La recherche clinique s'intéresse régulièrement au suivi longitudinal du patient au cours de plusieurs visites. Toutes les visites prévues ne sont pas effectuées et il n'est pas rare d'avoir un nombre de visites différent selon les individus. Les Generalized Estimating Equations permettent d'étudier une réponse continue ou discrète autocorrélée. Cette méthode permet un nombre de visites qui diffère selon les patients. Les GEE sont robustes aux données manquantes complètement aléatoires. Cependant dans le cas où les visites de fin d'étude sont moins nombreuses, l'estimateur peutêtre biaisé. Nous proposons uneétude par simulation pourétudier l'impact de visites non effectuées sur les estimateurs obtenus par GEE sous divers schéma de données manquantes. Deux types de réponses sontétudiées avec une structureéchangeable ou auto-régressive d'ordre un. Le nombre de sujets touchés et le nombre de visites supprimées varient afin d'évaluer leur impact. Nos simulations montrent que les estimateurs calculés par GEE sont résistants jusqu'à un certain taux de données manquantes. Les résultats sont homogènes quelle que soit la structure de données manquantes imposée.