Targeted Maximum Likelihood Estimation (TMLE) is increasingly used for doubly robust causal inference, but how missing data should be handled when using TMLE with data-adaptive approaches is unclear. Based on Victorian Adolescent Health Cohort Study data, we conducted a simulation study to evaluate missing data methods when using TMLE. Methods compared were complete-case analysis, extended TMLE incorporating outcome-missingness model, a "missing covariate missing indicator" method, and five multiple imputation (MI) approaches using parametric or machine-learning imputation models. We considered simple (exposure/outcome generated from main-effects regressions) and complex (models also included interactions) scenarios, alongside two missingness mechanisms (different in whether the outcome influenced missingness in other variables). Parametric MI including interaction terms performed best across all settings in terms of bias and variance reduction. Non-MI methods had the largest variance and, like MI using machine-learning, had larger biases when the outcome influenced missingness in other variables. Parametric MI without interactions - the default in most MI software - had the largest bias in the complex scenario. When choosing a method to handle missing data in the context of TMLE with data-adaptive approaches, researchers must consider the missingness mechanism. Parametric MI that incorporates interactions and non-linearities appears to be the best approach.


翻译:根据维多利亚州青少年健康联合研究数据,我们进行了模拟研究,以评估使用TMLE时缺失的数据方法。比较的方法是完整的个案分析,扩大的TMLE包括结果失灵模型,“差异共变指标”方法,以及五个多种估算方法,使用参数或机器学习估算模型,我们考虑了在使用数据适应方法中使用TMLE时应当如何处理缺失的数据。我们认为简单(主要效应回归产生的暴露/结果)和复杂(模型还包括互动)的假设情景,以及两个缺失机制(结果是否影响其他变量的缺失,不同)。从偏差和差异减少的角度看,包括互动术语在所有环境中表现最佳。非MI方法差异最大,在结果影响其他变量的缺失时,像MI使用机械学习方法一样,偏差较大。参数MI没有互动,大多数MI软件中的默认(包括互动)和复杂模型中的最大偏差,在选择模型的误差时,必须采用最偏差的方法。

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