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Concept
Facteur de confusion
Résumé
En statistique, un facteur de confusion, ou facteur confondant, ou encore variable confondante, est une variable aléatoire qui influence à la fois la variable dépendante et les variables explicatives.
Ces facteurs sont notamment à l'origine de la différence entre corrélation et causalité (Cum hoc ergo propter hoc).
En santé publique, c'est une variable liée à la fois au facteur de risque et à la maladie ou à un autre évènement de l'étude lié à la santé, ce qui est susceptible d'induire un biais dans l'analyse du lien (entre maladie et facteur de risque), produisant ainsi de fausses associations. Rechercher et prendre en compte les facteurs de confusion est essentiel dans le cadre d'une étude épidémiologique. Par exemple, il y a corrélation entre la consommation de viande et le cancer du côlon ; mais l'obésité et le tabagisme sont également liés à la consommation de viande et ont une influence directe sur le cancer, et sont donc des facteurs de confusion qui rendent difficile la recherche d’un éventuel lien de causalité entre consommation de viande et cancer du côlon.
Supposons que nous cherchions à établir l’effet d’un médicament (comme la statine) sur les maladies cardiovasculaires. L’exposition est donc le fait de prendre un médicament ou non et le critère de jugement est le fait de développer une maladie cardiovasculaire ou non (par exemple l’année qui suit). Mais supposons que les personnes âgées soient plus enclines à prendre ce médicament que les personnes plus jeunes et également que les personnes âgées ont une probabilité plus élevée de développer des maladies cardiovasculaires. Notre facteur de confusion ici est l’âge.
Où se situe le problème ? Pour savoir s’il y a un effet du médicament, quelqu’un pourrait comparer le nombre de personnes ayant développé des maladies cardiovasculaires dans le groupe des exposés (ceux qui prennent de la statine) et dans le groupe témoin (ceux qui n’en prennent pas).
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