El riesgo relativo (RR) o razón de riesgo es la razón entre la probabilidad de un resultado en un grupo expuesto y la probabilidad de un resultado en un grupo no expuesto. Junto con la diferencia de riesgo y la razón de posibilidades , el riesgo relativo mide la asociación entre la exposición y el resultado. [1]
Uso estadístico y significado
El riesgo relativo se utiliza en el análisis estadístico de los datos de estudios ecológicos , de cohorte , médicos y de intervención, para estimar la fuerza de la asociación entre las exposiciones (tratamientos o factores de riesgo) y los resultados. [2] Matemáticamente, se expresa como la tasa de incidencia del resultado en el grupo expuesto,, dividido por el resultado del grupo no expuesto, . [3] Como tal, se usa para comparar el riesgo de un resultado adverso cuando se recibe un tratamiento médico versus ningún tratamiento (o placebo), o cuando se expone a un factor de riesgo ambiental versus no se expone. Por ejemplo, en un estudio que examinó el efecto del fármaco apixabán sobre la aparición de tromboembolismo, el 8,8% de los pacientes tratados con placebo experimentaron la enfermedad, mientras que solo el 1,7% de los pacientes tratados con el fármaco experimentaron la enfermedad, por lo tanto, se calcula la relación de riesgo. como 1,7 / 8,8, que es 0,19. Esto se puede interpretar como que los que recibieron apixaban tenían un 19% de riesgo de tromboembolismo recurrente que los pacientes que recibieron placebo. [4] En este caso, el apixaban se considera un factor protector más que un factor de riesgo porque está asociado con la reducción del riesgo de enfermedad.
Suponiendo el efecto causal entre la exposición y el resultado, los valores de RR se pueden interpretar de la siguiente manera: [2]
- RR = 1 significa que la exposición no afecta el resultado
- RR <1 significa que la exposición reduce el riesgo del resultado, lo que puede denominarse "factor protector"
- RR> 1 significa que el riesgo del resultado aumenta por la exposición
Uso en informes
El riesgo relativo se usa comúnmente para presentar los resultados de ensayos controlados aleatorios. [5] Esto puede ser problemático si el riesgo relativo se presenta sin las medidas absolutas, como el riesgo absoluto o la diferencia de riesgo. [6] En los casos en que la tasa base del resultado es baja, los valores grandes o pequeños de riesgo relativo pueden no traducirse en efectos significativos, y la importancia de los efectos para la salud pública puede sobrestimarse. De manera equivalente, en los casos en que la tasa base del resultado es alta, los valores del riesgo relativo cercanos a 1 aún pueden resultar en un efecto significativo y sus efectos pueden subestimarse. Por lo tanto, se recomienda la presentación de medidas tanto absolutas como relativas. [7]
Inferencia
El riesgo relativo se puede estimar a partir de una tabla de contingencia 2 × 2 :
Grupo | ||
---|---|---|
Intervención (I) | Control (C) | |
Eventos (E) | ES DECIR | CE |
No eventos (N) | EN | CN |
La estimación puntual del riesgo relativo es
La distribución muestral de la está más cerca de lo normal que la distribución de RR, [8] con error estándar
La intervalo de confianza para el es entonces
dónde es la puntuación estándar para el nivel de significancia elegido [9] [10] . Para encontrar el intervalo de confianza alrededor del RR mismo, los dos límites del intervalo de confianza anterior se pueden exponenciar . [9]
En los modelos de regresión, la exposición generalmente se incluye como una variable indicadora junto con otros factores que pueden afectar el riesgo. El riesgo relativo generalmente se informa como calculado para la media de los valores de la muestra de las variables explicativas.
Comparación con la razón de posibilidades
El riesgo relativo es diferente de la razón de posibilidades , aunque la razón de posibilidades se acerca asintóticamente al riesgo relativo para pequeñas probabilidades de resultados. Si IE es sustancialmente más pequeño que IN , entonces IE / (IE + IN)IE / IN. Del mismo modo, si CE es mucho más pequeño que CN, entonces CE / (CN + CE)CE / CN. Por lo tanto, bajo el supuesto de enfermedad rara
En la práctica, la razón de posibilidades se utiliza comúnmente para estudios de casos y controles , ya que no se puede estimar el riesgo relativo. [1]
De hecho, la razón de probabilidades tiene un uso mucho más común en estadística, ya que la regresión logística , a menudo asociada con los ensayos clínicos , funciona con el logaritmo de la razón de probabilidades, no con el riesgo relativo. Debido a que las probabilidades (logaritmos naturales de) de un registro se estiman como una función lineal de las variables explicativas, la razón de probabilidades estimada para personas de 70 y 60 años asociada con el tipo de tratamiento sería la misma en modelos de regresión logística donde el resultado está asociado con el fármaco y la edad, aunque el riesgo relativo puede ser significativamente diferente.
Dado que el riesgo relativo es una medida de eficacia más intuitiva, la distinción es importante especialmente en casos de probabilidades medias a altas. Si la acción A conlleva un riesgo del 99,9% y la acción B un riesgo del 99,0%, entonces el riesgo relativo es un poco más de 1, mientras que las probabilidades asociadas con la acción A son más de 10 veces mayores que las probabilidades con B.
En el modelado estadístico, enfoques como la regresión de Poisson (para recuentos de eventos por unidad de exposición) tienen interpretaciones de riesgo relativo: el efecto estimado de una variable explicativa es multiplicativo sobre la tasa y, por lo tanto, conduce a un riesgo relativo. La regresión logística (para resultados binarios o recuentos de éxitos de una serie de ensayos) debe interpretarse en términos de razón de probabilidades: el efecto de una variable explicativa es multiplicativo sobre las probabilidades y, por lo tanto, conduce a una razón de probabilidades.
Interpretación bayesiana
Podríamos asumir una enfermedad notada por , y ninguna enfermedad notada por , exposición señalada por , y ninguna exposición notada por . El riesgo relativo se puede escribir como
De esta manera, el riesgo relativo se puede interpretar en términos bayesianos como la relación posterior de la exposición (es decir, después de ver la enfermedad) normalizada por la relación anterior de exposición. [11] Si la relación posterior de exposición es similar a la anterior, el efecto es aproximadamente 1, lo que indica que no hay asociación con la enfermedad, ya que no cambió las creencias sobre la exposición. Si, por otro lado, la relación posterior de exposición es menor o mayor que la relación anterior, entonces la enfermedad ha cambiado la visión del peligro de exposición y la magnitud de este cambio es el riesgo relativo.
Ejemplo numérico
Grupo experimental (E) | Grupo de control (C) | Total | |
---|---|---|---|
Eventos (E) | EE = 15 | CE = 100 | 115 |
No eventos (N) | EN = 135 | CN = 150 | 285 |
Total de sujetos (S) | ES = EE + EN = 150 | CS = CE + CN = 250 | 400 |
Tasa de eventos (ER) | EER = EE / ES = 0,1 o 10% | CER = CE / CS = 0,4 o 40% |
Ecuación | Variable | Abbr. | Valor |
---|---|---|---|
CER - EER | reducción absoluta del riesgo | ARR | 0,3 o 30% |
(CER - EER) / CER | reducción del riesgo relativo | RRR | 0,75 o 75% |
1 / (CER - EER) | número necesario para tratar | NNT | 3.33 |
EER / CER | Radio de riesgo | RR | 0,25 |
(EE / EN) / (CE / CN) | razón de posibilidades | O | 0,167 |
(CER - EER) / CER | fracción prevenible entre los no expuestos | PF u | 0,75 |
Ver también
Referencias
- ↑ a b Sistrom CL, Garvan CW (enero de 2004). "Proporciones, probabilidades y riesgo". Radiología . 230 (1): 12–9. doi : 10.1148 / radiol.2301031028 . PMID 14695382 .
- ^ a b Carneiro, Ilona. (2011). Introducción a la epidemiología . Howard, Natasha. (2ª ed.). Maidenhead, Berkshire: Prensa universitaria abierta. pag. 27. ISBN 978-0-335-24462-1. OCLC 773348873 .
- ^ Bruce, Nigel, 1955- (29 de noviembre de 2017). Métodos cuantitativos para la investigación en salud: una guía práctica interactiva de epidemiología y estadística . Pope, Daniel, 1969-, Stanistreet, Debbi, 1963- (Segunda ed.). Hoboken, Nueva Jersey. pag. 199. ISBN 978-1-118-66526-8. OCLC 992438133 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Motulsky, Harvey (2018). Bioestadística intuitiva: una guía no matemática para el pensamiento estadístico (Cuarta ed.). Nueva York. pag. 266. ISBN 978-0-19-064356-0. OCLC 1006531983 .
- ^ Nakayama T, Zaman MM, Tanaka H (abril de 1998). "Informe de riesgos atribuibles y relativos, 1966-97". Lancet . 351 (9110): 1179. doi : 10.1016 / s0140-6736 (05) 79123-6 . PMID 9643696 . S2CID 28195147 .
- ^ Noordzij M, van Diepen M, Caskey FC, Jager KJ (abril de 2017). "Riesgo relativo versus riesgo absoluto: no se puede interpretar uno sin el otro" . Nefrología, Diálisis, Trasplante . 32 (supl_2): ii13 – ii18. doi : 10.1093 / ndt / gfw465 . PMID 28339913 .
- ^ Moher D, Hopewell S, Schulz KF, Montori V, Gøtzsche PC, Devereaux PJ, Elbourne D, Egger M, Altman DG (marzo de 2010). "CONSORT 2010 explicación y elaboración: directrices actualizadas para informar ensayos aleatorios de grupos paralelos" . BMJ . 340 : c869. doi : 10.1136 / bmj.c869 . PMC 2844943 . PMID 20332511 .
- ^ "Errores estándar, intervalos de confianza y pruebas de significación" . StataCorp LLC .
- ^ a b Szklo, Moyses; Nieto, F. Javier (2019). Epidemiología: más allá de lo básico (4ª ed.). Burlington, Massachusetts: Jones y Bartlett Learning. pag. 488. ISBN 9781284116595. OCLC 1019839414 .
- ^ Katz, D .; Baptista, J .; Azen, SP; Pike, MC (1978). "Obtención de intervalos de confianza para el riesgo relativo en estudios de cohortes". Biometría . 34 (3): 469–474. doi : 10.2307 / 2530610 . JSTOR 2530610 .
- ^ Armitage P, Berry G, Matthews JN (2002). Armitage P, Berry G, Matthews J (eds.). Métodos estadísticos en la investigación médica . Actas de la Royal Society of Medicine . 64 (Cuarta ed.). Blackwell Science Ltd. pág. 1168. doi : 10.1002 / 9780470773666 . ISBN 978-0-470-77366-6. PMC 1812060 .
enlaces externos
- Calculadora en línea de riesgo relativo