Karıştırıcı Etki (Confounding)
Karıştırıcı etki (confounding), etkilerin karışması durumunu ifade etmektedir: bir maruziyet ile bir sonuç arasındaki görünür bir ilişki, üçüncü bir faktörün —karıştırıcı etki faktörünün (confounder)— her ikisinin de ortak nedeni olması nedeniyle bozulmaktadır. Bu durum dikkate alınmadığı sürece, karıştırıcı etki zararsız bir maruziyeti zararlı gösterebilir, gerçek bir etkiyi gizleyebilir veya bir etkiyi abartabilir. Karıştırıcı etkiyi kontrol etmek, gözlemsel epidemiyolojinin temel görevlerinden biridir.
Tanım
Karıştırıcı etki (confounding), üçüncü bir değişkenin hem maruziyetin hem de sonucun ortak nedeni olması (ve aralarındaki nedensel yolda yer almaması) durumunda ortaya çıkan, maruziyet-sonuç ilişkisinin bozulmasıdır; bu nedenle, ham ilişki, maruziyetin etkisini o değişkenin etkisiyle karıştırmaktadır.
Kapsam
Bu giriş, bir değişkeni karıştırıcı etki faktörü (confounder) yapan unsurları, nedensel akıl yürütme ve yönlendirilmiş döngüsel olmayan grafikler (directed acyclic graphs) kullanılarak karıştırıcı etkinin nasıl tanındığını ve bunu tasarım ve analiz yoluyla kontrol etmeye yönelik başlıca stratejileri kapsamaktadır. Ayrıca, karıştırıcı etkiyi etki modifikasyonundan (effect modification) ve aracı etkiden (mediation) de ayırmaktadır. Bu bir metodolojik referans olup, klinik bir rehberlik niteliği taşımamaktadır.
Temel sorular
- Aday bir değişken hem maruziyetin hem de sonucun ortak nedeni midir?
- Değişken bir karıştırıcı etki faktörü (confounder) olmaktan ziyade nedensel yol üzerinde (bir aracı etki faktörü/mediator) midir?
- Karıştırıcı etkiyi ortadan kaldırmak için hangi değişken kümesinin ayarlanması gerekmektedir?
- Artık veya ölçülmeyen karıştırıcı etki (residual or unmeasured confounding) hala ilişkiyi açıklayabilir mi?
Anahtar kavramlar
- Ortak neden
- Karıştırıcı etki faktörü (Confounder)
- Yönlendirilmiş döngüsel olmayan grafik (DAG)
- Değişebilirlik (Exchangeability)
- Arka kapı yolu (Backdoor path)
- Ayarlama, tabakalama ve eşleştirme
- Artık ve ölçülmeyen karıştırıcı etki
- Karıştırıcı etki ve aracı etki arasındaki fark
Mekanizmalar
Potansiyel sonuçlar (potential-outcomes) bakış açısına göre, karıştırıcı etki, değişebilirlik (exchangeability) ilkesinin ihlalidir: maruz kalan ve maruz kalmayan gruplar, maruziyet dışındaki nedenlerle sonucun arka plan riski açısından farklılık göstermektedir. Nedensel diyagram (causal-diagram) terimleriyle ifade edildiğinde, bir karıştırıcı etki faktörü (confounder), ortak bir neden aracılığıyla maruziyet ile sonuç arasında nedensel olmayan bir 'arka kapı' yolu (backdoor path) açmaktadır; bu yolu uygun bir değişken kümesi üzerinde koşullandırma (conditioning) yoluyla engellemek, karıştırıcı etkiyi ortadan kaldırmaktadır. Nedensel yol üzerinde yer alan bir değişken (aracı etki faktörü/mediator) bir karıştırıcı etki faktörü değildir ve bu değişken için ayarlama yapmak kendi başına yanlılık (bias) yaratabilmektedir. Kontrol, tasarım (randomizasyon, kısıtlama/restriction, eşleştirme/matching) veya analiz (tabakalama/stratification, standardizasyon, regresyon ayarlaması ve eğilim skorları/propensity scores gibi yöntemler) yoluyla uygulanabilmektedir. Ayarlama yalnızca ölçülen karıştırıcı etki faktörlerini ele alabildiğinden, ölçülmeyen ve artık karıştırıcı etki (residual confounding) gözlemsel tahminlerin bir sınırlılığı olarak kalmaktadır.
Klinik önem
Karıştırıcı etki, gözlemsel ilişkilerin otomatik olarak nedensel olmamasının başlıca nedenlerinden biridir ve bir çalışmanın bu durumu ne kadar iyi ele aldığını değerlendirmek, maruziyetler ve hastalık hakkındaki kanıtları değerlendirmenin merkezinde yer almaktadır. Bu kavram, kanıtların nasıl yorumlandığını açıklamaktadır; bireyler için tanı veya tedaviye yönelik bir tavsiye niteliği taşımamaktadır.
Epidemiyoloji
Karıştırıcı etki hakkındaki endişe, kohort, vaka-kontrol ve kesitsel tasarımlar dahil olmak üzere gözlemsel araştırmaların tamamına yayılmıştır. Bu durum, randomize kontrollü çalışmaların (randomized controlled trials - RCT'ler) (ölçülen ve ölçülmeyen karıştırıcı etki faktörlerini ortalama olarak dengeleyen) ve neyin ayarlanması gerektiği konusunda akıl yürütmek için açık nedensel diyagramların ve nicel yanlılık analizinin (quantitative bias analysis) artan kullanımının motivasyonunu oluşturmaktadır.
Tarihçe
Üçüncü bir faktörün etkileri karıştırabileceği bilinci eski olmakla birlikte, kesin tanımlar yirminci yüzyılın sonlarında ortaya çıkmıştır. Greenland ve Robins (1986), karıştırıcı etkiyi değişebilirlik (exchangeability) ve çalışmanın yaklaşık olarak elde etmeye çalıştığı karşıolgusal karşılaştırma (counterfactual comparison) üzerinden çerçevelemişlerdir. Greenland, Pearl ve Robins'in (1999) nedensel diyagram çerçevesi (causal-diagram framework) ise karıştırıcı etki faktörlerini tanımlamak ve ayarlama kümelerini seçmek için grafiksel bir kriter sunmuştur. Bu gelişmeler, karıştırıcı etkiyi etki modifikasyonundan (effect modification) ve seçilim yanlılığından (selection bias) net bir şekilde ayırmıştır.
Tartışmalar
- Karıştırıcı etki faktörleri ayarlama için nasıl seçilmelidir?
- Eski uygulamalar istatistiksel kriterlere (örneğin, tahmindeki değişim veya ilişkilerin anlamlılığı) dayanırken, nedensel diyagram yaklaşımları, aracı etki faktörleri (mediators) veya çarpıştırıcılar (colliders) için ayarlama yapmaktan kaçınmak amacıyla ayarlama kümelerinin nedensel yapının önceden var olan konu alanı bilgisine (subject-matter knowledge) göre seçilmesi gerektiğini savunmaktadır.
Öne çıkan isimler
- Sander Greenland
- James Robins
- Judea Pearl
- Olli Miettinen
İlgili konular
Temel eserler
- greenland-robins-1986
- greenland-pearl-robins-1999
- maldonado-greenland-2002
Sıkça sorulan sorular
- Bir karıştırıcı etki faktörü (confounder) ile bir aracı etki faktörü (mediator) arasındaki fark nedir?
- Bir karıştırıcı etki faktörü, hem maruziyetin hem de sonucun ortak nedenidir ve nedensel yolun dışında yer almaktadır; bir aracı etki faktörü ise maruziyetten sonuca giden yol üzerinde yer almaktadır. Bir karıştırıcı etki faktörü için ayarlama yapmak yanlılığı azaltırken, bir aracı etki faktörü için ayarlama yapmak yanlılık yaratabilmektedir.
- Randomizasyon karıştırıcı etkiyi ortadan kaldırır mı?
- Randomizasyon, ortalama olarak ve özellikle büyük çalışmalarda, ölçülen ve ölçülmeyen ortak nedenleri gruplar arasında dengeleme eğilimindedir; bu nedenle, gözlemsel verilerin ayarlanmasıyla tam olarak eşleşemeyecek bir şekilde karıştırıcı etkiyi kontrol etmektedir.
- Karıştırıcı etki, etki modifikasyonu (effect modification) ile aynı mıdır?
- Hayır. Karıştırıcı etki, ortadan kaldırılması gereken bir bozulmadır; etki modifikasyonu ise alt gruplar arasında etkinin gerçek bir varyasyonudur ve bir hata değil, ilişkinin bir özelliğidir.