假设一项试验检查了几十种人群，最后挑出“疗效最好”的一个。它看起来亮眼，可能不只因为治疗更有效，也因为随机噪声恰好帮了忙。这就是“赢家诅咒”：候选亚组越多，胜出者的效果越容易被高估，连亚组之外患者的估计也会受选择过程影响。
Leon 与 Anderson 提出一套选择后推断框架，覆盖生存结局——例如到死亡或复发的时间——以及二分类、连续型等广义线性结局。方法把候选亚组限制为最多两个变量切分的组合，让医生能直接读懂“哪些患者属于这里”；再用无需反复拟合模型的重采样校正选择造成的乐观偏差。它还给入选亚组及其余患者同时建立单侧界限，并校准“其实所有候选人群都获益，却误报某个问题亚组”的整体概率。
作者同时强调，最终找到谁仍取决于选择规则：偏爱更大人群，还是更强效果，会得到不同答案。论文给出渐近保证，但摘要材料未提供可独立核验的临床效果数字；这套方法提升的是解释可信度，不替代临床判断与外部复现。