In breve
Un fattore di confondimento è una variabile associata sia all'esposizione studiata sia all'esito osservato, capace di creare o mascherare un'apparente relazione di causa-effetto tra le due senza che esista realmente.
Un esempio classico nella ricerca sulla longevità: le persone che assumono regolarmente un multivitaminico spesso hanno anche redditi più alti, seguono diete più sane e fanno più controlli medici preventivi rispetto a chi non lo fa. Se uno studio osservazionale trova che chi assume il multivitaminico vive più a lungo, non è chiaro se il merito sia del multivitaminico o di questi altri fattori associati — il cosiddetto "effetto dell'utilizzatore salutista" (healthy user bias).
Gli studi randomizzati controllati riducono questo problema distribuendo casualmente i fattori di confondimento, noti e sconosciuti, tra i gruppi di trattamento e di confronto. Gli studi osservazionali possono provare a correggere statisticamente per i fattori di confondimento conosciuti (per esempio aggiustando per età, reddito, abitudine al fumo), ma non possono mai escludere del tutto fattori non misurati o non identificati.
Riconoscere il rischio di confondimento è una delle ragioni per cui questo sito assegna un peso maggiore agli studi randomizzati controllati rispetto agli studi osservazionali quando valuta le prove a sostegno di un composto o di una terapia.