Konfundierungsfaktor

Der Konfundierungsfaktor, auch Konfundierung genannt, ist eine Variable, die mit der untersuchten Exposition und gleichzeitig mit dem zu messenden Ausgangsereignis (dem Outcome) zusammenhängt, ohne Teil des kausalen Pfades von Exposition zu Outcome zu sein. Durch eine solche Variable kann der beobachtete Zusammenhang zwischen Exposition und Outcome verzerrt werden, wodurch ein falscher Eindruck von Ursache oder Stärke der Wirkung entsteht.

Typische Konfundierungsfaktoren entstehen durch gemeinsame Ursachen wie Alter, Geschlecht, Vorkommen von Risikofaktoren oder Lebensstilmerkmale. Ein klassisches Beispiel ist der Zusammenhang zwischen Kaffeekonsum und Herzkrankheiten, bei dem Rauchen als potenzieller Konfundierungsfaktor wirkt, weil Rauchen sowohl mit dem Kaffeekonsum als auch mit dem Herzkrankheitsrisiko zusammenhängt.

Auswirkungen eines Konfundierungseffekts können Verzerrungen in der Schätzung von Effektgrößen und Fehlentscheidungen in der Forschung sein. Deshalb ist es wichtig, Konfundierung zu identifizieren und zu kontrollieren, insbesondere in Beobachtungsstudien.

Zur Kontrolle von Konfundierung werden verschiedene Ansätze genutzt: randomisierte Studien, Restriktion der Stichprobe, Matching einzelner Merkmale, Stratifikation der Daten nach Stufen der potenziellen Konfundierung, sowie multivariable Analysen oder Propensity-Score-Verfahren zur Angleichung der Gruppen. Bei ungemessenen Konfundierern können Instrumentvariablen helfen, erfordern jedoch stark gültige Annahmen.

Wichtige Begriffe in der Abgrenzung sind Mediator (Teil des Ursache-Wolge-Pfades) und Effektmodifikation (Unterschiede in der Effektstärke je nach Stufe der Konfundierung). Konfundierung ist ein zentrales Konzept in der Kausalitätsforschung, insbesondere in Epidemiologie und Sozialwissenschaften.