Factor de confuzie

(categorie: metodologie științifică, epidemiologie)

Factorul de confuzie este o caracteristică asociată atât cu expunerea studiată, cât și cu rezultatul urmărit, fără să facă parte din lanțul cauzal dintre ele. Prezența lui poate crea o asociere aparentă acolo unde nu există una reală.

Identificarea și tratarea lui statistică este problema centrală a oricărui studiu observațional.

Cum funcționează

Pentru a fi factor de confuzie, o caracteristică trebuie să îndeplinească trei condiții: să fie asociată cu expunerea, să influențeze rezultatul și să nu fie o verigă între cele două.

Vârsta este exemplul clasic. Dacă un grup este mai în vârstă decât altul, iar afecțiunea studiată crește cu vârsta, diferența observată poate proveni din vârstă, nu din expunere.

Tratarea se face prin ajustare statistică: modelul calculează efectul expunerii menținând constantă valoarea factorului de confuzie. Alternativ, prin potrivirea participanților sau prin restricționarea populației.

Limita fundamentală este că se pot ajusta doar factorii măsurați. Cei nemăsurați sau necunoscuți rămân în rezultat, ceea ce explică de ce un studiu observațional nu poate demonstra cauzalitatea.

Cum se deosebește de un mediator

Factorul de confuzie

Asociat cu expunerea și cu rezultatul, fără să fie verigă între ele; se ajustează.

Mediatorul

Verigă prin care expunerea produce rezultatul; ajustarea pentru el elimină chiar efectul studiat.

Confuzia reziduală

Ce rămâne după ajustare, din măsurare imperfectă sau factori nemăsurați.

Randomizarea îi elimină

Distribuie aleatoriu inclusiv factorii necunoscuți.

Relevanță clinică

În cohorta coreeană, primul model a ajustat pentru vârstă, nivel socioeconomic și factori obstetricali. Riscul relativ a scăzut de la 2,73 la 1,96, ceea ce arată că o parte din asocierea inițială provenea din aceste diferențe.

Faptul că asocierea a rezistat după ajustare este un argument în favoarea existenței ei. Dispariția completă ar fi sugerat că asocierea inițială era produsă de diferențele dintre grupuri.

Al doilea model a adăugat însă bolile apărute după naștere, care nu sunt factori de confuzie, ci mediatori. Ajustarea pentru ele a scăzut riscul la 1,15 — un rezultat care se citește complet diferit.

Distincția între confuzor și mediator este, prin urmare, decisivă pentru interpretare. Ajustarea pentru un confuzor curăță rezultatul; ajustarea pentru un mediator îl golește de conținut.

Pentru un cititor, verificarea practică este ce a fost inclus în model. Un model care ajustează pentru consecințele expunerii, nu pentru caracteristicile anterioare ei, produce o subestimare sistematică.

Ce se verifică

Ce variabile au fost incluse în fiecare model.

Dacă ele preced expunerea sau o urmează.

Cât de mult scade asocierea la fiecare ajustare.

Dacă autorii discută confuzia reziduală.

Dacă distincția confuzor-mediator este explicită.

Factori care influențează amploarea confuziei

Diferențele preexistente dintre grupuri.

Calitatea măsurării variabilelor de ajustat.

Numărul de factori nemăsurați.

Dimensiunea studiului.

Modul de selecție a participanților.

Sursa datelor, administrativă sau clinică.

De ce contează

Factorul de confuzie este motivul pentru care un studiu observațional nu poate demonstra cauzalitatea — și distincția față de mediator este cea care decide dacă o ajustare curăță rezultatul sau îl distruge.

Pe Healthwise, apare în interpretarea studiilor observaționale și în explicarea metodologiei.

Concluzie

Factorul de confuzie este o caracteristică asociată atât cu expunerea, cât și cu rezultatul, fără să fie verigă între ele.

Ce trebuie reținut: ajustarea pentru el curăță rezultatul, dar ajustarea pentru un mediator — o verigă din lanțul cauzal — golește asocierea de conținut; verificarea practică este dacă variabilele incluse preced expunerea sau o urmează.