真实世界,更确切和真实地反映中医药临床疗效.
作者：吕晓颖；王欣欣；艾艳珂
来源：中医杂志 2019 年 60卷 4期
