异质性评价的概念，在Meta研究中较常见，但是只有在Meta研究中应用吗？不是的。 在以患者为中心的结局研究日益受关注的背景下，人们越来越需要更充分的证据来说明同一干预或治疗在不同患者中可能产生的反应差异 ，这被称为 处理 效应的异质性（heterogeneity of treatment effect, HTE）。 处理 效应异质性分析，类似于亚组分析啦，不过现在工具越来越多。可以好好讲讲 今天我们就借两篇研究论文， 系统地讲讲 处理 效果异质性（HTE）评价概念与统计方法！ 处理 效应异质性（HTE） 概念： 同一干预或暴露在不同患者中可能产生的反应差异。 如图所示，处理效应（纵轴）在患者特征（横轴）上随机分布且相互独立。在这种情况下，无论是考虑整个样本还是与某位患者相似的子样本，观察到的平均 处理 效应都是一致的，因此在此随机效应情景下，并不存在HTE。
相反，这张图展示了一个 处理 效应高度依赖于患者特征分布的情景。在这种情况下，基于全样本观察到的平均效应所做的治疗决策，会低估与该患者相似子样本的平均效应。
临床、护理研究开展效应分析，重点突出平均处理效应（ATE)，也应思考HTE的存在。 在 处理 效应异质性（HTE）评估中，较为成熟的方法如预先设定的亚组分析，另外更具探索性的HTE方法，特别是一系列预测风险建模方法，都是HTE评估的常用方法。 1.亚组分析，按单一特征依次对患者亚组进行估计 ，如男性与女性、老年与年轻患者。亚组分析简单直观、结果透明。但当存在多个效应修饰因素时，很难确定应以哪个亚组或哪些特征组合作为临床决策依据。
2. “风险评分”方法 ，基于患者基线信息构建多变量模型，预测试验受试者的预后风险，并在不同风险层级内报告治疗效应；可缓解单一特征分析的局限性，临床上易于应用。但该方法可能会掩盖潜在的作用机制细节。
3.“效应建模”方法 ，通过包含治疗与基线协变量相互作用项的模型来估计治疗效应，从而支持按患者特征变化的效应估计。4. 机器学习方法， 通过机器学习，尤其是随机森林方法，结合因果森林图等工具进行异质性分析。 老郑小评
HTE（治疗效应异质性）的评估在医学文献中变得越来越常见，越来越多的人认识到需要更细化、更以患者为中心的数据，以便能够进行个体化的治疗决策，HTE分析是必不可少的。
随机对照研究中 ，在干预效果方面，这些差异可能导致研究人群中观察到的平均效应与个体患者的真实效应相差甚远。然而，随着临床中生成的真实世界数据（RWD） 日益丰富，有可能利用这些数据为患者亚群乃至个体制定临床决策提供依据。在这些亚群中识别重要的治疗效应异质性（HTE）的机会也在不断增多。 因此，无论是随机对照研究RCT，还是真实世界研究，都 需要进行 处理 效果异质性（HTE）分析。 并且，即便主效应在治疗组与对照组间无统计学或临床意义差异， 也仍应开展 HTE 调查。
总体无差异可能掩盖某一亚群对某疗法高度响应、另一亚群对对照方案高度响应的情况。 不探究 HTE，就会错失对决策至关重要的信息。
总之，HTE研究有助于优化个体化治疗方案，提高治疗的精准性和安全性，可谓大势所趋。
