Medición del efecto en estudios de intervención

El fin de muchos estudios de intervención es corroborar si con una intervención se modifica o no el riesgo de padecer una enfermedad, cambia su intensidad o incluso si se previene una muerte.  Cada uno de estos eventos se les ha llamado resultado final (“outcomes” o “endpoints”).

Para determinar qué tanto hace diferencia una intervención, sobre un resultado final, se han utilizado diferentes medidas, que tienen que ver con el riesgo absoluto y relativo de sufrir ese evento.

Riesgo absoluto y riesgo relativo.

La noción de riesgo no es otra que la de “peligro” de ocurrencia  de un evento, es decir una probabilidad.  Entonces el riesgo absoluto es la probabilidad del paciente de tener un resultado en particular, p. ej un riesgo absoluto de infarto de 10% en 2 años.

Para definir riesgo relativo, es necesario contar con otra medida para comparar; en  el terreno de los estudios clínicos es el grupo control. Un grupo control generalmente es similar en la mayoría de las características al grupo tratado, sólo que en vez del  elemento que se quiere probar recibe o placebo o un tratamiento estándar o ningún tratamiento. El objetivo es determinar cuánto cambia el riesgo sólo por la intervención. Entonces:

  • Riesgo Absoluto (RA): N° eventos/ N° pacientes
  • Riesgo Relativo (RR):   RA de grupo experimental/ RA de grupo control.

Ahora tenemos que calcular la reducción que ha habido del riesgo del evento en el grupo tratado. De nuevo se puede considerar una reducción absoluta o relativa del riesgo:

  • Reducción del Riesgo Absoluto (RRA):  RA de grupo control- RA grupo experimental.
  • Reducción del Riesgo Relativo (RRR):  (RA de grupo control- RA grupo experimental)/ RA grupo control.

Las diferencias entre los términos son: usualmente la RRA depende de la edad de los pacientes bajo intervención, mientras que la RRR es a menudo independiente de la edad y de la prevalencia; por eso es la más utilizada en reporte de resultados.

Ejemplo
Si  la Aspirina disminuye en 50% el riesgo relativo de infarto en 5 años;  y el RA del paciente es de 20%, probablemente sea muy valioso el resultado “ganado”, o sea una RRA de  10%. Pero si su RA es de apenas 2%, la RRA será de 1% apenas, por lo que el tratamiento podría no estar indicado.

Si uno tiene problemas para entender en términos más concretos qué puede significar una RRA en particualr existe una medida auxiliar muy valiosa: el Número de Pacientes a Tratar en inglés Number Needed to Treat (NNT) :   NNT= 1/ RRA.

Esto es el número de pacientes que es necesario tratar o intervenir para evitar la aparición de un evento, continuando con el ejemplo previo:

  • RRA= 0.1                              NNT= 1/ 0.1 = 10      Se evita un evento al tratar 10 pacientes.
  • RRA= 0.05                            NNT= 1/0.05= 50     Se evita un evento al tratar 50 pacientes
  • RRA= 0.01                            NNT= 1/ 0.01= 100  Se evita un evento al tratar 100 pacientes.

Como se observa fácilmente a mayor Reducción de riesgo absoluto, menor el Número de pacientes a tratar para evitar un evento. Igualmente conociendo el NNT, se puede calcular la Reducción de riesgo absoluto, según la ecuación (RRA= 1/NNT).

Ejemplo:
Si el NNT es de 35 pacientes para evitar trombosis venosa con un fármaco, se reduce en un 2.9% la cantidad de personas con trombosis venosa al utilizar un fármaco.

Odds Ratio (Tasa de disparidad)

Todavía se emplea el Riesgo Relativo en muchos reportes de resultados de intervención, sin embargo conocemos que entre sus desventajas está el que para interpretarlo, debemos tener a mano el riesgo de ocurrencia de enfermedad. Una reducción de un  50% del riesgo de infarto no es lo mismo si el paciente tiene un riesgo de 0.5% o de 20% de enfermedad cardiaca. En el segundo caso la intervención valdría la pena, en el primero no.

Veamos en un ejemplo hipotético, cómo el Odds Ratio o Tasa de disparidad parece ser una medida que permite establecer un acercamiento al efecto real o importancia clínica.

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Estudio A
Estudio B
Riesgo grupo experimental 0.14 0.00017
Riesgo grupo control 0.8 0.001
Reducción de riesgo relativo (RRR) 0.83 0.83
NNT 1.2 1204
OR 0.04 0.17

La Tasa de disparidad es la razón de las probabilidades expresadas como Odds, recordando que el Odd o “chance”= p/ (1-p). Es entonces la proporción de “exceso de probabilidad” en el grupo experimental comparado con el control:

Odds Ratio (OR): Odds Experimental / Odds Control

La segunda razón para utilizar esta medida es que permite combinar los OR de diferentes estudios controlados aleatorizados en un meta- análisis.

Para ilustrar cómo se obtienen estas medidas de una tabla 2 x2, tenemos el siguiente ejemplo:

  • RA control : b / b+d
  • RA experimental: a/ a+c                                      RRA:  RA control– RA exper.
  • RR: (a/ a+c)/ (b/ b+d)                                     RRR:  (RA control– RA exper.) / RA control = (a-b) / a
  • Odds ratio (OR): (a x d)/ (c x b)[1]

Las magnitudes de la tasa de disparidad (OR) son de 0 hasta infinito. Un OR de 1 significa que el grupo tratado tiene un “riesgo” igual al del grupo control de sufrir un evento o sea que la intervención no es útil.

Como vemos el OR al no tomar en cuenta sumas de grupos (a+c, por ejemplo), se vuelve relativamente independediente de la incidencia o prevalencia de la enfermedad.

[1] Algebraicamente se puede demostrar que OR= [(a/(a+c))/ (1- (a/(a+c))]/ [(b/(b+d))/ (1- (b/(b+d))], finalmente se reduce a OR= ad/bc. Pruebe sustituir a/(a+c)por x y b/(b+d) por y.