Kausalität und Confounding in der Epidemiologie - Stang, A. (Das Gesundheitswesen, 2011)
Die Ursache eines Effekts innerhalb eines Individuums und einer Gruppe lässt sich theoretisch klar definieren. In der Praxis jedoch lassen sich die Anforderungen an diese Definition nicht sicher erfüllen: ein Individuum oder eine Gruppe von Individuen kann nicht zum selben Zeitpunkt exponiert und nicht-exponiert sein. Aus diesem Grund ist die Heranziehung einer Substitutspopulation erforderlich. Die Substitutspopulation soll beantworten, wie groß das Risiko des Outcomes gewesen wäre, wenn die exponierte Gruppe nicht exponiert gewesen wäre (oder vice versa). Sofern die Substitutspopulation diese Information nicht liefert, liegt nach der kontrafaktischen Definition Confounding vor. Die sogenannte Collapsibility-Definition eines Confounders leidet gleich unter 5 Limitationen, weswegen diese Definition nicht akzeptabel erscheint. Die klassische Theorie des Confoundings kann als ein Spezialfall von Directed Acyclic Graphs (DAGs) gesehen werden, bei dem neben der Exposition und dem Outcome von Interesse nur ein einziger weiterer Faktor möglicherweise ein Confounder sein könnte. Im Gegensatz zur klassischen und zur Collapsibility-Theorie des Confoundings sind DAGs in der Lage aufzuzeigen, unter welchen Bedingungen die Adjustierung für Kovariaten zu Bias führt. Außerdem verwenden DAGs auch Informationen zu Assoziationen zwischen Confoundern.
Keywords: Confounder; Kausalität; Epistemologie; Bias; DAG; kausale Diagramme