La causalidad
Para ponernos en situación veamos muy brevemente en primer lugar el concepto de causalidad. En 1965 Austin Bradford Hill 1 sugirió que la pregunta decisiva para conocer si existe una posible relación causal es “si la frecuencia con la que un evento indeseable, B (Figura 1), sería influenciada por un cambio en una característica del ambiente, A”. En este mismo trabajo listó las características de dicha posible asociación entre A y B (robustez, consistencia, especificidad, temporalidad, curva dosis-respuesta, plausibilidad biológica, coherencia, evidencia experimental y analogía) que deberían valorarse, que son relevantes para dar credibilidad a esa asociación causal.
Debe, en este momento, señalarse que el hecho de encontrar una posible asociación no supone la demostración de la causalidad. Esta solo podría establecer a través de un estudio específico.

La confusión en la causalidad no parece, así de entrada, algo que queramos tener en una investigación. Además de los sinónimos claramente negativos que le atribuye la RAE^a, en una investigación su presencia es aciaga: hay confusión cuando el efecto de la exposición – el efecto del pretendido agente causal cuya acción se está estudiando, A en el ejemplo anterior de la Figura 1- sobre el resultado -el evento indeseable, B en el mismo ejemplo- se confunde con el efecto de otro factor de riesgo u otro factor protector^{b 3}. Puede comprenderse que se atribuirían a A unos efectos que no se deben, total o parcialmente, a su acción o presencia.

La confusión aparece cuando no puede garantizarse la comparabilidad adecuada de los grupos, de manera que absolutamente todos los factores que afectan a los grupos que se cotejan sean idénticos. La situación ideal -de máxima comparabilidad- se daría cuando se compara el efecto de una exposición (A) sobre un grupo, con lo que ocurre con ese mismo grupo pero no expuesto. Esto es, a todos los efectos, imposible.

Para acometer esta dificultad, se busca comparar lo que ocurre en dos o más grupos construidos de manera que sean lo más comparables posible; uno se somete a la exposición del pretendido agente causal y el otro o los otros a otro agente o a ninguno. Pero esta comparabilidad entre los grupos nunca es perfecta, pues los sujetos que los forman son diferentes por más que se intente que sean similares. Y, además, los grupos pueden estar sometidos a influencias diferentes.

Si no son suficientemente comparables los grupos, podría haber en alguno de ellos algún factor que provoque una respuesta adicional, que no conocemos previamente o que no hemos valorado suficientemente, que confunda el resultado que se estudia: un factor de confusión.

Su presencia puede incrementar la respuesta –haciendo que parezca que el efecto es mayor– o disminuirla –enmascarando el efecto-.

Para poder considerar con propiedad algo como un factor de confusión se considera desde hace tiempo que debe cumplir simultáneamente, tres requisitos⁴:

1. Ser una causa de la enfermedad (como sería en la Figura 1) o una medida substitutiva de una causa, en gente expuesta (como en el ejemplo de la Figura 2). Es decir: ser, por sí mismo, un factor de riesgo de la enfermedad.

De lo anterior se desprende que un factor de confusión puede ser per se un predictor del resultado, aún en la ausencia de la exposición que se está estudiando⁵. Como se indica en la Figura 2, el posible factor de confusión (FC) podría causar B, aún en ausencia de A -el pretendido agente causal-.

Este es un requisito clásico para estudios sobre enfermedad, pero es válido también para otros estudios que evalúan otras relaciones. Por ejemplo: la pertenencia a un grupo social determinado (un equipo de fútbol, por ejemplo), ¿se asocia con una conducta antisocial? Claramente, en este estudio la edad es muy probablemente un factor de confusión: es muy probable que cuanto mayor sea el individuo (cualquiera que sea el equipo al que se pertenezca), menos antisocial será la conducta.

2. Estar relacionado (positiva o negativamente) con la exposición en la población de estudio.

Si estamos estudiando la relación entre la dieta (la exposición) y la enfermedad coronaria (la respuesta), y la población de estudio está dividida en expuestos, con una dieta sana, y no expuestos, con una grieta rica en grasas (grupos 1 y 2 en la Figura 3), el posible factor -por ejemplo, la obesidad- debe tener diferente prevalencia en ambos grupos para ser considerado un factor de confusión. En dicha figura, afecta a los miembros de los grupos coloreados en rojo. En este caso, es más prevalente en el grupo 2.

3. No ser un factor intermedio en la vía etiopatogénica entre la exposición y la respuesta. En la Figura 4 vemos un posible factor (FC) intermedio entre la exposición (A) y la respuesta (B). En esta situación, no sería un factor de confusión.

En el ejemplo del estudio de la relación entre la enfermedad coronaria y la dieta, la respuesta (la enfermedad coronaria, B en la Figura 4) podría ser explicada midiendo el nivel de colesterol. La colesterolemia elevada no es un factor de confusión, puesto que puede ser un factor causal intermedio entre la dieta y la enfermedad coronaria.

4. A los tres requerimientos clásicos anteriores actualmente se suma el que el posible factor de confusión no debe estar afectado por la exposición⁶. Este sería el caso, que se muestra en la Figura 5, en el que tanto el posible factor de confusión (FC) como la respuesta (B) tienen una causa común (C), que depende de la exposición.

aConfusión: sinónimo de desorden, desbarajuste, caos, embrollo, alboroto, barahúnda, guirigay, lío, batiburrillo, desquicio, berrodo (RAE)
bFactor protector: algo que puede disminuir la probabilidad de sufrir una cierta enfermedad 2. Debe considerarse como lo contrario de un factor de riesgo, el cual aumenta dicha probabilidad.