想研究一种药为什么有效，医院往往得把多地病历汇到一起；但患者记录受隐私和治理规则限制，很难集中。Jang 等人提出一种联邦中介分析方法：中介分析就是把疗效拆成“经由某个中间因素产生的作用”和“其余路径的作用”，而联邦分析让病历留在各医院，只交换参数和统计摘要。
方法最巧的一步在本地完成：每家医院为每名患者构造两份分析副本，分别代入实际治疗和另一种治疗，再用联合拟合的结局模型推算反事实结果——也就是“如果接受另一种治疗，可能会怎样”。这些副本和患者级数据都不外传。模拟中，该方法的直接效应、间接效应和总效应估计接近集中数据分析，95% 置信区间覆盖率为 0.94—0.96。
作者还在 Indiana Network for Patient Care 的 32,146 名患者中研究 GLP-1 受体激动剂降低 HbA1c（反映一段时间平均血糖的指标）时，有多少作用经由 BMI 变化产生。作者报告，这条体重相关路径只占整体疗效的一小部分。不过，当同一患者跨院就诊却无法识别时，模拟显示置信区间会偏窄，患者重叠越多，这个问题越明显。