Est-il possible d'avoir une variable qui agit à la fois comme modificateur d'effet et comme facteur de confusion?

Est-il possible d'avoir une variable qui agit à la fois comme modificateur d'effet (mesure) et comme facteur de confusion pour une paire donnée d'associations risque-résultat?

Je suis encore un peu incertain de la distinction. J'ai regardé la notation graphique pour m'aider à comprendre la différence, mais les différences de notation sont déroutantes. Une explication graphique / visuelle des deux et quand ils peuvent se chevaucher serait utile.

Une variable confondante doit:

• Être associé de façon indépendante au résultat;
• Être associé à l'exposition
• Ne doit pas mentir sur la voie causale entre l'exposition et le résultat.

Ce sont les critères pour considérer une variable comme une variable confusionnelle potentielle . Si le facteur de confusion potentiel est découvert (par le biais de tests de stratification et d'ajustement) pour réellement confondre la relation entre le risque et le résultat, alors toute association non ajustée observée entre le risque et le résultat est un artefact du facteur de confusion et donc pas un effet réel.

En revanche, un modificateur d'effet ne confond pas. Si un effet est réel mais que l'ampleur de l'effet est différente en fonction d'une variable X, cette variable X est un modificateur d'effet.

Pour répondre à votre question, il est donc à ma connaissance impossible d'avoir une variable qui agit à la fois comme modificateur d'effet et comme variable de confusion pour un échantillon d'étude donné et une paire donnée de facteurs de risque et de résultats.

Vous pouvez trouver plus d'informations ici

Oui, il est tout à fait possible qu'une variable soit à la fois un confondeur et un modificateur d'effet. Nous pouvons exécuter une simulation rapide dans R pour vérifier ceci: Considérez le mécanisme suivant avec étant le traitement et le résultat. influence à la fois et et, par conséquent, c'est un facteur de confusion. Mais il interagit également avec x et modifie ainsi son effet sur y.y c x $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)

Nous savons donc que le véritable mécanisme causal est . Clairement, modifie l'effet de . Cependant, lorsque nous exécutons la régression de sur uniquement, nous voyons également le coup de pied confondant dans:c x y $y = 3*x + 2*x*c$$c$$x$$y$$x$

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

Enfin, comme indiqué dans mon commentaire, la définition donnée par oisyutat est erronée. Il reflète ce que Judea Pearl appelle "le critère associatif" pour un confondant, et il donne plusieurs raisons pour lesquelles cette définition échoue. Voir Pearl (2009), Causality, section 6.3.