È possibile avere una variabile che funge sia da modificatore di effetto che da confondente?

È possibile avere una variabile che agisce sia da modificatore di effetto (misurazione) che da confondente per una data coppia di associazioni rischio-risultato?

Non sono ancora sicuro della distinzione. Ho esaminato la notazione grafica per aiutarmi a capire la differenza, ma le differenze nella notazione sono sconcertanti. Sarebbe utile una spiegazione grafica / visiva dei due e quando potrebbero sovrapporsi.

Una variabile confondente deve:

• Essere indipendentemente associato al risultato;
• Essere associati con l'esposizione
• Non deve mentire sul percorso causale tra esposizione ed esito.

Questi sono i criteri per considerare una variabile come una potenziale variabile confondente. Se si scopre che il potenziale confonditore (attraverso la stratificazione e i test di aggiustamento) confonde effettivamente la relazione tra rischio ed esito, allora ogni associazione non corretta vista tra rischio ed esito è un artefatto del confonditore e quindi non un effetto reale.

Un modificatore di effetto d'altra parte non confonde. Se un effetto è reale ma la grandezza dell'effetto è diversa a seconda di una variabile X, allora quella variabile X è un modificatore di effetto.

Per rispondere alla tua domanda, pertanto, è mia comprensione che non è possibile avere una variabile che agisca sia da modificatore di effetto sia da una variabile confondente per un dato campione di studio e una data coppia di fattori di rischio e risultati.

Puoi trovare maggiori informazioni qui

Sì, è assolutamente possibile che una variabile sia al tempo stesso confondente e modificatrice di effetti. Possiamo eseguire una rapida simulazione in R per verificarlo: considera il seguente meccanismo con come trattamento e il risultato. influenza sia ed e, pertanto, è un confonditore. Ma interagisce anche con x e quindi modifica il suo effetto su y.$x$$y$$c$$x$$y$

set.seed(234)
c <- runif(10000)
x <- c + rnorm(10000, 0, 0.1)
y <- 3*x + 2*x*c + rnorm(10000)

Quindi sappiamo che il vero meccanismo causale è . Chiaramente, modifica l'effetto di . Tuttavia, quando eseguiamo la regressione di solo su , vediamo anche il calcio confondente che entra:$y = 3*x + 2*x*c$$c$$x$$y$$x$

lm(y ~ x) 
Coefficients:
(Intercept)            x  
     -0.258        4.856 

Infine, come sottolineato nel mio commento, la definizione fornita da oisyutat è errata. Riflette ciò che la Giudea Perla chiama "il criterio associativo" per un confondente, e fornisce molteplici ragioni per cui questa definizione fallisce. Vedi Pearl (2009), Causalità, sezione 6.3.