■ 시간 이질성 모형 이산시간 위험모형을 다층 로지스틱 구조로 확장할 때 가장 흔히 놓치는 점은 기간별 위험을 동일하게 가정하는 것입니다. 기간 효과를 더미 변수로 포함하거나 클로그-로그(link) 함수를 사용해 비례 가정 위배를 검증하면 이질성을 반영할 수 있습니다. 이렇게 하면 정책 변화 전후의 차이를 보다 정확히 추정할 수 있습니다. ■ 경쟁위험 결합 Fine-Gray 모델과 결합하려면 사건별 누적 발생함수를 별도로 계산하고, 각 사건에 대한 이산시간 위험을 별도 로짓 회귀로 추정해야 합니다. 두 모델을 동시에 추정하려 할 경우 변수 선택이 중복될 위험이 있으니, 경쟁위험을 나타내는 지표를 조정변수로 명시적으로 포함시키는 것이 필요합니다. 이를 통해 위험 패턴을 다각도로 비교할 수 있습니다. 다음 단계 제안한 다층 구조와 경쟁위험 통합을 파일럿 데이터에 적용해 보시고, 모델 적합도와 예측 정확도를 기존 누적 발생함수와 비교해 보시기 바랍니다. 이를 통해 실제 연구에 어느 접근이 더 유용한지 판단할 수 있을 것입니다.