Konfundierung

Konfundierung ist eine Verzerrung in der Schätzung des Zusammenhangs zwischen einer Exposition und einem Outcome, die durch eine oder mehrere Drittvariablen verursacht wird. Eine Konfundierungsvariable ist mit sowohl der Exposition als auch dem Outcome assoziiert und wirkt nicht als Mediator der kausalen Beziehung. Dadurch kann der beobachtete Effekt verzerrt oder falscher Schluss auf Ursache und Wirkung gezogen werden.

Kriterien für eine Konfundierungsvariable: Sie ist (1) mit der Exposition assoziiert, (2) mit dem Outcome assoziiert, und (3) nicht durch die Exposition verursacht bzw. kein Teil des kausalen Pfades zwischen Exposition und Outcome.

Beispiele: In Studien zu Kaffee und Herz-Kreislauf-Erkrankungen kann Rauchen eine Konfundierungsvariable sein, da Rauchen mit höherem Kaffeekonsum assoziiert ist und unabhängig das Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen erhöht. Bildung oder sozioökonomischer Status können als Konfundierung wirken, weil sie sowohl Lebensstil-Expositionen als auch Gesundheitsrisiken beeinflussen.

Auswirkungen und Gegenmaßnahmen: Unkontrollierte Konfundierung kann zu über- oder unterschätzten Effekten führen oder zu fehlerhaften Schlussfolgerungen über Ursache und Wirkung. Methoden zur Vermeidung oder Kontrolle umfassen designbasierte Ansätze (Randomisierung, Restriktion, Matching) und analytische Ansätze (Multivariable Regression, Stratifikation, Propensity-Score-Techniken, Instrumentvariablen). Kausale Diagramme (DAGs) unterstützen die Identifikation potenzieller Konfundierer. Bei ungemessenen Konfundierung bleibt meist eine Restverzerrung, die sich nur schwer direkt abschätzen lässt; Sensitivitätsanalysen können hier Abhilfe liefern.