치료 효과 동질성 검증을 위한 전면 서브그룹 플롯과 이중강건 학습기법

초록

전면 서브그룹 치료 효과 플롯에 동질성 영역을 도입하여, 이중강건(DR) 학습기로 만든 의사결과(pseudo‑outcome)를 이용해 서브그룹 간 효과 차이를 효율적으로 추정하고, 동질성 가정 하에서 관측된 이질성이 얼마나 놀라운지를 정량화한다. 수식 유도, 임계값 계산 방법 비교, 시뮬레이션 및 심혈관 임상시험 예시를 통해 방법의 정확도와 기존 평균 차이 방식 대비 우수성을 입증한다.

상세 분석

본 논문은 전면 서브그룹 치료 효과 플롯(exhaustive subgroup treatment effect plot)의 해석을 돕기 위해 “동질성 영역(homogeneity region)”이라는 개념을 도입한다. 핵심 아이디어는 모든 서브그룹에 대해 개별 치료 효과를 직접 추정하는 대신, 이중강건 학습기(DR learner)를 이용해 각 환자에 대한 의사결과 φ_i 를 생성하고, 이를 서브그룹 내 평균함으로써 서브그룹 효과를 빠르게 얻는 것이다. DR learner는 추정된 경향점수 π(x)와 결과모형 μ_a(x)를 결합해 φ_i = μ_1(x_i)−μ_0(x_i) + (A_i−π(x_i))/