在队列研究中，失访数据是一个常见的问题，它可能会影响研究结果的有效性和可靠性。因此，正确处理失访数据对于保证研究质量至关重要。以下是几种常用的处理方法：
1. 完全案例分析：这是最简单直接的方法，即只分析那些没有失访、完整数据的个体。但是这种方法可能会导致选择偏倚，因为失访者和未失访者的特征可能有所不同。
2. 最后一次观察结转（Last Observation Carried Forward, LOCF）：对于纵向研究，可以将失访前最后一次测量的结果作为之后所有时间点的数据使用。然而，这种处理方式可能会低估随时间的变化趋势，并且当数据缺失不是随机时，结果可能有偏。
3. 多重插补法：这是一种较为先进的方法，通过构建多个含有不同合理估计值的完整数据集来代替缺失值，然后对每个数据集进行分析，最后将结果合并。这种方法能够较好地保持样本量和研究效能，减少因数据缺失带来的偏差。
4. 逆概率加权（Inverse Probability Weighting, IPW）：该方法根据个体不被失访的概率给予相应的权重，以调整最终的统计模型。这样可以有效地减轻由于非随机失访所引起的估计偏差。
5. 敏感性分析：无论采用哪种处理方法，都建议进行敏感性分析，即评估不同假设条件下（如缺失完全随机、缺失与结果相关等）的结果变化情况，以此来判断研究结论的稳健性和可靠性。

总之，在具体选择何种方法时需要考虑研究目的、数据性质以及失访机制等因素。同时，尽可能采取措施预防失访的发生也是非常重要的，比如加强随访管理、提高受试者的参与意愿等。