Bakgrund: Saknade uppgifter om tumörstadiet är ett vanligt problem i populationsbaserade cancerregister. Statistiska analyser på tumörstadiets nivå kan vara partiska om ingen lämplig metod för hantering av saknade data används. För att bestämma ett användbart sätt att behandla saknade data på tumörstadiet undersökte vi olika imputeringsmodeller för multipelimputation med kedjade ekvationer för att analysera det stadiumspecifika antalet fall av malignt melanom och kvinnlig bröstcancer. Metoder: Denna analys baserades på de maligna melanom datamängderna och de kvinnliga bröstcancerdatamängderna i cancerregistret Schleswig-Holstein, Tyskland. Fallen med fullständig information om tumörstadiet har extraherats och deras stadiuminformation har delvis avlägsnats enligt ett MAR missing-pattern, vilket resulterar i fem simulerade datauppsättningar för varje cancerenhet. De saknade tumörstegsvärdena behandlades sedan med flera imputeringar med kedjeekvationer, med hjälp av polytom regression, prediktiv genomsnittlig matchning, slumpmässiga skogar och proportionell provtagning som imputeringsmodeller. De uppskattade tumörstadierna, det stadiumspecifika antalet fall och överlevnadskurvor efter multipel imputering jämfördes med de observerade. Resultat: Mängden saknade värden för malignt melanom var för hög för att uppskatta ett rimligt antal fall för varje UICC steg. Multipel imputering av saknade stegvärden ledde dock till stadiumspecifika fall av T-stadium för malignt melanom samt T- och UICC-stadium för bröstcancer nära det observerade antalet fall. De observerade tumörstadierna på individnivå, det stadiumspecifika antalet fall och de observerade överlevnadskurvorna uppfylldes bäst med polytom regression eller prediktivt medelvärde, men inte med slumpmässig skogsprovtagning eller proportionell provtagning som imputationsmodeller. Slutsatser: Denna begränsade simuleringsstudie visar att multipelimputation med kedjeekvationer är en lämplig teknik för att hantera saknade uppgifter om tumörstadiet i populationsbaserade cancerregister, om mängden ostadiga fall är på en rimlig nivå.
Eisemanns och Al-Eisemanns analys. REF baseras på uppgifter om malignt melanom och kvinnliga bröstcancerdata från cancerregistret Schleswig-Holstein i Tyskland.
Imputation of missing values of tumour stage in population-based cancer registration
{'venue': 'BMC Medical Research Methodology', 'journal': 'BMC Medical Research Methodology', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}