Medidas de riesgo a partir de la tabla de 2 × 2 (diferencia de riesgos, riesgo relativo, NNT)

En resumen

¿Un grupo presenta un evento (enfermó, abandonó, aprobó) con más frecuencia que otro? Para una tabla de contingencia de dos por dos celdas, el resultado ofrece «Calcular medidas de riesgo»: el riesgo en cada grupo, la diferencia de los riesgos (diferencia de riesgos, RD), el cociente (riesgo relativo, RR), la odds ratio (OR) y el NNT. Las cifras describen la diferencia; no demuestran una causa.

Lo que Statable necesita saber

• Qué columna nombra los grupos (tratamiento, exposición), qué grupo se compara (por ejemplo, el tratado) y qué respuesta es el evento. Statable propone algo, pero nunca adivina en silencio.
• ¿Es deseable el evento? Es obligatorio, sin valor predeterminado. De ello depende si menos o más eventos son un beneficio (NNTB) o un perjuicio (NNTH). Sin ello no hay NNT.
• Diseño del estudio (en la pregunta, en «Más opciones»): cohorte o experimento (predeterminado) o estudio de casos y controles. En un estudio de casos y controles es la investigación la que fija cuántos casos y controles participan; allí los riesgos, RD, RR y NNT no se podrían interpretar, por eso Statable muestra solo la odds ratio.

Cómo leer el resultado

• Riesgo: proporción de personas del grupo con el evento, con un intervalo de Wilson (fiable incluso con números pequeños).
• Diferencia de riesgos: riesgo del grupo comparado menos riesgo del otro, leída en puntos porcentuales. El intervalo de Newcombe (1998, método 10) es más seguro que el intervalo de Wald con números pequeños. Si contiene 0, no se muestra una diferencia.
• Riesgo relativo: el cociente de los riesgos (intervalo de Katz en la escala logarítmica). 1 significa ninguna diferencia. Vale para cohortes y experimentos.
• Odds ratio: el cociente de las odds (intervalo de Woolf). No es una razón de riesgos y se aleja del riesgo relativo cuando los eventos son frecuentes.
• NNT (número necesario a tratar): 1 dividido por la diferencia de riesgos absoluta. En números: entre tantas personas del grupo comparado en lugar del otro, ocurre un evento más o menos. NNTB significa un beneficio adicional, NNTH un perjuicio adicional.

El NNT con intervalo: a través del infinito

El intervalo del NNT surge de los inversos de los límites de la diferencia de riesgos (Altman 1998). Si el 0 está dentro del intervalo de la diferencia de riesgos, puede que no haya diferencia, y el NNT se vuelve infinitamente grande. El intervalo pasa entonces por el infinito y se lee así: «NNTH 20,0 a ∞ a NNTB 4,0», es decir, de un perjuicio con 20 personas, pasando por «ninguna diferencia», a un beneficio con 4 personas. Nunca lo leas ni lo escribas como «de -20 a 4».

Celdas vacías

Si una celda de la tabla está vacía (celda con frecuencia cero), el riesgo relativo y la odds ratio no son estimables. Statable no corrige en silencio (sin corrección de Haldane) y lo dice. La diferencia de riesgos con el intervalo de Newcombe funciona incluso entonces.

Informar del resultado

Riesgo (aspirina) = ,013, riesgo (placebo) = ,022; RD = -,009, IC del 95 % [-,013; -,006]; RR = 0,58, IC del 95 % [0,47; 0,72]; OR = 0,58, IC del 95 % [0,47; 0,71]; NNTB 110,3 (NNTB 79,8 a 176,7)

Ejemplo (orden de magnitud del Physicians' Health Study 1989, infarto de miocardio en 139 de 11 037 con aspirina y en 239 de 11 034 con placebo): el riesgo es 0,9 puntos porcentuales menor con aspirina. No lo formules de forma causal; el estudio fue un experimento, la tabla por sí sola no lo demuestra.

Para especialistas

Código propio (JavaScript), comprobado con R: riesgos con intervalo de Wilson (DescTools::BinomCI), diferencia de riesgos con el intervalo de Newcombe método 10 (DescTools::BinomDiffCI, method = "score"; epiR solo da el intervalo de Wald, PropCIs::diffscoreci es Miettinen-Nurminen y por tanto otro método), riesgo relativo y odds ratio como epiR::epi.2by2 (Katz o Woolf), NNT con intervalo según Altman (1998).

Fuentes

Altman, D. G. (1998). Confidence intervals for the number needed to treat. BMJ, 317, 1309-1312. Newcombe, R. G. (1998). Interval estimation for the difference between independent proportions: comparison of eleven methods. Statistics in Medicine, 17, 873-890. Katz, D. et al. (1978). Obtaining confidence intervals for the relative risk in cohort studies. Biometrics, 34, 469-474. Wilson, E. B. (1927). Probable inference, the law of succession, and statistical inference. Journal of the American Statistical Association, 22, 209-212.