Faltantes....presumidos al azar: análisis de costos de datos incompletos

Al recopilar datos de uso de recursos a nivel de paciente para el análisis estadístico, para algunos pacientes y en algunas categorías de uso de recursos, no se observará el conteo requerido. Aunque este problema debe surgir en la mayoría de las evaluaciones económicas reportadas que contienen datos a nivel de paciente, es raro que los autores detallen cómo se superó el problema. Los paquetes estadísticos pueden optar por manejar los datos faltantes a través de un análisis de 'casos completos', mientras que algunos análisis de costo recientes parecen favorecer un enfoque de 'casos disponibles'. Ambos métodos son problemáticos: el análisis de casos completos es ineficiente y es probable que esté sesgado; el análisis de casos disponibles, al emplear diferentes números de observaciones para cada ítem de uso de recursos, genera problemas severos para la inferencia estadística estándar. En cambio, exploramos métodos de imputación para generar valores de 'reemplazo' para los datos faltantes que permitirán un análisis de casos completos utilizando todo el conjunto de datos y ilustramos estos métodos utilizando dos conjuntos de datos que tenían información incompleta sobre el uso de recursos.