同一种治疗，有人获益更多，也有人可能受损。团队若想从随机对照试验（RCT——随机分配治疗、让两组平均可比）中判断“谁更适合”，通常有两条路：先预测患者不治疗时发生结局的概率，也就是基线风险；或直接建模治疗效果怎样随年龄、病情等特征变化。
这篇研究系统比较了两条路线。风险模型（RM）先压缩众多特征，只让基线风险充当效果修饰因素；效应模型（EM）则同时拟合治疗与多个特征的交互——即允许疗效随特征改变。作者在二分类结局的RCT模拟中发现，RM在多数场景下表现更好，即使其假设没有完全成立；随着样本量增加，这一优势会缩小。说白了，灵活不等于稳：样本有限时，EM更容易被数据噪声带偏。
这项比较提醒团队，两类模型不能随意互换。选择时要同时看样本量，以及“基线风险能否代表疗效差异”这一假设是否可信；供稿未披露各模拟场景的具体误差数字。