Les modèles d’exposition sont utilisés pour tenir compte des facteurs de confusion ; il est ainsi possible de discerner celle qui est la responsabilité du facteur de risque de celle qui est de pertinence des possibles facteurs de confusion.

Leur prise en considération augmente, ainsi, la puissance statistique de l’étude et permette une meilleure description du phénomène épidémiologique qui en fait l’objet, afin de mieux éclairer le réelle relation de causalité.

Si on néglige de considérer tels facteurs, le résultat de l’étude résultera faussé, dans un sens ou dans l’autre : sous-estimé, surestimé ou ne pas mis en évidence.

Ils permettent aussi de faire des prévisions futures, car on peut les utiliser pour envisager l’évolution du phénomène dans le temps et pour ce qui concerne son étendue spatiale.

Pour pouvoir disposer de résultats plus fiables, on peut utiliser la régression ou la stratification.
La première nous permet d’analyser le contexte en considérant, dans la relation entre le facteur de risque et la pathologie étudiés, la mesure de contribution d’un certain facteur de confusion.
Cette approche nous permettra de quantifier le poids du facteur analysé et de pouvoir apporter une correction adéquate à l’étude.

La stratification nous permet de calculer un risque relatif pour chaque strate délinéé par le facteur même ; ensuite, on analyse les résultats pour conclure sur l’importance du facteur considéré, qui, même dans ce cas, peut être corrigé.

Les modèles d’exposition permettent de conduire une étude en homogénéisant la population qu’on va à analyser, car il nous permettent de considérer la variabilité individuelle, la variabilité intergroupe et intra-groupe.

Il est intuitif que le model est une simplification de la réalité et qu’il ne peut pas prendre en compte tous les facteurs qui contribuent à cette variabilité ; cependant, il faudrait les corriger, où il est possible, afin d’établir le vrai lien entre le facteur de risque et la pathologie.