2) отклонением
3) конфаундингом
4) конфаундером (+)
Конфаундер — это третья переменная, которая связана с изучаемым фактором и самостоятельно влияет на риск заболевания. Из-за этого она смешивает эффект воздействия с собственным эффектом и искажает оценку причинно-следственной связи между фактором и исходом. В результате ассоциация может быть завышена, занижена или даже измениться на противоположную.
Ключевой признак конфаундера заключается в том, что он не является промежуточным звеном причинной цепи между воздействием и заболеванием. Например, при изучении связи употребления кофе с инфарктом курение может выступать конфаундером: оно статистически связано с употреблением кофе и одновременно повышает риск инфаркта. Если не учитывать курение, часть его влияния ошибочно приписывается кофе.
Конфаундинг обозначает сам процесс или результат искажения оценки эффекта, а конфаундер — переменную, вызывающую это искажение. Погрешность является более общим понятием ошибки измерения или оценки, тогда как отклонение не отражает специфического механизма смешения эффектов.
| Признак | Характеристика |
|---|---|
| Связь с воздействием | Конфаундер статистически связан с изучаемым фактором в исследуемой популяции. |
| Связь с исходом | Он является независимым фактором риска или защиты в отношении заболевания. |
| Положение в причинной цепи | Не должен быть промежуточным звеном между воздействием и заболеванием; промежуточная переменная относится к медиаторам. |
| Механизм искажения | Собственный эффект третьей переменной смешивается с эффектом изучаемого воздействия. |
| Типичный пример | Возраст при оценке связи профессии с сердечно-сосудистым заболеванием, если возраст различается между профессиональными группами и влияет на риск болезни. |
| Последствие для анализа | Отношение рисков, отношение шансов или разность рисков могут не отражать истинный причинный эффект воздействия. |
| Коррекция | Применяются рандомизация, стратификация, стандартизация, многофакторная регрессия или другие методы статистического контроля. |
Выявление конфаундинга требует анализа причинной модели и сравнения нескорректированной и скорректированной оценок эффекта. Статистическая ассоциация сама по себе не доказывает причинность, поскольку может быть обусловлена смешением факторов. Особенно важно заранее учитывать известные конфаундеры при планировании исследования, чтобы не включать в модель переменные, являющиеся следствием самого воздействия. Корректный контроль конфаундинга повышает внутреннюю валидность эпидемиологического вывода.