Confounding in Ernährungsstudien

Confounding tritt auf, wenn ein Faktor, der sowohl mit der Ernährung als auch mit einem Ergebnis assoziiert ist, die scheinbare Beziehung zwischen Ernährung und Krankheit verzerrt. Es ist ein besonders akutes Problem in der Ernährungs-Epidemiologie, da Ernährungsgewohnheiten mit vielen anderen Gesundheitsverhaltensweisen und sozialen Merkmalen einhergehen.

Definition

Confounding in Ernährungsstudien ist die Verzerrung einer geschätzten Assoziation zwischen einer Ernährungs-Exposition und einem Gesundheitsergebnis, verursacht durch einen externen Faktor, der mit der Ernährung assoziiert ist und eine unabhängige Ursache des Ergebnisses darstellt, ohne auf dem kausalen Pfad zwischen ihnen zu liegen.

Scope

Der Eintrag behandelt, was Confounding im Ernährungsbereich ist, welche spezifischen Formen es annimmt, wie z.B. den Healthy-User-Bias und Confounding durch sozioökonomische und Lebensstilfaktoren, die Design- und Analysestrategien zu seiner Kontrolle und die Grenzen dieser Strategien. Es handelt sich um ein methodologisches Thema und bietet keine individuellen Ernährungsempfehlungen.

Core questions

• Welche Faktoren verfälschen am häufigsten die Assoziationen zwischen Ernährung und Krankheit?
• Was ist der Healthy-User-Bias und warum ist er in der Ernährungsforschung so weit verbreitet?
• Wie effektiv sind Adjustierung, Stratifizierung und Matching bei der Beseitigung von ernährungsbedingtem Confounding?
• Was ist Rest-Confounding und warum kann es nicht vollständig eliminiert werden?

Key concepts

• Confounder (assoziiert mit Exposition und Ergebnis, nicht auf dem kausalen Pfad)
• Healthy-User- / Healthy-Adherer-Bias
• Confounding durch sozioökonomischen Status und Lebensstil
• Multivariable Adjustierung, Stratifizierung, Matching
• Residuelle und ungemessene Confounding
• Reverse Kausalität als verwandte Bedrohung

Mechanisms

Da Menschen, die sich auf bestimmte Weise ernähren, in der Regel auch Unterschiede in Bezug auf Rauchen, körperliche Aktivität, Körpergewicht, Bildung und Einkommen aufweisen, können diese Faktoren Assoziationen zwischen Ernährung und Krankheit hervorrufen oder maskieren. Forscher begegnen Confounding durch Design (Restriktion, Matching) und durch Analyse (Stratifizierung und multivariate Regression, die für gemessene Confounder adjustiert). Allerdings werden Confounder selbst unvollkommen gemessen, und einige bleiben ungemessen, sodass Rest-Confounding bestehen bleibt; das Healthy-User-Phänomen, bei dem die Einhaltung einer empfohlenen Diät mit vielen anderen gesundheitsfördernden Verhaltensweisen korreliert, ist eine besonders hartnäckige Quelle für Verzerrungen.

Clinical relevance

Die Erkennung von Confounding ist essenziell, um zu beurteilen, ob eine berichtete Assoziation zwischen Ernährung und Krankheit wahrscheinlich kausal ist, und sie beeinflusst, wie vorsichtig Beobachtungsstudien in der Ernährungswissenschaft Leitlinien informieren sollten. Dieses Thema erklärt eine Fehlerquelle in den Evidenzen und ist keine Grundlage für individuelle Ernährungsentscheidungen.

Epidemiology

Confounding wird als ein Hauptgrund dafür genannt, dass beobachtende Assoziationen zwischen Ernährung und Krankheit unzuverlässig sein können und dass einige Ergebnisse in Studien nicht reproduziert werden; methodologische Kommentare identifizieren es, neben Messfehlern, als zentral für Debatten über die Glaubwürdigkeit des Fachgebiets.

History

Die allgemeine Theorie des Confounding entwickelte sich im Laufe des 20. Jahrhunderts innerhalb der Epidemiologie und Biostatistik, wobei Lehrbücher ihre Definition und Kontrolle kodifizierten. Die Ernährungs-Epidemiologie übernahm diese Werkzeuge und fügte domänenspezifische Bedenken hinzu, insbesondere den Healthy-User-Bias und das Confounding durch eng gebündelte Lebensstilfaktoren, die zu Schwerpunkten in späteren Debatten über die Zuverlässigkeit der beobachtenden Ernährungsforschung wurden.

Debates

Kann eine statistische Adjustierung ernährungsbedingtes Confounding jemals ausreichend beseitigen?

Einige argumentieren, dass weit verbreitete, unvollkommen gemessene Lebensstil-Confounder erhebliche Restverzerrungen hinterlassen, die durch Adjustierung nicht behoben werden können, was kausale Behauptungen untergräbt; andere sind der Ansicht, dass sorgfältiges Design, umfangreiche Kovariaten-Daten und Triangulation mit Studien vertrauenswürdige Schlussfolgerungen ermöglichen können.

Key figures

• Walter Willett
• Ambika Satija
• John Ioannidis
• Kenneth Rothman
• Sander Greenland

Seminal works

• satija-2015
• rothman-2008

Frequently asked questions

Was ist der Healthy-User-Bias?

Es ist eine Form des Confounding, bei der Menschen, die einer empfohlenen Diät folgen, auch dazu neigen, viele andere gesundheitsfördernde Verhaltensweisen anzunehmen, sodass die Diät teilweise aufgrund dieser begleitenden Verhaltensweisen und nicht nur aufgrund der Diät selbst vorteilhaft erscheinen kann.

Warum löst die Adjustierung für Confounder das Problem nicht vollständig?

Confounder werden fehlerhaft gemessen und einige werden überhaupt nicht gemessen, sodass die Adjustierung ein Rest-Confounding hinterlässt; deshalb werden Beobachtungsassoziationen vorsichtig interpretiert und durch Studien- und mechanistische Evidenz untermauert.