Konfundering Flashcards
Hva er en konfudering?
Når en tredje variabel påvirker både eksposisjon og utfall. Kan ikke være noe som er i en kausal kjede som er årsakssammenheng fra eksposisjon til utfall.
Hvordan identifisere konfundering?
gjennom å sammenligne stratifisert estimat (crude) med estimatet i hvert stratum.
Alle i en analyse = Crude(Risk for Brystkreft)
Ser på kohorte studie i 15 år.
noen får sitt første barn mellom 15-20,
noen mellom 20-25
noen mellom 25-30o osv
kan beregne insidens blant hver gruppe for brystkreft.
vi får et sammenligningsgrunnlag mellom to gr, kan finne RR for en gr.
SAMMENLIGNER FØRSTE GR OG ANDRE GR, finner RR1
og nest siste gr med siste, ny RR. Hvis de RR er forskjellige, så betyr det at alder ved første fødsel er assosiert med BK. Da har man avdekket dette via stratifisering.
Hva betyrConfounding by indication?
Det oppstår når pasienter får en behandling på grunn av en spesifikk medisinsk tilstand (indikasjon), og denne tilstanden i seg selv er forbundet med utfallet man studerer.
For eksempel, hvis man studerer et legemiddel som brukes til å behandle en alvorlig sykdom, kan sykdommen i seg selv øke risikoen for uønskede utfall, uavhengig av legemiddelet. Dette gjør det vanskelig å skille om utfallet skyldes sykdommen eller behandlingen.
Hva betyr confounding by co-medication and other cofactors?
Det refererer til situasjoner der pasienter tar flere legemidler samtidig, og disse andre legemidlene eller andre faktorer (som livsstil eller genetikk) kan påvirke utfallet av studien. Det kan være utfordrende å avgjøre om utfallet skyldes det spesifikke legemidlet som studeres, eller interaksjonen med andre medisiner eller faktorer.
Hvordan håndtere konfundering?
Randomisering: Tilfeldig fordeling av deltakere i behandlings- og kontrollgrupper i kliniske studier bidrar til å jevne ut potensielle konfunderende faktorer mellom gruppene.
Stratifisering: Del deltakerne i undergrupper (strata) basert på den konfunderende faktoren, og analyser utfallet innen hver gruppe separat.
Justering i statistiske analyser: Bruk av regresjonsmodeller som justerer for konfunderende variabler, for eksempel multivariabel regresjon.
Matching: I observasjonsstudier kan man matche deltakerne i eksponerte og ikke-eksponerte grupper basert på konfunderende faktorer, slik at gruppene blir sammenlignbare
propensity score:
Sannsynlighet for å være eksponert gitt de observerte variablene, defineres for hver person
Personer med samme propensity score er sammenlignbare fordi de har samme sannsynlighet for å være eksponert
Ved å inkludere propensity score i analysen, fjernes effekten av alle variablene som ble brukt til å beregne scoren
standardisering:
Multivariabel regresjon
Sensitivitetsanalyse
Hvordan håndtere konfundering med stratifisering?
Kan bruke stratums-spesifikke RR: at man regner RR for hver stratum av en konfudervariabel. For eksempel alder, kjønn.
- slå sammen felles estimat etter å ha regnet risiko-ratio for hver kategori av den konfunderende variabel, og slå sammen til felles estimat. Kan bruke metode: mantel-haenszel metoden.
Hvordan håndtere konfundering med multivariabel regresjon?
- justerer for mange variabler samtidig, og målet er å skille effekten fra hver variabel å utfallet. så man kan beregne et effektestimat for hver variabel mens andre er konstante.
- må ha nok data
- når mange variabler er involvert.
Hvordan håndtere konfundering ved sensitivitetsanalyse?
er en kvantitativ analyse son vurderer potensial for bias.
- gir data for å regne str på eventuell bias.
- kan teste robusthet av studien
- vurderer effekten av konfundere faktorer og bias.
- bidrag til vurdering av bias ved å forstå om det finnes systematiske feil i studien.
Hva er residual konfundering?
Er en type konfindering som gjenstår selv etter at man har forsøkt å justere for relevante variabler.
Hvordan oppstår residual confounding?
- umålt konfundering: skjer når viktige konfuderende variabler ikker er målt i studien. eks hjertehelse og røykevaner.
- feil maling av konfunderende variabler(missklassifikasjon): kan oppstå når variabler ikke er målt riktig. Eks pasientens alder og andre viktige faktorer.
- Uklart definerte kategorier: hvis kategoriene man bruker for målte konfunderende variabler er dårlige. eks alder innenfor brede gr kan skjule viktige forskjeller.
Hva er propensity score?
Er en statistisk metode for å håndtere konfundering i observasjonsstudier der det ikke er tilfeldig hvem som blir eksponert for behandling eller intervensjon.
- poenget med den er å lage en justering for at personer som blir eksponert for en viss behandling kan ha forskjellige egenskaper sammenlignet med de som ikke blir eksponert. Dermed sikrer man at sammenligning mellom to gr blir mer rettferdig
Hva betyr det om personer har samme propensity score?
Betyr at de er sammenlignbare fordi de har samme sannsynlighet for å bli eksponert for behandlingen, selvom de kanskje ikke er eksponert. Kan da balansere forskjellene mellom eksponert og ikke-eksponert gr, så man kan få et bedre grunnlag for å vurdere effekt av behandling.
Hva er fordel med å inkludere propensity score?
Ved å inkludere propensity score i analysen (enten ved matching, stratifisering eller justering i en regresjonsmodell), kan man fjerne effekten av alle de variablene som ble brukt til å beregne denne scoren. Dette betyr at de forskjellene som kunne ha ført til konfundering, som alder eller kjønn, blir kontrollert for, og man kan isolere effekten av selve eksponeringen eller behandlingen.
Hvordan håndtere konfundering med standardisering?
Standardisering er en statistisk teknikk som justerer for forskjeller i konfundere mellom gruppene slik at vi kan gjøre en rettferdig sammenligning. To vanlige metoder for standardisering er direkte og indirekte standardisering.
Direkte standardisering
Indirekte standardisering:
