ConfoundingFaktoren

ConfoundingFaktoren bezeichnet Variablen, die die beobachtete Beziehung zwischen einer Exposition und einem Ergebnis verzerren können, sodass der Eindruck entsteht, es gäbe einen kausalen Zusammenhang, der in Wirklichkeit durch eine andere Variable bedingt ist. In der Statistik und Epidemiologie dient dieses Konzept dazu, Verzerrungen zu verstehen und zu kontrollieren.

Ein Konfundierungsfaktor erfüllt drei Bedingungen: Er ist mit der Exposition assoziiert, er ist mit dem Outcome assoziiert und er gehört nicht zum kausalen Pfad von Exposition zu Outcome (also nicht durch die Exposition verursacht).

Beispiel: In einer Beobachtungsstudie wird ein positiver Zusammenhang zwischen Koffeinkonsum und Bluthochdruck beobachtet. Rauchen ist bei Koffeinkonsumenten häufiger und erhöht auch das Risiko von Bluthochdruck. Rauchen fungiert dadurch als Konfundierungsfaktor.

Auswirkungen: Konfundierung kann Schätzungen verzerren und das Risiko über- oder unterschätzen, abhängig davon, wie stark der Konfundierungsfaktor mit Exposition und Outcome assoziiert ist.

Kontrolle von ConfoundingFaktoren: In Experimenten durch Randomisierung; in Beobachtungsstudien durch Restriktion, Matching, Stratifikation, multivariable Regression, Propensity-Score-Methoden oder Instrumentvariablen. Keine Methode garantiert vollständige Elimination, besonders bei ungemessenen oder fehlerhaften Messungen (Residualkonfundierung).

Unterscheidungen: Konfundierung ist unterschiedlich von Mediatoren, die Teil des kausalen Pfades sind, und von Collider-Bias, der auftritt, wenn man auf eine Variable bedingt, die durch Exposition und Outcome beeinflusst wird.