El riesgo relativo y el riesgo absoluto no cuentan la misma historia

Tres cifras de una sola tabla 2x2

Todo lo que hay en este artículo sale de una tabla de cuatro celdas: cuántas personas de cada grupo tuvieron y no tuvieron el desenlace. Construyamos una. Este ejemplo está construido para ilustrar y no procede de ningún estudio publicado. Diez mil personas expuestas, de las que 60 desarrollan el desenlace y 9 940 no. Diez mil no expuestas, de las que 40 lo desarrollan y 9 960 no. A partir de esos cuatro números, el riesgo absoluto en el grupo expuesto es 60 ÷ 10 000 = 0,60 %, y en el no expuesto 40 ÷ 10 000 = 0,40 %.

Ahora las tres magnitudes derivadas, una línea cada una. El riesgo relativo es un riesgo absoluto dividido entre el otro: 0,0060 ÷ 0,0040 = 1,50, así que la exposición multiplica el riesgo por 1,5, lo mismo que un aumento del 50 %. La diferencia de riesgo absoluto es uno menos el otro: 0,0060 − 0,0040 = 0,0020, o 0,20 puntos porcentuales. El número necesario para dañar es el inverso de esa diferencia: 1 ÷ 0,0020 = 500, es decir, un caso extra por cada 500 personas expuestas en el mismo periodo. Las tres son descripciones correctas de las mismas cuatro celdas. La cifra relativa es la que suena más grande, y por eso es la que llega al titular.

El riesgo de base es el término que lo decide todo

Un riesgo relativo es un multiplicador sin unidades ni escala. Te dice qué hacer con un riesgo de base, pero nada sobre cuál es ese riesgo de base, así que por sí solo no puede decirte si el cambio es trivial o enorme. Fija el efecto relativo en una reducción del 25 % y varía la base: las consecuencias prácticas se mueven dos órdenes de magnitud. Sobre un riesgo de base del 0,2 %, una reducción del 25 % ahorra 0,05 puntos porcentuales y el número necesario a tratar es 2 000. Sobre una base del 40 %, la misma reducción del 25 % ahorra 10 puntos y el número necesario a tratar es 10. El mismo titular, doscientas veces el beneficio práctico.

Esto funciona también al revés, y la inversión es la mitad más útil de la lección. Compara dos tratamientos. El tratamiento A reduce un desenlace frecuente — base del 20 % — en un modesto 25 %, dejándolo en el 15 %: una ganancia absoluta de 5 puntos porcentuales y un número necesario a tratar de 20. El tratamiento B reduce un desenlace raro — base del 0,4 % — en un impresionante 50 %, dejándolo en el 0,2 %: una ganancia absoluta de 0,2 puntos y un número necesario a tratar de 500. B tiene el doble del titular de A y la veinticincoava parte de su valor práctico, porque 500 ÷ 20 = 25. Si tuvieras que elegir cuál financiar, o cuál tomar, las cifras relativas los ordenarían al revés.

NNT y NND: la forma en lenguaje llano de la misma aritmética

El número necesario a tratar, introducido por Cook y Sackett en el BMJ en 1995, no es más que uno dividido entre la reducción absoluta del riesgo. Su valor es lingüístico más que matemático: convierte un decimal pequeño en un recuento de personas, una forma que la mayoría de los lectores puede retener. Una reducción absoluta de 5 puntos se convierte en un NNT de 20 — tratar a veinte personas para que una se beneficie. Una reducción absoluta de 0,2 puntos se convierte en un NNT de 500. El número necesario para dañar es el mismo cálculo aplicado a un aumento, así que la diferencia de 0,20 puntos del ejemplo anterior da un NND de 500.

Dos condiciones deben acompañar a cualquier NNT o pierde su sentido. La primera es el horizonte temporal: un NNT de 20 a cinco años y un NNT de 20 a cinco semanas describen intervenciones completamente distintas, y un NNT citado sin periodo es ininterpretable. La segunda es el desenlace: un NNT de 20 para evitar una muerte y un NNT de 20 para evitar un episodio de náusea leve no son comparables, por idéntica que sea la aritmética. Cuando ves un NNT citado desnudo, en esas dos omisiones suele esconderse la persuasión. Y un NNT de beneficio se lee junto al NND de daño del mismo ensayo, porque un tratamiento con NNT de 20 y NND de 15 hace más mal que bien.

La odds ratio es una tercera magnitud, y se desvía

Las probabilidades relativas no son el riesgo. El riesgo son los eventos divididos entre todo el grupo; las odds son los eventos divididos entre los no eventos. En la tabla construida arriba, las odds de los expuestos son 60 ÷ 9 940 y las de los no expuestos 40 ÷ 9 960, así que la odds ratio es 1,5030 frente a un riesgo relativo de 1,5000 — una sobrestimación del 0,2 %, o sea nada. Esa cercanía es la razón de que las odds ratios se lean rutinariamente como si fueran riesgos relativos. La aproximación es realmente buena cuando el desenlace es raro, y los estudios de casos y controles, que no pueden estimar riesgo absoluto, solo pueden informar una odds ratio: la costumbre tiene una base real.

La aproximación se rompe a medida que el desenlace se vuelve frecuente, y conviene saber exactamente dónde. Fija el riesgo relativo en 1,50 y sube la base. Con una base del 1 %, la odds ratio es 1,508, sobrestimando el riesgo relativo un 0,5 %. Con el 5 %, es 1,541, sobrestimando un 2,7 %. Con el 10 %, 1,588, un 5,9 %. Con el 20 %, 1,714, un 14,3 %. Con el 40 %, 2,250 — una sobrestimación del 50 %, y leerla entonces como riesgo relativo significa leer un aumento del 50 % como uno del 125 %. La regla gruesa de que las odds ratios aproximan riesgos relativos por debajo de un 10 % de eventos es defendible; por encima, las dos cifras responden a preguntas distintas y no deben intercambiarse.

Cómo leer un titular de salud en treinta segundos

Haz cuatro preguntas en orden. ¿Cuál es el riesgo de base — la probabilidad del desenlace sin la exposición o el tratamiento? ¿Cuál es la diferencia absoluta en puntos porcentuales? ¿En qué periodo y en quién? ¿Y la cifra reportada es un riesgo relativo, una odds ratio o un hazard ratio? Si el artículo no responde a las dos primeras, no te ha dicho lo suficiente para juzgar nada, y lo honesto es ir a buscar el resumen, donde los recuentos absolutos de eventos suelen estar disponibles aunque la nota de prensa los omita. CONSORT pide a los investigadores que reporten tamaños de efecto absolutos y relativos para desenlaces binarios desde 2010: en un ensayo bien reportado, las cifras existen.

Una advertencia contra la sobrecorrección. Concluir que las diferencias absolutas pequeñas nunca importan es un error en sí mismo, y peligroso. Las diferencias absolutas escalan con el riesgo de base, así que un cambio insignificante en una población de bajo riesgo puede ser sustancial en una de alto riesgo — el mismo efecto relativo que da un NNT de 2 000 con una base del 0,2 % da un NNT de 10 con el 40 %. También escalan con el tamaño de la población: 0,20 puntos porcentuales sobre diez millones de personas son 20 000 casos. Y el riesgo de base de una persona rara vez es el promedio poblacional. El objetivo de calcular ambas cifras no es volverse desdeñoso. Es dejar de permitir que una de ellas argumente sola.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre un porcentaje y un punto porcentual?

Es toda la confusión en miniatura. Un punto porcentual es una diferencia absoluta entre dos porcentajes; un cambio porcentual es relativo. Pasar del 0,40 % al 0,60 % es una subida de 0,20 puntos porcentuales y una subida del 50 %, porque 0,20 ÷ 0,40 = 0,50. Ambos enunciados son ciertos sobre el mismo par de cifras. Por eso la redacción de un artículo importa tanto como su aritmética: el riesgo subió un 50 % y el riesgo subió 0,2 puntos describen el mismo cambio, pero dejan impresiones completamente distintas. Cuando escribas sobre riesgo, usa puntos para las diferencias absolutas y reserva los por ciento para las relativas, y di cuál quieres decir en vez de confiar en que el lector lo deduzca.

¿Es alguna vez el riesgo relativo la cifra correcta que citar?

Sí, y no es el villano. El riesgo relativo es el más estable de los dos entre poblaciones distintas, y eso es justamente lo que lo hace útil en investigación: un efecto expresado en términos relativos suele transferirse razonablemente bien de una población de ensayo a otro grupo, mientras que una diferencia absoluta no, porque depende de un riesgo de base que cambia con la edad, el sexo y las comorbilidades. Por eso los metaanálisis suelen agrupar medidas relativas. La práctica correcta es combinarlos: toma el efecto relativo de la evidencia, aplícalo al riesgo de base de la persona o población que tienes delante y reporta la diferencia absoluta resultante. Citar solo la cifra relativa es el fallo. Descartarla en favor de un único número absoluto que solo vale para un grupo también lo es.

¿Cuándo puedo leer una odds ratio como si fuera un riesgo relativo?

Cuando el desenlace es raro, y el umbral de trabajo habitual es una tasa de eventos por debajo de alrededor del 10 %. La desviación es calculable, así que puedes comprobarla en vez de adivinar. Fija el riesgo relativo en 1,50 y la odds ratio sale 1,508 con una base del 1 %, 1,541 con el 5 %, 1,588 con el 10 %, 1,714 con el 20 % y 2,250 con el 40 %. La sobrestimación es por tanto del 0,5 %, 2,7 %, 5,9 %, 14,3 % y 50 % respectivamente. Por debajo de un 10 % de eventos, la sustitución te cuesta unos pocos por ciento y rara vez cambia una conclusión; por encima del 20 % se vuelve seriamente engañosa, y con una base del 40 % leer la odds ratio como riesgo relativo convierte un aumento del 50 % en uno aparente del 125 %. Cuando el desenlace es frecuente, pide riesgos y no odds.

¿Una diferencia absoluta pequeña significa que el hallazgo no importa?

No, y tratarlo así es el error especular. Tres cosas pueden hacer que una diferencia absoluta pequeña sea trascendente. El tamaño de la población: 0,20 puntos porcentuales sobre diez millones de personas son 20 000 casos, un asunto de salud pública aunque sea insignificante a título individual. El riesgo de base: el mismo efecto relativo que produce una diferencia de 0,05 puntos con una base del 0,2 % produce 10 puntos con el 40 %, así que tu perfil de riesgo decide en cuál de los dos casos estás. La gravedad: un aumento absoluto minúsculo en un desenlace mortal no equivale a uno minúsculo en un desenlace autolimitado. Las cifras absolutas existen para que puedas pesar el hallazgo, no para descartarlo, y cuánto pesa para ti es una conversación con un médico que conozca tu historial.

¿Dónde encuentro las cifras absolutas cuando una noticia las omite?

Casi siempre en el resumen del propio estudio, que suele ser gratuito aunque el texto completo no lo sea. Busca los recuentos de eventos y los tamaños de grupo — las cuatro celdas de la tabla 2x2 — porque con ellos puedes calcular tú mismo todas las medidas de este artículo. Si el resumen solo da porcentajes, los tamaños de grupo del apartado de métodos te permiten reconstruir los recuentos. CONSORT pide desde 2010 que se reporten tamaños de efecto absolutos y relativos para desenlaces binarios, y el manual Cochrane sostiene lo mismo para las revisiones sistemáticas, así que un estudio bien conducido normalmente tendrá las cifras en alguna parte aunque la nota de prensa no. Si no las encuentras en ningún sitio del artículo, esa ausencia es en sí misma información sobre cómo se está presentando el resultado.