Can Predictive Modeling Inform the Selection of Time Zero for Target Trial Emulations? An Empirical Study of Atorvastatin Initiation in Medicare Beneficiaries
본 연구는 뇌졸중 또는 심근경색으로 인한 최근 입원과 같이 아토르바스타틴 처방의 강력한 예측 요인을 경험적으로 식별하는 것이 실세계 데이터에서의 표적 임상시험 에뮬레이션(target trial emulation)을 위한 유효한 '타임 제로(time zero)' 사건의 선택을 효과적으로 안내할 수 있으며, 이를 통해 채널링 편향(channeling bias)과 잔차 혼란(residual confounding)을 완화할 수 있음을 입증한다.