Diferencia de riesgo
Ilustración de dos grupos: uno expuesto a un factor de riesgo y otro no expuesto. El grupo expuesto tiene un riesgo menor de resultados adversos (RD = −0,25, ARR = 0,25).
La diferencia de riesgo de resultado adverso (negro) entre el grupo expuesto al tratamiento (izquierda) y el grupo no expuesto al tratamiento (derecha) es -0,25 (RD = -0,25, ARR = 0,25).

La diferencia de riesgo (DR), el exceso de riesgo o el riesgo atribuible [1] es la diferencia entre el riesgo de un resultado en el grupo expuesto y el grupo no expuesto. Se calcula como , donde es la incidencia en el grupo expuesto y es la incidencia en el grupo no expuesto. Si el riesgo de un resultado aumenta por la exposición, se utiliza el término aumento del riesgo absoluto (ARI), y se calcula como . De manera equivalente, si el riesgo de un resultado disminuye por la exposición, se utiliza el término reducción del riesgo absoluto (ARR), y se calcula como . [2] [3] I mi − I tú {\displaystyle I_{e}-I_{u}} I mi {\displaystyle I_{e}} I tú {\displaystyle I_{u}} I mi − I tú {\displaystyle I_{e}-I_{u}} I tú − I mi {\displaystyle I_{u}-I_{e}}

La inversa de la reducción del riesgo absoluto es el número necesario para tratar , y la inversa del aumento del riesgo absoluto es el número necesario para dañar . [2]

Uso en informes

Se recomienda utilizar medidas absolutas, como la diferencia de riesgo, junto con las medidas relativas, al presentar los resultados de ensayos controlados aleatorizados. [4] Su utilidad se puede ilustrar con el siguiente ejemplo de un fármaco hipotético que reduce el riesgo de cáncer de colon de 1 caso en 5000 a 1 caso en 10 000 en un año. La reducción del riesgo relativo es de 0,5 (50 %), mientras que la reducción del riesgo absoluto es de 0,0001 (0,01 %). La reducción del riesgo absoluto refleja la baja probabilidad de contraer cáncer de colon en primer lugar, mientras que informar solo la reducción del riesgo relativo podría provocar que los lectores exageraran la eficacia del fármaco. [5]

Autores como Ben Goldacre creen que la diferencia de riesgo se presenta mejor como un número natural : un fármaco reduce 2 casos de cáncer de colon a 1 caso si se trata a 10.000 personas. Los números naturales, que se utilizan en el enfoque del número necesario para tratar, son fácilmente comprensibles para los no expertos. [6]

Inferencia

La diferencia de riesgo se puede estimar a partir de una tabla de contingencia de 2x2 :

 Grupo
Experimental (E)Control (C)
Eventos (E)EECE
No-acontecimientos (N)ESCN

La estimación puntual de la diferencia de riesgo es

R D = mi mi mi mi + mi norte − do mi do mi + do norte . {\displaystyle RD={\frac {EE}{EE+EN}}-{\frac {CE}{CE+CN}}.}

La distribución de muestreo de RD es aproximadamente normal, con un error estándar

S mi ( R D ) = mi mi ⋅ mi norte ( mi mi + mi norte ) 3 + do mi ⋅ do norte ( do mi + do norte ) 3 . {\displaystyle SE(RD)={\sqrt {{\frac {EE\cdot EN}{(EE+EN)^{3}}}+{\frac {CE\cdot CN}{(CE+CN)^ {3}}}}}.}

El intervalo de confianza para el RD es entonces 1 − alfa {\estilo de visualización 1-\alfa}

do I 1 − alfa ( R D ) = R D ± S mi ( R D ) ⋅ el alfa , {\displaystyle CI_{1-\alpha }(RD)=RD\pm SE(RD)\cdot z_{\alpha },}

¿Dónde está la puntuación estándar para el nivel de significación elegido? [3] el alfa {\displaystyle z_{\alpha}}

Interpretación bayesiana

Podríamos suponer una enfermedad observada por , y ninguna enfermedad observada por , exposición observada por , y ninguna exposición observada por . La diferencia de riesgo se puede escribir como D {\estilo de visualización D} ¬ D {\estilo de visualización \neg D} mi {\estilo de visualización E} ¬ mi {\displaystyle \neg E}

R D = PAG ( D ∣ mi ) − PAG ( D ∣ ¬ mi ) . {\displaystyle RD=P(D\mid E)-P(D\mid \neg E).}

Ejemplos numéricos

Reducción de riesgos

Ejemplo de reducción de riesgos
CantidadGrupo experimental (E)Grupo de control (C)Total
Eventos (E)EE = 15CE = 100115
No-acontecimientos (N)ES = 135CN = 150285
Total de asignaturas (S)ES = EE + EN = 150CS = CE + CN = 250400
Tasa de eventos (ER)EER = EE / ES = 0,1, o 10%CER = CE / CS = 0,4, o 40%—
VariableAbr.FórmulaValor
Reducción absoluta del riesgoARRCER - EER0,3, o 30%
Número necesario a tratarNNT1 / ( CER - EER )3.33
Riesgo relativo (cociente de riesgos)RREER / CER0,25
Reducción del riesgo relativoRRR( CER − EER ) / CER , o 1 − RR0,75, o 75%
Fracción prevenible entre los no expuestosPF tú( CER − EER ) / CER0,75
Razón de probabilidadesO( EE / EN ) / ( CE / CN )0,167

Aumento del riesgo

Ejemplo de aumento del riesgo
CantidadGrupo experimental (E)Grupo de control (C)Total
Eventos (E)EE = 75CE = 100175
No-acontecimientos (N)ES = 75CN = 150225
Total de asignaturas (S)ES = EE + EN = 150CS = CE + CN = 250400
Tasa de eventos (ER)EER = EE / ES = 0,5, o 50%CER = CE / CS = 0,4, o 40%—
VariableAbr.FórmulaValor
Aumento del riesgo absolutoIRAEER - CER0,1, o 10%
Número necesario para hacer dañoNNH1 / ( EER - CER )10
Riesgo relativo (cociente de riesgos)RREER / CER1.25
Aumento del riesgo relativoRRI( EER − CER ) / CER , o RR − 10,25, o 25%
Fracción atribuible entre los expuestosAF y( EER − CER ) / EER0,2
Razón de probabilidadesO( EE / EN ) / ( CE / CN )1.5

Véase también

Referencias

  1. ^ Porta M, ed. (2014). Diccionario de epidemiología (6.ª ed.). Oxford University Press. pág. 14. doi :10.1093/acref/9780199976720.001.0001. ISBN 978-0-19-939006-9.
  2. ^ ab Porta, Miquel, ed. (2014). "Diccionario de epidemiología - Oxford Reference". Oxford University Press. doi :10.1093/acref/9780199976720.001.0001. ISBN 9780199976720. Recuperado el 9 de mayo de 2018 .
  3. ^ ab J., Rothman, Kenneth (2012). Epidemiología: una introducción (2.ª ed.). Nueva York, NY: Oxford University Press. pp. 66, 160, 167. ISBN 9780199754557.OCLC 750986180  .{{cite book}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  4. ^ Moher D, Hopewell S, Schulz KF, Montori V, Gøtzsche PC, Devereaux PJ, Elbourne D, Egger M, Altman DG (marzo de 2010). "Explicación y elaboración de CONSORT 2010: directrices actualizadas para la presentación de informes de ensayos aleatorios de grupos paralelos". BMJ . 340 : c869. doi :10.1136/bmj.c869. PMC 2844943 . PMID  20332511. 
  5. ^ Stegenga, Jacob (2015). "Medición de la eficacia". Estudios de historia y filosofía de las ciencias biológicas y biomédicas . 54 : 62–71. doi :10.1016/j.shpsc.2015.06.003. PMID  26199055.
  6. ^ Ben Goldacre (2008). Mala ciencia . Nueva York: Fourth Estate. págs. 239-260. ISBN . 978-0-00-724019-7.
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