재발 사건 자료를 위한 견고한 인과 매개 분석 방법론

** 1. **연구 배경 및 필요성** 반복 발생 사건(예: 심혈관 사건, 암 재발 등)은 의료 연구에서 흔히 관찰되지만, 기존 인과 추정 방법은 단일 사건 혹은 시간‑대응 위험률에 초점을 맞추어 매개 효과를 다루지 못한다. 치료가 매개 변수를 통해 결과에 미치는 경로를 밝히는 매개 분석은 치료 메커니즘을 이해하고, 맞춤형 치료 전략을 설계하는 데 필수적이다. 따라서 반복 사건 자료에 적용 가능한 인과 매개 분석 방법이 절실히 요구된다. 2. **인과 구조와 정의** 연구는 잠재 결과 프레임워크를 채택한다. 각 개인 i에 대해 치료 A∈{0,1}, 매개 M, 공변량 C, 그리고 시간 t에서의 사건 발생 여부 N_i(t) (카운팅 프로세스)를 정의한다. 직접효과는 A가 M을 고정했을 때 N_i(t)의 차이, 간접효과는 A가 M을 변화시켜 N_i(t)에 미치는 차이로 정의된다. 수학적으로는 - 총 효과 TE(t)=E