양자 오류 완화 (QEM)는 NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) 장치에서 FTQC (Fault-Tolerant Quantum Computing)로 나아가는 타당한 가교로 널리 간주됩니다. 그러나 구체적인 문제에 대해 QEM 기술의 효과를 평가하는 데 사용되는 경험적 연구들은 그 결론의 타당성 측면에서 비교적 적은 조사를 받아왔습니다. 우리는 통계적 엄밀성 (statistical rigour), 재현성 (reproducibility), 보고 품질 (reporting quality)을 다루는 8가지 기준 프레임워크를 사용하여 최근 81편의 QEM 논문을 체계적으로 검토했습니다. 적용 가능한 논문 중 단 15편(25%)만이 추론 방법 (inferential methods)을 사용했으며, 25편(42%)은 주장된 효과가 통계적으로 뒷받침되는지 테스트하지 않고 불확실성 (uncertainty)을 기술적으로만 보고했습니다. 이러한 누락의 결과를 입증하기 위해, 우리는 대표적이고 널리 사용되는 사례 연구로서 ZNE (Zero-Noise Extrapolation)를 사용하였으며, 현재의 QEM 벤치마크에서 복합적으로 작용하는 두 가지 아티팩트 (artefacts) 소스를 식별했습니다. 첫째, 우리는 매개변수 민감도 (parameter sensitivity)를 관찰했습니다. 132가지 구성 스윕 (sweep) 결과, 스케일 인자 (scale factors), 외삽 방법 (extrapolation method), 하드웨어 교정 (hardware calibration)과 같이 암묵적으로 가정된 선택들은 단순히 부수적인 것이 아니라 능동적인 요소였으며, 이러한 변동은 결론을 통계적으로 유의미한 개선에서 통계적으로 유의미한 성능 저하로 변화시켰습니다. 둘째, 우리는 드리프트로 인한 효과의 환상 (drift-induced effectiveness illusion)을 식별했습니다. 실제 하드웨어에 대한 72시간 종단 연구 (longitudinal study) 결과, 시간적 드리프트 (temporal drift)만으로도 동일한 ZNE 구성이 실행 시점에 따라 효과 크기 (effect size)를 3배 이상 크게 나타낼 수 있으며, 독립적인 관측치의 유효 숫자를 급격히 감소시킬 수 있음을 확인했습니다. 이러한 발견이 QEM 방법론 자체가 본질적으로 결함이 있음을 의미하는 것은 아닙니다. 오히려 현재의 평가 관행이 완화 성능을 증거가 뒷받침하는 것보다 더 견고해 보이게 만들 수 있음을 보여줍니다. 따라서 우리는 명시적인 매개변수 문서화, 강건성 검사 (robustness checks), 종단적 드리프트 평가 (longitudinal drift assessment), 그리고 효과 크기 보고를 포함한 추론 통계 테스트를 포함하는 QEM 평가를 위한 최소 보고 표준을 제안합니다.