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둘째, 본 연구에서는 전통적인 10년 예측 기간 대신 5년의 ASCVD 예측 기간을 사용했는데, 이는 해당 의료 시스템에서 이용 가능한 추적 관찰 기간의 중앙값이 약 5년이었기 때문입니다. 예측 기간을 10년으로 연장하려면 관찰된 데이터를 훨씬 넘어서는 외삽이 필요하며, 데이터 중도절단으로 인해 모델의 안정성이 저하될 수 있습니다. 또한 5년이라는 기간은 고위험군 환자의 치료 결정이 단기 및 중기 위험을 기준으로 이루어지는 경우가 많다는 점에서 임상적으로 의미 있는 기간입니다. 유사한 접근 방식을 사용한 이전 연구에서도 ASCVD 위험 진행이 처음 5년 동안 대략 선형적으로 나타나는 것으로 관찰되었습니다[ 38-40 ]. 그럼에도 불구하고, 더 긴 추적 관찰 기간을 통해 보다 견고한 평가를 수행할 수 있을 것입니다. 셋째, CAC 스캔을 위해 의뢰된 환자만 포함했기 때문에 선택 편향이 존재할 수 있으며, 이는 더 광범위한 인구 집단에 대한 적용 가능성을 제한할 수 있습니다. 또한, 결측률이 30%를 초과하는 변수와 환자를 제외하고 임상 데이터 분석에서 널리 사용되는 방법인 연쇄 방정식(MICE)을 이용한 결측치 대체법을 적용했습니다.
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