Multiple imputation to deal with missing EQ-5D-3L data: Should we impute individual domains or the actual index?

Multiple imputation to deal with missing EQ-5D-3L data: Should we impute individual domains or the actual index?

Hiển thị phiên bản (1) khác

PURPOSE: Missing data are a well-known and widely documented problem in cost-effectiveness analyses alongside clinical trials using individual patient-level data. Current methodological research recommends multiple imputation (MI) to deal with missing health outcome data, but there is little guidanc...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính:	Simons, C, Rivero-Arias, O, Yu, L, Simon, J
Định dạng:	Journal article
Ngôn ngữ:	English
Được phát hành:	Springer International Publishing 2015

Những quyển sách tương tự

Multiple imputation to deal with missing EQ-5D-3L data: Should we impute individual domains or the actual index?
Bằng: Simons, C, et al.
Được phát hành: (2015)

Imputation of missing genotypes: an empirical evaluation of IMPUTE
Bằng: Steinberg Martin H, et al.
Được phát hành: (2008-12-01)

Multiple Imputation of Multilevel Missing Data
Bằng: Simon Grund, et al.
Được phát hành: (2016-10-01)

Flexible Imputation of Missing Data
Bằng: Hakan Demirtas
Được phát hành: (2018-07-01)

ExtraImpute: a novel machine learning method for missing data imputation
Bằng: Alabadla, Mustafa, et al.
Được phát hành: (2022)

Missing value imputation for diabetes prediction
Bằng: Luo, Fei, et al.
Được phát hành: (2023)

Quantum Circuit for Imputation of Missing Data
Bằng: Claudio Sanavio, et al.
Được phát hành: (2024-01-01)

Imputing missing distances in molecular phylogenetics
Bằng: Xuhua Xia
Được phát hành: (2018-07-01)

Missing Data Imputation for Supervised Learning
Bằng: Jason Poulos, et al.
Được phát hành: (2018-04-01)

Missing Data Imputation for Categorical Variables
Bằng: Jaroslav Horníček, et al.
Được phát hành: (2022-09-01)

Missing value imputation for epistatic MAPs
Bằng: Cagney Gerard, et al.
Được phát hành: (2010-04-01)

Missing Data Imputation Method Combining Random Forest and Generative Adversarial Imputation Network
Bằng: Hongsen Ou, et al.
Được phát hành: (2024-02-01)

Missing Data Imputation Algorithm for Transmission Systems Based on Multivariate Imputation With Principal Component Analysis
Bằng: Yeon-Sub Sim, et al.
Được phát hành: (2022-01-01)

How much missing data is too much to impute for longitudinal health indicators? A preliminary guideline for the choice of the extent of missing proportion to impute with multiple imputation by chained equations
Bằng: K. P. Junaid, et al.
Được phát hành: (2025-02-01)

The importance of batch sensitization in missing value imputation
Bằng: Hui, Harvard Wai Hann, et al.
Được phát hành: (2023)

Imputation of missing values in breast cancer data
Bằng: Rajagopal, Tejas R.
Được phát hành: (2024)

Robust regression imputation for analyzing missing data
Bằng: Rana, Md. Sohel, et al.
Được phát hành: (2012)

gcimpute: A Package for Missing Data Imputation
Bằng: Yuxuan Zhao, et al.
Được phát hành: (2024-02-01)

A Probabilistic Approach for Missing Data Imputation
Bằng: Muhammed Nazmul Arefin, et al.
Được phát hành: (2024-01-01)

Data variability in the imputation quality of missing data
Bằng: Elisandra Lúcia Moro Stochero, et al.
Được phát hành: (2024-04-01)

Missing Data Imputation in Internet of Things Gateways
Bằng: Cinthya M. França, et al.
Được phát hành: (2021-10-01)

Imputing Missing Data in Hourly Traffic Counts
Bằng: Muhammad Awais Shafique
Được phát hành: (2022-12-01)

The importance of batch sensitization in missing value imputation
Bằng: Harvard Wai Hann Hui, et al.
Được phát hành: (2023-02-01)

Missing value imputation Techniques: A Survey
Bằng: Wafaa Mustafa Hameed, et al.
Được phát hành: (2023-03-01)

Impute the missing data using retrieved dropouts
Bằng: Shuai Wang, et al.
Được phát hành: (2022-03-01)

Combining multiple imputation and control function methods to deal with missing data and endogeneity in discrete-choice models
Bằng: Gopalakrishnan, Raja, et al.
Được phát hành: (2021)

Multiple imputation to deal with missing objectively-measured physical activity data: findings from two cohorts
Bằng: Rafaela Costa Martins, et al.
Được phát hành: (2021-07-01)

A new analytical framework for missing data imputation and classification with uncertainty: Missing data imputation and heart failure readmission prediction.
Bằng: Zhiyong Hu, et al.
Được phát hành: (2020-01-01)

Imputing missing genotypes: effects of methods and patterns of missing data
Bằng: Ogut Funda, et al.
Được phát hành: (2011-09-01)

Multiple imputation of missing data under missing at random: including a collider as an auxiliary variable in the imputation model can induce bias
Bằng: Elinor Curnow, et al.
Được phát hành: (2023-09-01)

Using multiple imputation to deal with missing data and attrition in longitudinal studies with repeated measures of patient-reported outcomes
Bằng: Biering K, et al.
Được phát hành: (2015-01-01)

An Evaluation of Machine Learning Algorithms for Missing Values Imputation
Bằng: Kohbalan, Moorthy, et al.
Được phát hành: (2019)

Missing variability in meta-analysis : is imputing always good?
Bằng: Nik Idris, Nik Ruzni, et al.
Được phát hành: (2006)

Imputing missing values in modelling the PM10 concentrations
Bằng: Nuradhiathy Abd Razak,, et al.
Được phát hành: (2014)

Tensor factorization for missing data imputation in medical questionnaires
Bằng: Dauwels, Justin, et al.
Được phát hành: (2013)

Advances in Biomedical Missing Data Imputation: A Survey
Bằng: Miriam Barrabes, et al.
Được phát hành: (2025-01-01)

A Comprehensive Bibliometric Analysis of Missing Value Imputation
Bằng: Heru Nugroho, et al.
Được phát hành: (2024-01-01)

Missing data imputation using classification and regression trees
Bằng: Cheng-Yang Chen, et al.
Được phát hành: (2024-06-01)

Missing Data Imputation in the Internet of Things Sensor Networks
Bằng: Benjamin Agbo, et al.
Được phát hành: (2022-05-01)

Multiple Imputation of Missing Data in Educational Production Functions
Bằng: Amira Elasra
Được phát hành: (2022-03-01)