# Confondimento #
Il confondente è un fattore estraneo al meccanismo causa-effetto per una determinata esposizione, ma
che interferisce con l’esame dell’associazione tra causa ed effetto stesso. Esso infatti provoca una
distorsione dei risultati, ed è associato all’esposizione ed alla malattia. Inoltre non è un fattore
intermedio nella catena causale. È un fattore di rischio per la malattia in studio indipendentemente
dall’esposizione, e deve essere associato con l’esposizione nella popolazione di riferimento. Esso non
risulta essere influenzato dall’esposizione o dalla malattia. Durante uno studio epidemiologico
occorrerà dunque prevedere in anticipo la raccolta di informazioni su potenziali confondenti, studiare la
direzione della distorsione, e studiare la dimensione del suo effetto sui risultati. Alcuni confondenti di
comune rilievo sono:
Età;
Sesso;
Occupazione;
Titolo di studio.
L’obiettivo dunque dell’analisi dei dati è proprio quello di controllare il confondimento ed eliminare
l’effetto della variabile confondente. I metodi che vengono utilizzati per il controllo del confondimento
sono:
Nel disegno dello studio sono:
orandomizzazione: essa risulta essere indispensabile negli studi di intervento (trial clinici),
e se la dimensione del campione è sufficientemente ampia permette di controllare anche i
confondenti ignoti. I potenziali fattori confondenti sono distribuiti equamente tra i gruppi
con diversi trattamenti o esposizioni;
orestrizione: essa risulta essere semplice da applicare, può ridurre il numero di soggetti
eleggibili per uno studio (dimensione del campione), se i criteri di restrizione non sono
sufficientemente rigidi si corre il rischio di avere confondenti residui, ed impedisce di
valutare l’associazione tra esposizione e malattia per diversi livelli del fattore
confondente;
oappaiamento: in esso i fattori potenzialmente confondenti sono distribuiti in maniera
identica nei gruppi in studio, anche se risulta essere difficile e costoso, ed è più spesso
utilizzato negli studi caso-controllo.
Nell’analisi dei dati sono:
oanalisi stratificata: essa permette di stratificare per diversi livelli la variabile confondente,
e di utilizzare metodi che pesano per la differente distribuzione della variabile
confondente tra gli strati per ottenere una stima al netto del confondimento;
oanalisi multivariata.
Nell’analisi dei dati occorre valutare la differenza tra la stima non aggiustata e quella aggiustata, e se le
stime non variano tra gli strati è verosimile che esista confondimento e bisogna dunque “aggiustare”
l’analisi per il peso della variabile confondente. Quando le stime variano tra gli strati è verosimile che
esista interazione (modificazione di effetto) ed è opportuno riportare i risultati separatamente per ogni
strato.
