, es decir : número
de individuos que presentan el evento / total de individuos de la población
susceptible de presentarlo.EPIDEMIOLOGIA
C
Prof.
Dr. Juan Fernando Gómez Rinesi
En medicina, se denomina Riesgo a la
probabilidad que tiene un individuo de presentar un determinado evento o
fenómeno. El evento o fenómeno puede ser una
patología, la curación con determinado tratamiento, etc.
Para calcular el riesgo es necesario saber
cuantos individuos de una población conocida presentan dicho evento(nE).
Conocido este número y el total de individuos de la población susceptible de
presentarlo(nP), el riesgo es:
, es decir : número
de individuos que presentan el evento / total de individuos de la población
susceptible de presentarlo.
Cualquier tipo de probabilidad se expresa
siempre por un número que va de 0 a 1, pero en medicina se ha adoptado referir
al riesgo en términos de porcentaje y es por eso que la fórmula de riesgo
aplicada es:
(ecuación 1)
y
esto, entonces, significa : cuantos individuos de cada 100 padecerán el evento.
Conceptuelmente, éste es el riesgo absoluto de la población.
El valor del riesgo calculado anteriormente
no es suficiente, puesto que lo que habitualmente deseamos saber es si
aplicando tal o cual procedimiento conseguiremos o no beneficiar al paciente, o
bien desde el punto de vista epidemiológico, si la presencia de una determinada
situación favorece o evita la aparición del evento patológico.
Para resolver esta situación es necesario
comparar el riesgo de, por lo menos, dos poblaciones, una a la que se aplica un procedimiento o en la que está presente
una determinada situación y otra en la que estos no están presentes:
Denominamos población expuesta a aquella en la que se aplica el procedimiento
terapéutico o está presente la situación en estudio y población no expuesta a aquella en la que estos no están presentes.
Para calcular como influye el tratamiento o
una situación determinada sobre el evento patológico se debe comparar el riesgo
de la población expuesta con el de la población no expuesta.
La comparación de riesgo puede ser planteada
en los siguientes términos:
1.- RIESGO RELATIVO: es la proporción entre
del riesgo de la población expuesta con respecto a la población no expuesta.
Esta medida generalmente se aplica en los casos en los que se desea estimar el
incremento o reducción de la probabilidad de padecer el evento en presencia de
una situación que se supone (hipótesis) es capaz de modificarla.
(Ecuación 2)
Donde :
RR:
Riesgo relativo
Re : Riesgo en la
población expuesta
Rne: Riesgo en la población no
expuesta
Recordar que para calcular el riesgo en las
respectivas poblaciones se aplicará la fórmula de riesgo de la ecuación 1.
Ejemplo :
Supóngase que se desea saber cómo se
modifica la probabilidad de que ocurra el evento A cuando está presente el factor F (que, se supone, modifica la
probabilidad de que ocurra dicho evento).
Resolvemos de la siguiente manera:
Seleccionamos un grupo de individuos
susceptibles a padecer el evento A en los que está presente el factor F; es la
Población Expuesta, y otro grupo de individuos, también susceptibles, pero en
los que no está presente el factor F(Población No Expuesta).
Observamos, que en el primer grupo ( Población
expuesta) constituido por 150 individuos, 15 sufren el evento A; mientras que
en el segundo grupo (población no expuesta) de 200 individuos, solamente 8
sufren dicho evento.
Calculamos entonces :
a) Riesgo en la población expuesta :
b) Riesgo en la población no expuesta:
El Riesgo Relativo resulta entonces (Ecuación
2) :
aplicando porcentajes
: 375%
Esto significa que cuando un individuo tiene
presente el factor F la probabilidad de padecer el evento A , prácticamente, se
cuadruplica (3,75).
2.-REDUCCION ABSOLUTA DEL RIESGO (RAR)
Cuando se habla de medidas de
reducción de riesgo su aplicación, habitualmente, está destinada a evaluar
tratamientos; en los que se supone que el mismo reducirá las probabilidades de
que un determinado evento patológico suceda.
En el caso anterior hemos comparado el
riesgo entre poblaciones en términos de proporcionalidad, es decir, cociente
entre el riesgo absoluto de la población expuesta y la no expuesta.
Cuando
la comparación se plantea en términos de diferencia entre los riegos absolutos
de ambas poblaciones (expuesta y no expuesta) se obtiene la reducción absoluta del riesgo, también
denominada “riesgo atribuible”
Esta es una medida de mucha utilidad cuando
se pretende comparar tratamientos o evaluar la eficacia de un tratamiento y la
fórmula que se aplica es la siguiente:
RAR = Rne - Re
Ejemplo:
En una rama estudio SOLVD destinado a
evaluar los efectos del Enalapril sobre la mortalidad por insuficiencia
cardíaca sintomática, se incluyeron 2569 pts, de los cuales 1285 (población
expuesta) recibieron enalapril además del tratamiento convencional y 1284 pts
(población no expuesta) recibieron solamente tratamiento convencional. Al cabo
de una media de seguimiento de 41.4 meses los resultados fueron los siguientes:
En la Población no expuesta, fallecieron
510 de los 1284 pacientes(pts) , en tanto que en la población que recibió
enalapril (población expuesta) sólo fallecieron 452 de los 1285 pts.
Calculando
es riesgo absoluto de cada población:
a)
Población
no expuesta ( sin tratamiento con enalapril)
Rne =
510/1284 x 100 = 39.7%
b)
Población
expuesta ( recibieron tratamiento con enalapril)
Re = 452/1285 x 100 = 35.2%
Calculando
la Reducción Absoluta del Riesgo ( RAR
= Rne – Re)
RAR = 39.7% – 35.2% = 4.5%
Esto significa que la administración de
enalapril ha reducido el riesgo de muerte en 4.5%. En otras palabras, la
administración de enalapril a pts. Con insuficiencia cardíaca asintomática
evita 4.5 muertes por cada 100 pacientes tratados.
Cuando se trata de evaluar tratamientos,
donde se supone (hipótesis) que la medida aplicada (fármaco, procedimiento,
etc.) reducirá la probabilidad de que aparezca el evento patológico (evento A),
los resultados deberían ser positivos[1].
De resultar negativo, significa que la medida es perjudicial.
3.- REDUCCION RELATIVA
DEL RIESGO (RRR)
Otra medida para comparar el riesgo entre
poblaciones es la denominada “reducción relativa del riesgo” que consiste en
establecer en qué proporción se reduce el riesgo de sufrir el evento A en presencia del factor F (generalmente una
medida terapéutica) con respecto al riesgo de la población no expuesta. Esta es
otra medida destinada a la evaluación de terapéuticas o medidas preventivas y,
como ocurre en el caso de la RAR, los valores negativos significan un efecto
perjudicial.
Para
calcular esta medida de riesgo comparado se utiliza la siguiente fórmula:
Donde :
RRR
: Reducción relativa del riesgo
RAR
: Reducción absoluta del riesgo (Rne
-Re )
Rne
: Riesgo en la población no expuesta ( población no tratada)
Utilizando
los valores del ejemplo del SOLVD, el valor de la reducción relativa del riesgo
es:
;
Esto
significa que en la población que recibió enalapril, la probabilidad de morir
se redujo en 11.3% con respecto a la probabilidad de los que no recibieron este
tratamiento.
La diferencia entre la RAR y la RRR radica
en que en la primera se mide el número de muertes evitadas por cada 100 pts.
tratados, en tanto que en la segunda se estima que porcentaje de muertes se
hubieran evitado si se aplicaba el tratamiento.
Para evaluar el impacto final de un tratamiento
aplicado a una población resulta de mayor utilidad la estimación de la RAR
debido a que ella expresa el número absoluto de individuos de la población que
se benefician con el tratamiento, en tanto que la RRR estima el número de éstos
en función del riesgo que tiene la población no tratada, esto significa que si
el riesgo es bajo en la población no tratada, también lo será, para un mismo
valor de RRR, el beneficio del
tratamiento aplicado y, a la inversa, si aquél es alto, el beneficio será alto.
Para
clarificar lo antes expuesto analicemos dos situaciones:
Situación 1:
En un
estudio se comprueba que el riesgo de padecer el evento A en la población no
tratada es del 40%, mientras que en la población tratada es del 25%. De esto se
deduce que:
1.
la RAR
es del 15% ( Rne – Re = 40-25 = 15).
2.
la RRR
es de 37,5% (RRR = RAR / Rne x 100 =
37.5)
Conclusión:
esto significa que de cada 100 personas tratadas se evitarían 15 eventos (RAR),
y que de todas la personas no tratadas que sufrieron el evento, un 37,5 % no lo
hubiera sufrido si se aplicaba el tratamiento
Situación
2:
En otro
estudio se comprueba que el riesgo de padecer el evento B en la población no
tratada es del 4%, mientras que en la tratada es del 2.5%. De esto se deduce:
1.
la RAR
es del 1.5% (Rne-Re= 4 – 2.5 = 1.5)
2.
la RRR
es del 37.5%( RRR = RAR / Rne x 100 = 1.5 / 4 x100 = 37.5)
Conclusión: esto significa que de cada 100
personas tratadas se evitarían 1.5 eventos (RAR) y que de todas las personas no
tratadas que sufrieron el evento, un 37.5% (RRR) no lo hubiera sufrido si se
aplicaba el tratamiento.
Comparando
los resultados de estas dos situaciones emerge claramente la ventaja de
utilizar la RAR como medida de impacto sobre la población.
Tanto en la situación 1 como en la 2 la RRR
es del 37.5%, lo que significa que en ambas situaciones, la aplicación del tratamiento
hubiese evitado que el 37.5% de los individuos que padecieron el evento, lo
hubiesen padecido. Aparentemente el impacto del tratamiento es el mismo en
ambas situaciones. Sin embargo, si analizamos los resultados de la RAR, que son
de 15% para la situación 1 y de 1.5% para la 2, las cosas se verán en forma
diferente, una RAR de 15% significa que de cada 100 pacientes tratados se benefician
15, en tanto que una RAR de 1.5% expresa que solamente 1.5 individuos de cada
100 tratados se benefician. Es decir que el tratamiento en la situación 1
beneficia a un porcentaje mayor de personas que lo que beneficia el tratamiento
en la situación, hecho que se refleja claramente al atender los resultado de
RAR ( 15% vs 1.5%)
NUMERO NECESARIO A TRATAR (NNT)
El NNT es una medida de la eficiencia clínica
de un tratamiento y expresa el número de individuos que deben ser tratados por
un determinado período de tiempo para evitar un evento.
Para ejemplificar este concepto volvamos a
la rama del estudio SOLVD citado anteriormente, en el mismo vemos que la RAR de
morir que tienen un paciente con insuficiencia cardíaca sintomática al cabo de
41.4 meses ( promedio de seguimiento del estudio) es del 4.5%, lo que significa
que de cada 100 pacientes tratados durante este tiempo se evitarían 4.5
muertes. Ahora bien, ¿Cuántos pacientes es necesario tratar para evitar una
muerte? , problema de fácil resolución por regla de tres simples:
Planteo
100 pts, tratados evitan...............4.5
muertes
x pts tratados evitan .......................1 muerte
Solución:
X =
100 / 4.5 = 22.2
Esto significa que es necesario tratar 22.2
pacientes con insuficiencia cardíaca sintomática para evitar una muerte, este
número corresponde al NNT( número necesario a tratar)
De este planteo resulta la fórmula de NNT:
BIBLIOGRAFIA
·
SackettD, Haynes R, Guyatt G, Tugwell P.
Epidemiología clínica.ciencia básica para la medicina clínica. 2da Edición.Editorial
Médica panamericana. México D.F. 1998
·
Pineda E.B., Luz de Alvarado E., Canales F. H.
de; Metodología de la investigación, OPS; Washington.1994.-
·
Bunge M., Epistemología; Editorial Ariel, S.
A.;Barcelona.1985.-
·
Bertranou E. G.; Manual de metodología de la
investigación clínica; AKADIA. Argentina.1995.-
·
Klimovsky G;Las Desventuras del conocimiento
científico. una Introducción a la Epistemología. A-Z editora. Buenos Aires.
Argentina.1995
·
Francia Alvaro, La Investigación
Científica.guía para confeccionar y redactar trabajos de investigación. Biblioteca
Mosaico.1ª. Edición. Buenos Aires.Argentina.1995
·
Guerrero R.; Gonzalez C, Medina E.,
Epidemiología, Addisson-Wesley Iberoamericana,S. A.. Wilmington,Delaware,E.U.A.
1986
·
Polit D.F., Hungler B.P. Investigación
científica, Quinta Edición. McGRAW-HILL INTERAMERICANA EDITORES S.A., México.D.F.1997.-
[1] El riesgo de la población no sometida al tratamiento (Rne) debe ser mayor que el riesgo de la población sometida al tratamiento(Re).