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中医针刺治疗功能性便秘研究

在纵向研究中随访时间长，数据的缺失现象难以避免。模式混合模型作为验证随机缺失机制敏感性方法，得到美国国家研究委员会及众多杂志所展示，有研究表明当数据缺失机制未知或非随机缺失时该方法尤为适用。
本文介绍了无论随机缺失还是非随机缺失条件，多重填补处理数据的步骤，克服了常规统计思维认为多重填补方法仅限于随机缺失的假设。考虑到临床患者数据缺失的实际特征规律，比如完全自主排便不能得到很好提高的患者易出现缺失值，我们引入了带缺失校正的模式混合模型方法，不同校正水平下，2组间完全自主排便平均差值变化。
在我国针灸治疗便秘疗效显著，国外针灸治疗便秘认知程度较低[15]。本文实例数据来自于“针刺治疗慢性严重功能性便秘的随机对照试验”研究，该研究涉及我国15家三甲医院，共纳入1 075例患者，历时3年完成，为针刺治疗慢性便秘的疗效了国际认可的高质量循证医学证据，是我国针灸界学者发表的首篇最具国际影响力的研究论文。
这项随机对照研究旨在评价采用电针治疗慢性严重功能性便秘的疗效，结果发现8周电针治疗可以安全有效地增加慢性严重便秘患者的完全自主排便次数，治疗结束后疗效可持续12周。该研究采用了模式混合模型与多重填补方法相结合，对缺失数据进行填补，并对填补的缺失值进行校正处理。敏感性分析表明不同校正水平下，电针组依旧优于假电针组。本文选取部分数据和部分访视点，说明该套处理缺失值的方法、原理、步骤及参数选取的原则，为国内学者针对随机缺失假设的敏感性分析可操作的方法学指导。
本文仅针对连续性变量阐释模式混合模型的方法原理与应用，对于分类资料、等级资料等其他数据类型有待后续延伸；对填补的缺失值进行校正，仅介绍了对2组同时校正的方法，而模式混合模型可以针对某一特定研究组进行校正，比如电针组。尽管目前存在可以处理纵向缺失数据的统计方法，但提高临床试验质量管理、加强研究实施过程的监管和随访，最大程度减少缺失才是积极稳妥的处理方法。