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# Statistik # Methodik

Umgang mit fehlenden Daten in der mobilen Gesundheitsforschung

Forscher kümmern sich um fehlende Daten in mHealth-Experimenten, um Gesundheitsanreize zu verbessern.

Jiaxin Yu, Tianchen Qian

― 6 min Lesedauer


Fehlerhafte Daten in Fehlerhafte Daten in mHealth beheben Gesundheitsanreize, trotz Datenlücken. Innovative Methoden verbessern
Inhaltsverzeichnis

Mobile Health, oder mHealth, bezieht sich auf die Nutzung von mobilen Geräten wie Smartphones und Wearables, um die Gesundheitsversorgung zu verbessern. Stell dir vor, dein Handy gibt dir einen freundlichen Schubs und erinnert dich daran, mal aufzustehen und ein bisschen mehr zu bewegen. Das ist mHealth in Aktion! Aber was, wenn dein Handy die Daten nicht bekommt, die es braucht, um diesen Schubs zu geben? Da wird's etwas tricky.

Das Experiment: Mikro-randomisierte Studien

In der Welt der mHealth-Forschung führen Wissenschaftler spezielle Experimente durch, die Mikro-randomisierte Studien (MRTs) genannt werden. Denk daran wie an ein High-Tech-Labor, wo Leute zufällig mehrmals ausgewählt werden, um verschiedene Gesundheitstipps oder Schubs im Laufe des Tages zu bekommen. Das Ziel ist herauszufinden, was am besten funktioniert, um die Gesundheit zu verbessern.

Jeder Teilnehmer in einer Studie bekommt zig Schubs, sagen wir mal Hunderte oder sogar Tausende, je nachdem, wie lange die Studie läuft. Manchmal gehen diese Schubs jedoch verloren. Vielleicht war die Person zu beschäftigt, hatte ihr Handy nicht griffbereit oder hat vergessen, ihren Aktivitätstracker zu tragen. Das nennen wir "Fehlende Daten", und das kann für Forscher echt nervig sein, wenn sie herausfinden wollen, ob ihre mHealth-Strategien den Leuten tatsächlich helfen.

Das grosse Problem

Wenn Daten fehlen, kann das die gesamten Ergebnisse des Experiments durcheinanderbringen. Wenn Forscher nicht aufpassen, könnten sie denken, dass ihr Gesundheitstipp ein Superstar ist, während er in Wirklichkeit einfach nicht alle gleich erreicht hat. Deshalb ist es wichtig herauszufinden, wie man mit fehlenden Daten umgeht. Es ist ein bisschen so, als ob man versucht, einen Kuchen zu backen, ohne alle Zutaten - das kann schnell chaotisch werden!

Was ist ein kausaler Exkursions-Effekt?

Eine Möglichkeit, wie Forscher die Wirksamkeit von Gesundheitsschüben bewerten, ist durch etwas, das man "kausaler Exkursions-Effekt" (CEE) nennt. Einfacher gesagt, fragt man sich: "Hat dieser Schub einen Unterschied gemacht, und wie verändert sich dieser Unterschied über die Zeit?" Es ist wichtig für Forscher zu wissen, ob ihre coolen Nachrichten die Leute tatsächlich dazu bringen, aktiver zu sein, oder ob sie einfach ignoriert werden.

Fehlende Daten: Ein universelles Problem

Fehlende Daten sind ein häufiges Problem in MRTs. Teilnehmer könnten vergessen, ihre Aktivitäten zu melden, oder einfach nicht in der Lage sein zu antworten. Es ist eine universelle Herausforderung, die viele Arten von Forschung betrifft, aber die gute Nachricht ist, dass Wissenschaftler kreativ daran arbeiten!

Traditionell haben einige versucht, die Lücken zu füllen, indem sie geraten haben, was eine fehlende Zahl sein könnte, oder Durchschnittswerte genutzt haben. Diese Methoden können jedoch zu Schätzungen führen, die nicht viel zur echten Verständnis der Ergebnisse beitragen. Es ist, als würde man versuchen, die Lücken in einem Kreuzworträtsel zu füllen, ohne Hinweise - da könnte man am Ende falsche Wörter haben!

Eine kreative Lösung: Der Zwei-Stufen-Ansatz

Forscher schlagen einen Zwei-Stufen-Ansatz vor, um das Problem der fehlenden Daten anzugehen. Die erste Stufe besteht darin, alle notwendigen Eingaben zu sammeln, selbst wenn einige fehlen. Sie nutzen verschiedene Modelle und Methoden, um zu schätzen, wie die fehlenden Daten aussehen könnten.

Die zweite Stufe beinhaltet die Nutzung dieser Schätzungen, um den tatsächlichen CEE herauszufinden. Diese Methode ist wie ein Sicherheitsnetz. Wenn ein Teil durchfällt, gibt es immer noch eine Chance, dass der andere Teil es auffängt. Wenn ein Modell falsch schätzt, kann das andere trotzdem Klarheit bringen.

Die Vorteile der doppelten Robustheit

Was ist Doppelte Robustheit, fragst du? Das ist ein schickes Wort dafür, dass die Methode ziemlich widerstandsfähig ist. Wenn ein Teil der Datenerhebung korrekt ist, auch wenn der andere es nicht ist, können die Gesamtergebnisse trotzdem Sinn machen. Einfacher gesagt, es ist wie zwei Rettungsschwimmer am Pool. Solange einer von ihnen aufpasst, wird wahrscheinlich jemand gerettet!

Durch die Kombination verschiedener Ansätze können Forscher ihre Chancen verbessern, zuverlässige Ergebnisse zu erhalten. Das ist nicht nur eine theoretische Idee - sie haben es mit Simulationen getestet und gezeigt, dass es funktioniert!

Die Tests durchführen: Simulationen

Um herauszufinden, wie gut dieser Ansatz funktioniert, führen Forscher Simulationen durch. Denk daran wie an Übungsdurchläufe, um zu sehen, wie die Methoden sich schlagen. Sie erstellen hypothetische Szenarien, in denen einige Datenpunkte fehlen, und bewerten, wie die Schätzungen abgeschnitten haben. Das gibt ihnen Einblicke, was in der realen Welt passieren könnte.

Die Forscher simulieren verschiedene Situationen, um die Zuverlässigkeit ihrer Methode zu testen. Sie schauen sich unterschiedliche Gruppengrössen an, um zu sehen, ob es besser mit grösseren oder kleineren Gruppen funktioniert. Sie denken auch darüber nach, wie oft die Schubs gesendet werden und unter welchen Bedingungen. Das ist ein bisschen wie einen Hindernisparcours zu laufen, wo sie das Layout anpassen, um zu schauen, welcher Weg zum besten Ergebnis führt.

Anwendung der Methode im echten Leben

Ein Beispiel aus dem echten Leben ist die HeartSteps-Studie, die darauf abzielt, die körperliche Aktivität bei sesshaften Erwachsenen zu steigern. Während der Studie erhielten die Teilnehmer Vorschläge, ob sie aktiv sein sollten oder nicht. Die Forscher mussten herausfinden, ob diese Vorschläge funktioniert haben, besonders wenn Datenpunkte fehlten.

Nach dem Durchlaufen ihres Zwei-Stufen-Ansatzes fanden sie heraus, dass die Vorschläge die Teilnehmer ermutigten, aktiver zu sein, was grossartige Nachrichten für die öffentliche Gesundheit ist! Die Methode ermöglichte es ihnen, die Effekte genau herauszufinden, trotz einiger fehlender Daten.

Methoden vergleichen

Um sicherzustellen, dass ihr Ansatz der beste war, verglichen die Forscher ihn mit anderen Methoden, die sie verwenden könnten. Sie schauten, wie ihr Zwei-Stufen-Ansatz im Vergleich zu traditionellen Strategien abschnitt, die dazu neigen, fehlende Daten zu ignorieren oder sie mit Durchschnittswerten zu füllen. Manchmal gaben diese anderen Methoden ausreichend gute Antworten, aber die neue Methode hatte mehr Integrität - die Forscher fühlten sich ein bisschen wie moderne Ritter, die gegen Drachen kämpfen!

Zukünftige Richtungen

Es gibt immer Raum für Verbesserung, und die Forscher haben Ideen, wie sie ihre Methoden verfeinern können. Sie erkunden Wege, um das System zu verbessern, wenn die Modelle nicht ganz stimmen oder wenn Daten aus anderen Gründen fehlen als den typischen.

Sie könnten sogar in Betracht ziehen, ein bisschen Pep hinzuzufügen, wie fortgeschrittene Modelle oder fancy Computermethoden einzubauen. Denk daran wie eine Gruppe von Köchen, die ihre Rezepte perfektionieren - manchmal kann eine Prise hiervon oder ein Schuss davon den Unterschied im Ergebnis ausmachen!

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Forscher, während sie tiefer in die Welt der mobilen Gesundheit eintauchen, ständig darauf abzielen, effektive Strategien zur Verbesserung der Gesundheitsresultate zu entwickeln. Der Umgang mit fehlenden Daten ist nur eine der vielen Herausforderungen, denen sie gegenüberstehen. Mit innovativen Methoden wie dem zwei-stufigen doppelt robusten Schätzer sind sie jedoch auf dem Weg, Gesundheitsinterventionen besser denn je zu verstehen.

Also, das nächste Mal, wenn dein Handy dich anstösst, einen Schritt zu machen, denk daran, dass hinter dieser Erinnerung eine ganze Welt der Forschung steckt, und sie arbeiten hart daran, sicherzustellen, dass diese Schubs so effektiv wie möglich sind - selbst wenn die Daten manchmal Urlaub machen!

Originalquelle

Titel: Doubly Robust Estimation of Causal Excursion Effects in Micro-Randomized Trials with Missing Longitudinal Outcomes

Zusammenfassung: Micro-randomized trials (MRTs) are increasingly utilized for optimizing mobile health interventions, with the causal excursion effect (CEE) as a central quantity for evaluating interventions under policies that deviate from the experimental policy. However, MRT often contains missing data due to reasons such as missed self-reports or participants not wearing sensors, which can bias CEE estimation. In this paper, we propose a two-stage, doubly robust estimator for CEE in MRTs when longitudinal outcomes are missing at random, accommodating continuous, binary, and count outcomes. Our two-stage approach allows for both parametric and nonparametric modeling options for two nuisance parameters: the missingness model and the outcome regression. We demonstrate that our estimator is doubly robust, achieving consistency and asymptotic normality if either the missingness or the outcome regression model is correctly specified. Simulation studies further validate the estimator's desirable finite-sample performance. We apply the method to HeartSteps, an MRT for developing mobile health interventions that promote physical activity.

Autoren: Jiaxin Yu, Tianchen Qian

Letzte Aktualisierung: Nov 15, 2024

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2411.10620

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.10620

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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