의료 연구의 회귀 불연속 설계

임상 결정은 종종 특정 임계값을 기반으로 한 결정 규칙에 의해 이루어집니다. 특정 실험실 측정값, 날짜 또는 정책 자격 기준은 사람들이 특정 치료나 건강 서비스에 적격이 되는 기준선을 만듭니다. 회귀 불연속 설계는 임계값 기반 의사 결정을 활용하여 다양한 중재의 강력한 인과 추정을 도출하는 통계적 접근법입니다. 이 리뷰에서는 회귀 불연속 설계가 임계값 기반 의사 결정의 보편성과 설계의 간단함, 투명성에도 불구하고 의료 연구에서 저조하게 사용되고 있음을 주장합니다. 더욱이 회귀 불연속 설계는 무작위 대조 시험의 주요 한계를 우회하며 "실제 세계"의 치료 및 정책 효과에 대한 증거를 제공합니다. 우리는 회귀 불연속 설계의 실행, 강점 및 약점에 대해 논의하고 임상 의학, 공공 건강 및 건강 정책에서의 여러 사례를 검토합니다. 마지막으로 우리는 회귀 불연속 설계가 임상의와 정책 입안자에게 의미 있는 통찰을 제공할 수 있는 다양한 열린 연구 질문에 대해 논의하면서 결론을 맺습니다.