”Samband” behöver inte betyda ”orsak”

Alla samband är inte orsakssamband. Faktorer som förekommer tillsammans med ett hälsotillstånd eller problem, och som statistiskt är kopplade (associerade eller korrelerade) till problemet brukar kallas risk- respektive skyddsfaktorer. 

Ibland visar forskningsresultat att just de personer som har en viss riskfaktor också löper högre risk för att utveckla ett visst tillstånd eller problem. Att människor har riskfaktorn förutsäger alltså med en viss sannolikhet att de också har tillståndet – eller kommer att utveckla detta. Det finns ett samband.

Men sådana samband misstolkas ofta. Det är nämligen inte alls givet att faktorn orsakar tillståndet. Ett påvisat samband skulle kunna vara kausalt, ett orsakssamband, men behöver inte alls vara det.

För att kunna fastslå att det handlar om ett orsaksförhållande vill man gärna ha studier där den tänkta orsaken kan manipuleras, och sedan undersöka hur detta inverkar på tillståndet. Det finns dock många etiska aspekter att ta hänsyn till i sådana studier. Ibland är detta slags experiment direkt olämpliga att genomföra på människor. Ett exempel på ett olämpligt upplägg vore att utsätta personer som aldrig har rökt för en åtgärd som man tror leder till att de i högre grad börjar använda röktobak i framtiden, och som alltså är misstänkt skadlig. 

I sådana fall är forskarna hänvisade till att göra studier där misstänkt skadlig exponering förekommer naturligt i en grupp. Forskarna kan välja att studera deltagarnas hälsa före och efter exponering, eller att undersöka om den misstänkta hälsorisken uppträder oftare hos deltagare med sämre hälsa. Men när man överväger om ett samband som har visats i sådana studier kan vara kausalt, måste flera andra omständigheter beaktas. [1,2]

En av de viktigaste omständigheterna är tidsaspekten – om tillståndet uppstod före riskfaktorn så kan faktorn omöjligt vara orsaken. Problemet är att i många forskningsstudier är det svårt att avgöra vilket som egentligen kom först. Detta gäller till exempel i tvärsnittsstudier som undersöker om personer som har en viss sjukdom också har exponerats för en misstänkt riskfaktor, jämfört med en frisk kontrollgrupp. Det är mycket svårt att i sådana studier utröna om den misstänkta faktorn verkligen kom före sjukdomen. Istället krävs det studier som följer försöksdeltagarna under tillräckligt lång tid för att tillståndet ska hinna utvecklas.

Vidare ska man också kunna utesluta att det föreligger andra och gemensamma orsaker för exponeringen och utfallet, det vill säga utesluta att det föreligger ett systematiskt fel på grund av så kallade förväxlingsfaktorer (confounders). 

Ännu en omständighet som brukar beaktas är sambandets styrka (t. ex. hur ofta riskfaktorn och problemet förekommer tillsammans). Resonemanget bakom detta är att ju starkare ett samband är, desto mer sannolikt borde det vara att det handlar om ett orsakssamband. 

Helt säkert är dock inte detta. Den brittiske epidemiologen Sir Austin Bradford Hill, som tidigt blev känd för sina tankar om kausalitet (Hill 1965), påpekade att även svaga samband förekommer mellan orsak och verkan. Han menade att det är osannolikt att ett starkt samband uppstår enbart som ett resultat av okända bakomliggande faktorer, mätfel och urvalsfel. Om detta ska inträffa måste felens inverkan vara minst lika stark som sambandet självt, och det är inte vanligt, hävdade Bradford Hill. 

Andra har dock påpekat att starka samband även kan uppstå när statistiska analyser bygger på felaktiga antaganden.

Vid bedömningen brukar man också undersöka om det finns en koppling mellan exponeringens intensitet (dos) och problemets storlek (respons). Om ökad exponering för en tänkt ”orsak” alltid åtföljs av en större ”verkan”, kan detta stärka misstanken om kausalitet. 

Detsamma gäller om det finns en rimligt tänkbar verkningsmekanism som kan förklara hur riskfaktorn skulle kunna ge upphov till problemet.
Dessutom kan det finnas experimentella data som stöder ett orsakssamband – till exempel djurstudier eller studier som belyser en verkningsmekanism. 

I fråga om mänskligt beteende är det särskilt svårt att uttala sig om orsaker. Det beror bland annat på att man ofta vet för lite om den kedja av händelser, känslor och tankar som har föregått ett visst beteende. Varför börjar någon till exempel dricka alkohol och att röka cigaretter? Kan alkoholkonsumtion triggas av rökning – eller tvärtom? Det är lätt att föreställa sig att det kan finnas många tänkbara orsaker som hänger ihop i ett komplicerat samspel.

I SBU:s aktuella utvärdering av samband mellan e-cigaretter, snus och röktobak kompliceras frågan ytterligare av att både exponeringen (användning av e-cigaretter och snus) och utfallet (tobaksrökning) är självskattade och oprecisa mått. 

I sambandsstudier är det alltid en särskilt viktig utmaning att identifiera och hantera de bakomliggande faktorer som inverkar på eller ”stör” de samband som forskarna egentligen vill undersöka. Samtidigt som forskarna alltid måste ta hänsyn till sådana förväxlingsfaktorer, är det inte alltid självklart vilka av dem som är betydelsefulla, och det är inte heller säkert att forskarna har några uppgifter om dem. Det gäller att varken över- eller underskatta förväxlingsfaktorernas inverkan. En underskattning kan leda till falska samband och överskattning till att faktiska samband inte syns i studien.

När två företeelser brukar uppträda tillsammans men i olika ordningsföljd vid olika tillfällen, kan detta tyda på att en förväxlingsfaktor ligger bakom sambandet. Om en studie som följer en grupp försöksdeltagare visar att beteende A hos många deltagare föregår beteende B, samtidigt som många andra deltagare har beteende B före beteende A, så skulle sambandet mellan A och B kunna bero på en gemensam förväxlingsfaktor. 

Tobaksforskare har till exempel noterat att sannolikheten att snusanvändare senare börjar röka cigaretter är högre än hos andra. Likaså är det mer sannolikt att cigarettrökare börjar snusa, än att icke-rökare gör det. [3,4] Då kan det vara viktigt att överväga möjligheten att en tredje faktor ligger bakom båda beteendena, exempelvis benägenhet att bruka substanser experimentellt eller att utveckla beroende.

Forskare brukar känna sig mer övertygade om ett resultat när detta har visats i olika studier med ett och samma upplägg. Men det är viktigt att komma ihåg att upprepad observation av ett samband (replikering) i sig inte bevisar kausalitet. Sambandet kan fortfarande bero på att de likartade studierna har upprepat samma systematiska fel. 

Däremot stärks antaganden om kausalitet när resultat från olika typer av studier sammantaget pekar åt samma håll – djurstudier, mekanistiska studier plus epidemiologiska och kliniska studier med olika design. Att undersöka en och samma fråga på flera olika sätt kallas triangulering. [5]

När man diskuterar kausalitet är det slutligen viktigt att inte blanda ihop nödvändig orsak, att en viss faktor krävs för att utlösa en viss effekt, med tillräcklig orsak, att denna faktor räcker som ensam orsak. Även om en faktor är nödvändig som orsak, kanske det krävs andra, samtidiga omständigheter för att utlösa en effekt. Ett exempel: i ett syskonpar där båda har anlag för en ärftlig sjukdom kan det hända att bara det syskon som också utsätts för viss miljöpåverkan utvecklar sjukdomen. Den ärftliga faktorn var en nödvändig men inte tillräcklig orsak.

Sådan komplexitet är vanligt. Alla faktorer som ser ut att vara orsaker behöver inte vara det, samtidigt som många av de problem som vården och socialtjänsten möter har en rad samverkande orsaker. Problemen är multifaktoriella. 

Att bättre förstå orsakssammanhangen är viktigt – inte minst för att utveckla åtgärder som kan prövas vetenskapligt så att det går att se om effekterna verkligen blir de avsedda.

Lotta Ryk, projektledare SBU
lotta.ryk@sbu.se
Ragnar Levi, chefredaktör SBU

Referenser

1. Hill AB. The environment and disease: Association or causation?. Proc R Soc Med 1965;58:295-300.
2. Howick J, et al. The evolution of evidence hierarchies... J R Soc Med 2009;102:186-94.
3. Haukkala A, et al. Progression of oral snuff use ...Addiction 2006;101:581-9.
4. Galanti MR, et al. Between harm and dangers. Oral snuff use ... Eur J Public Health 2001;11:340-5.
5. Munafò MR, et al. Robust research needs many lines of evidence. Nature 2018;553:399-401.

Läs också https://www.sbu.se/sv/publikationer/vetenskap-och-praxis/vad-ar-en-verklig-orsak/