- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT00037362
Measuring Sensitivity to Nonignorability
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
BACKGROUND:
Despite a considerable number of recent developments, missing data and associated methodology continues to be an important topic of research in biostatistics, medicine and public health. As investigators begin to understand the limitations of model-based inferences under the assumption of non-ignorable missingness, recent attention has turned to the formulation and implementation of sensitivity analyses. Having a general-purpose index to assess sensitivity to departures from ignorability would be extremely useful to researchers in a variety of fields in the health sciences. This is especially true if the index is relatively easy to compute and interpret.
DESIGN NARRATIVE:
It would be useful to have a general, easily computed diagnostic that characterizes data sets with respect to their potential for sensitivity to nonignorability. The investigators have developed a diagnostic that measures the effect of small perturbations from ignorability on coefficient estimates in the univariate linear model with missing observations.They will extend their analysis in a number of directions: i) They will develop a general class of diagnostics for Bayes and direct- likelihood inferences, and demonstrate its application to a number of important special cases. ii) They will develop an analogous theory for sensitivity to nonignorability in frequentist estimation and testing. iii) They will develop a general form of the diagnostic for the coarse-date model, a generalization of missing data that includes censoring and rounding as special cases. iv) They will analyze a number of real- world data sets that represent important cases where nonignorability is of interest, including dropout in longitudinal data, censored survival data, and cross-over in clinical trials.
Studientyp
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Beschreibung
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Mitarbeiter und Ermittler
Ermittler
- Daniel Heitjan, Columbia University Health Sciences
Publikationen und hilfreiche Links
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Schätzen)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Schätzen)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 1165
- R01HL068074 (US NIH Stipendium/Vertrag)
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