É possível ter uma variável que atua como um modificador de efeito e um fator de confusão?

É possível ter uma variável que atue como um modificador de efeito (medida) e um fator de confusão para um determinado par de associações de risco-resultado?

Ainda estou um pouco inseguro da distinção. Examinei a notação gráfica para me ajudar a entender a diferença, mas as diferenças na notação são desconcertantes. Uma explicação gráfica / visual dos dois e quando eles podem se sobrepor seria útil.

Uma variável de confusão deve:

• Seja associado de forma independente ao resultado;
• Seja associado à exposição
• Não deve estar no caminho causal entre a exposição e o resultado.

Esses são os critérios para considerar uma variável como uma variável potencial de confusão. Se o fator de confusão em potencial for descoberto (por meio de testes de estratificação e ajuste) para realmente confundir a relação entre risco e resultado, qualquer associação não ajustada observada entre risco e resultado é um artefato do fator de confusão e, portanto, não é um efeito real.

Um modificador de efeito, por outro lado, não confunde. Se um efeito é real, mas a magnitude do efeito é diferente, dependendo de alguma variável X, essa variável X é um modificador de efeito.

Para responder sua pergunta, portanto, não é possível que eu tenha uma variável que atue como modificador de efeito e como variável de confusão para uma determinada amostra de estudo e para um determinado par de fatores e resultados de risco.

Você pode encontrar mais informações aqui

Sim, é absolutamente possível que uma variável seja um fator de confusão e um modificador de efeito. Podemos executar uma simulação rápida em R para verificar isso: Considere o seguinte mecanismo com sendo o tratamento e o resultado. influencia e e, portanto, é um fator de confusão. Mas ele também interage com x e modifica seu efeito em 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)

Portanto, sabemos que o verdadeiro mecanismo causal é . Claramente, modifica o efeito de . No entanto, quando executamos apenas a regressão de em , também vemos a confusão surgir:c x y $y = 3*x + 2*x*c$$c$$x$$y$$x$

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

Finalmente, como apontado no meu comentário, a definição dada por oisyutat está errada. Ele reflete o que Judea Pearl chama de "o critério associativo" para um fator de confusão e ele fornece várias razões pelas quais essa definição falha. Veja Pearl (2009), Causalidade, seção 6.3.