Conceptions appariées et diagrammes causaux

Nous utilisons des diagrammes causaux pour illustrer les conséquences de l'appariement et le traitement approprié des variables appariées dans les études de cohorte et des études de cas-témoins. Le processus d'appariement oblige généralement certaines variables à être indépendantes malgré leur connexion dans le diagramme causal, un phénomène connu sous le nom de non-fidélité. Nous montrons comment les diagrammes causaux peuvent être utilisés pour visualiser de nombreux résultats précédents sur les études appariées. L'appariement en cohorte peut prévenir la confusion par les variables appariées, mais la censure ou d'autres données manquantes et un ajustement supplémentaire peuvent nécessiter le contrôle des variables d'appariement. L'appariement en cas-témoin ne prévient généralement pas la confusion par les variables appariées, et le contrôle des variables d'appariement peut être nécessaire même si celles-ci n'étaient pas des facteurs de confusion initialement. L'appariement sur des variables qui sont affectées par l'exposition et le résultat, ou des intermédiaires entre l'exposition et le résultat, produira normalement un biais irréparable.