通過分析仅導致使用立即考慮幾個系數的統計方法 -- 例如，整體心臟病發作風險，而不是各自的風險系數例如年齡 -- 研究員正確地能發現處理的風險和福利如何從患者變化到患者，這個研究建議。
這種分析，稱多變量或風險有層次的分析，將要求更加統計的技術。 但是它可能存生活和貨幣，并且允許患者斟酌處理的真的風險和福利到他們的健康在開始處理前。
「多數研究當前強調平均風險，并且平均福利在這個研究中查找了，但是一般的試用參與者比平均數也許獲得較少福利，甚至请被危害」，在這間屋子裡主要作者羅德尼 Hayward， M.D. 說 「如果 9 個人在有比爾・格茨的一間屋子，平均淨值人將是幾十億美元，即使所有的人在這間屋子裡是在嚴重的負債。
「同樣，在一次臨床試驗，如果一個小的組患者獲得一個非常很多福利，這種處理可能有平均福利，既使當試算的多數人員沒有得到福利，并且一些被危害」，他說。 「我們相信我們的研究明顯地顯示出，藥物治療被評估的當前方式是不適於的檢測此問題，此問題不是少見的，并且要求風險有層次的分析有潛在減少促進浪費和不安全的處理的風險」。 Hayward 處理運作管理 VA 中心，并且結果研究并且是醫學教授和公共衛生在 UM。
在本文，他和他的同事當前實際數據從臨床研究和假定模擬設計。 他們也報告什麼他們在文章回顧在主要醫療日記帳上查找了，向顯示仅 4% 的臨床試驗使用了風險有層次的分析。
在應該學習了與風險有層次的分析的處理中，他們顯示，是凝塊猛擊的藥物 tPA。 1993 少校研究向顯示心臟病接受它的發作患者比獲得另一種藥物的那些人是不太可能中斷。
但是，當 Hayward 的同事大衛 M. 肯特， M.D.， M.Sc。，現在一束大學，分析了從此研究的數據用一個風險有層次的方式，他查找了在 tPA 的效果上的主要區別。 實際上，他的分析向顯示 25% 的患者在原始研究中在整個研究中佔超過 60% 的所有福利。 同時，一半患者得到了很少或沒有福利 -- 并且一些有這樣高危險從 tPA 的腦子出血有淨害處。
「一個風險有層次的分析可能也發現我們低估處理的福利」，說 Hayward。 例如， tPA 的一個主要研究中風處理的沒有顯示在任何組的福利患者中治療在他們的中風以後起始時間的三和五時數之間。 但是風險有層次的分析和其他向顯示的肯特有低風險腦子出血的許多患者從 tPA 的確得到了重大的福利在中風以後的甚而三到五時數。
這些真實世界的示例是在沿著進一步說明的統計模擬的新的文件描述的那些中 「平均數」試用結果如何可以是令人誤解的。
「減少中風的風險 25% 的處理將有 100 倍某人的更加绝對的福利有一那個的在 10 風險的有中風比對於某人有那個的在 1,000 風險」，注意蒂莫西 Hofer、 M.D.、 M.Sc。， UM 研究這個研究的統計模擬設計的副教授和 VA 研究科學家。 「實際上，如果該處理也危害甚而一在 1,000 個人由於嚴重的治療關連的相反活動，產生對這個低風險人員的處理您將危害每一個的四個人人員它幫助」。
「研究結果的風險層化也更好的情報幫助醫生與他們的患者聯繫某一處理是否為他們是合適的，就他們各自的情況而論」， Hayward 說。 它可能由藥物治療越來越少的過度使用也保存醫療保健美元，變得越來越消耗大。 「是可能的逃亡醫療保健費用的一個大量的比例與使用處理的平均福利提倡者有關促進對這些處理的使用对從他們得到一點福利的很大數量的人員」。
當然，使風險有層次的分析成為可能，有好設計或者統計工具是重要的，考慮到基礎系數可能使某人更或較不傾向對某些疾病或健康事件。 例如，為了分辨一種新的藥物是否增加心臟病發作的風險，研究員會需要使用計算考慮多個風險系數，例如年齡，抽煙史，膽固醇，家史，血壓，糖尿病的心臟病發作的草擬風險，通過重點關連的問題和其他系數的設計。