HyunKang,etal.Thepreventionandhandlingofthemissingdata.KoreanJAnesthesiol
STROBE第12条以多达7个小条目的形式对于回顾性研究统计学方法的报道进行了详细的规定。这一部分可谓微言大义，每一个点都是回顾性研究的重头戏。毫不夸张的讲，如果能够完全吃透这一部分，回顾性研究的统计技巧——注意，不是基础的入门的，而是高级的进阶的——统计技巧，尽入彀中！在此基础上看文章，评文章，写文章，偶尔怼一怼审稿人，基本不在话下了，关键是对于统计甚至临床科研都会有一个更加深入的认识。
这一章节我们专门讲讲“12(c):Explainhowmissingdatawereaddressed”,也就是缺失值的处理。重点放在缺失值的多重插补。
回顾性临床研究，最常见的做法就是去翻病历本，提取数据。我们事先会根据临床经验或者文献报道来设计一些变量，然后从病历本里面查找。由于病历不是按照科研的思路写的，更不是按照科研的变量设计去打钩的，缺失值的问题几乎不可避免。笔者不太熟悉国外的病历书写规范，国内的病历书写质量，大家都心知肚明，基本是模板成熟，套路满满，下笔千言等于一句没说。有些熟门熟路的住院医甚至可以把每一种病的入院病历模板，术前模板，手术模板，术后模板完整建好，病程记录模板精确到每一天。Ctrl+C和Ctrl+V轻松办公。比如：“患者术后第*天，普通病房，神清，呼吸循环稳定，体温正常，四肢暖，尿量可，伤口无红肿渗出。嘱继续完善术后复查，进行恢复训练，密观，不适随诊，余治疗同前。”病程记录天天一个样，只需要更改一下术后第几天，贴点检验结果即可。我们要想从这样的病历中提取出有用的完整的信息，难如登天。当然了，我国的住院医师承受巨大的工作压力，精力及其有限。每天都要写一大堆文书，和患者沟通，还要上手术，还有一些杂活儿比如换药，拔管等，如果每一个病程记录都和小学生写作文一样认真，估计24小时一天是完全不够用的。客观的事实就是如此，我们的病历质量不尽如人意，每次查病历都想抓狂。也就意味着我们很难摆脱缺失值的困扰。
接下来我们通过三个实例来看看SCI如何描述缺失值的处理。我们可以学习其方法，更可以直接借鉴其术语和语言。看到活生生的例子后，我们对于缺失值有了一点感性印象，然后可以进入理论的学习。有了理论我们就可以开始动动手，统计的目的是要会做。我们在本节末尾安排了手把手的软件教学，希望真正做到“知行合一”。
1.例子例子一[1]：
原文
Beforedataanalysis,predictorvariablesinthederivationandvalidationcohortswereinspectedformissingvalues.Amongthepredictors,theproportionofmissingdatarangedfrom0to31.7%.Toincludethesedatafromtheanalyses,weimputedmissingdatabymultipleimputationsbychainedequations,usingthemicepackageforR,inwhichpredictivemeanmatchingisembeddedwiththecases(k)=5default.Patientswithmissingout