Les auteurs, et les rédactions de journaux ne sont pas très regardants sur la question des données manquantes, et pourtant combien d'études devraient être rejetées pour l'absence d'informations sur les données manquantes. Cet article de statisticiens présente une classification largement utilisée des données manquantes, car les risques de biais dépendent du type de données manquantes. Ils terminent l'article par des propositions de recommandations. Ces recommandations complètent celles de STROBE (Strengthening the reporting of observational studies in epidemiology).
Sterne JA, et al. Multiple imputation for missing data in epidemiological and clinical research: potential and pitfalls. BMJ 2009;338:b2393 doi: 10.1136/bmj.b2393 (Published 29 June 2009)
