この記事では、米国におけるオピオイドの過剰処方がなぜ問題化しているのか、その背景にある処方ガイドラインの不足を分析しています。著者たちは、患者が初めて合成オピオイドを処方された後に不利益を被る可能性がある特性を理解するために、医療および薬剤請求データを解析しました。具体的には、観察データから治療による因果効果が強化または弱化するサブグループを発見するための生成モデルを提案しています。その際、解釈可能性を高めるためにスパースモデルを使用し、混合分布としてサブ人口をモデル化しています。このアプローチにより、発見されたサブグループについての人間が理解できる洞察が得られ、意思決定の支援における実用的な有用性が改善されることを目指しています。