Facteurs de confusion

Les caractéristiques d’un facteur de confusion sont les suivantes :

• il est associé au résultat ;
• il est associé au facteur d’exposition auquel on s’intéresse ;
• il ne doit pas s’agir d’une étape intermédiaire dans le lien de causalité entre le facteur d’exposition auquel on s’intéresse et le résultat.

Exemple : Les investissements dans le programme A ont-ils réduit les taux d’anémie ?
Les facteurs susceptibles de fausser la conclusion concernant l’impact d’une intervention sur les taux d’anémie pourraient par exemple être les suivants :

• la coexistence d’un autre programme susceptible d’avoir un impact sur la réduction de l’anémie et ciblant les mêmes groupes de population ;
• la diminution de l’incidence du paludisme dans la zone d’intervention en raison de la diminution des précipitations lors de la mesure de référence.

Sans contrôle des facteurs de confusion lors de l’analyse de données, il n’est pas possible d’attribuer la réduction des taux d’anémie à l’intervention en matière de nutrition.

• Bien qu’il soit relativement facile de mesurer une association et de vérifier la temporalité, il est très difficile de contrôler tous les facteurs de confusion (connus et inconnus), car les données sur tous les facteurs de confusion ne sont souvent pas disponibles dans les enquêtes basées sur la population. Cela nécessite généralement un essai contrôlé randomisé dans un cadre de recherche afin de mesurer et de comparer les taux d’anémie et de nombreux facteurs de confusion potentiels entre le groupe d’intervention et un groupe témoin (non exposé à l’intervention), avant et après l’intervention.
• Les enquêtes nationales basées sur la population et les données de suivi de routine ne comportent généralement pas de groupe témoin.
• En l’absence de groupe témoin, essayer d’interpréter une association ou un lien de causalité peut conduire à des erreurs. Il existe un risque élevé de tirer des conclusions erronées : par exemple, une intervention en matière de nutrition peut être considérée comme ayant un impact sur l’anémie alors qu’en réalité, un facteur de confusion, et non l’intervention, a provoqué la modification des taux d’anémie.
  Les données issues de ce type d’enquête ne conviennent pas à l’analyse d’un lien de causalité et peuvent conduire à des décisions de politique incorrectes et erronées.