Dos grupos, un desenlace, cuatro números. Eso es todo un resultado comparativo sencillo y, aun así, es donde falla una proporción sorprendente de manuscritos. La misma tabla puede resumirse como riesgo relativo, odds ratio, diferencia absoluta o número necesario a tratar, y esos cuatro cuentan historias bastante distintas sobre los mismos pacientes. Los revisores se dan cuenta cuando solo se informa el más favorecedor.

1Todo empieza por la tabla 2×2

Coloca los dos grupos como filas y el desenlace como columnas. Cada medida de las que siguen es solo otra forma de dividir o restar los dos porcentajes de fila, así que una vez que la tabla está bien, lo demás es aritmética.

Lo primero que hay que escribir es el riesgo simple de cada grupo. En el ejemplo, 15 de 100 pacientes tratados tuvieron el evento y 30 de 100 controles, de modo que los riesgos son 15% y 30%. Informa esos dos números. Son la materia prima con la que un lector comprueba todo lo demás y te cuestan una frase.

De una tabla 2×2 a cuatro medidas de efecto Evento Sin evento Riesgo % Tratados 15 85 15% Control 30 70 30% Riesgo relativo 0.50 Odds ratio 0.41 Diferencia absoluta 15% Número necesario a tratar 6.7 El par azul es relativo y responde cuántas veces. El par verde es absoluto y responde cuántos pacientes.
Figura 1. Las cuatro medidas no son respuestas rivales, son cuatro miradas a la misma tabla. El problema empieza cuando un artículo solo enseña la mirada que mejor queda.

2Una odds ratio no es un riesgo relativo

El riesgo relativo divide una probabilidad entre la otra, 15% entre 30%, lo que da 0,50. La odds ratio divide unas odds entre las otras. Las odds comparan el evento con su ausencia en lugar de con todo el grupo, así que 15 frente a 85 entre 30 frente a 70 da 0,41. La misma tabla, dos números, y la odds ratio parece el efecto mayor.

Lo mucho o poco que se separan depende únicamente de lo frecuente que sea el evento. Cuando el desenlace es raro, las odds y el riesgo son casi lo mismo y ambas medidas casi coinciden. A medida que el evento se vuelve frecuente, la odds ratio se aleja de 1 y exagera lo que el tratamiento hace de verdad con las probabilidades de un paciente.

Esto importa porque la regresión logística, a la que casi todos recurren por defecto, produce odds ratios. Un análisis perfectamente correcto se redacta luego en la discusión como si la odds ratio fuera un riesgo, y el efecto informado se infla sin que nadie lo note.

El mismo riesgo reducido a la mitad, visto como odds ratio 0.5 0.4 0.3 0.2 El riesgo relativo se queda en 0,50 La odds ratio se aleja más de 1 2% 20% 40% 60% 80% Lo frecuente que es el evento en el grupo control
Figura 2. Cada punto de ambas líneas viene de un tratamiento que reduce el riesgo a la mitad. Solo cambia la odds ratio, y por eso no puede leerse como un riesgo cuando el desenlace es frecuente.

3Un efecto relativo esconde el tamaño del beneficio

Un riesgo relativo de 0,50 es una reducción a la mitad. También calla por completo sobre si esa mitad vale algo para un paciente. Reducir a la mitad un riesgo que parte del 40% evita un evento en uno de cada cinco tratados. Reducir a la mitad un riesgo que parte del 0,4% evita uno de cada quinientos. El número relativo es idéntico y la realidad clínica no se parece ni de lejos.

Por eso la diferencia de riesgo absoluta va en el resumen junto a la relativa. Es la resta en vez de la división, en nuestro ejemplo 30% menos 15%, o sea 15 puntos porcentuales. Escribe puntos porcentuales y no por ciento, porque una caída del 30% al 15% son 15 puntos porcentuales y a la vez una reducción del 50%, y quien confunde ambas cosas lee el resultado con un error de un factor de tres.

Dos ensayos, ambos reducen el riesgo a la mitad Cuando el evento es frecuente Control Treated 40% 20% NNT 5 Cuando el evento es raro Control Treated 0.4% 0.2% NNT 500 El mismo riesgo relativo, cien veces el trabajo por persona ayudada
Figura 3. Los dos paneles están dibujados a la misma escala. Las barras de la derecha son casi invisibles, y esa es justo la información que un riesgo relativo de 0,50 tira a la basura.

4El NNT necesita un intervalo, y es uno raro

El número necesario a tratar es uno dividido entre la diferencia de riesgo absoluta. En nuestro ejemplo es uno entre 0,15, o sea unos 7 pacientes tratados para evitar un evento. Es el número más intuitivo del conjunto y el que más a menudo se informa desnudo, sin ninguna medida de incertidumbre.

Darle un intervalo es fácil mientras el tratamiento funciona con claridad. Toma el intervalo de confianza de la diferencia de riesgo e invierte los dos extremos. El nuestro va de 3,6 a 26,4 puntos porcentuales, así que el NNT va de unos 4 a unos 28. Amplio, pero honesto.

El caso incómodo llega cuando la diferencia de riesgo no es significativa, es decir, su intervalo incluye el cero. Invertir una diferencia de cero da infinito, así que el intervalo del NNT no es un rango en absoluto. Va desde un límite de beneficio hasta el infinito y vuelve a entrar por el lado del daño. La convención que estableció Altman es escribir un límite de beneficio, luego infinito, luego un límite de daño, en vez de fingir que son dos límites corrientes. Las calculadoras que aquí imprimen un rango pulcro esconden que el ensayo no resolvió la pregunta.

  • Informa primero los riesgos de los dos grupos, en porcentajes simples.
  • Da una medida relativa y una absoluta, las dos con intervalo.
  • Di de forma explícita si tu razón es una razón de riesgos o una odds ratio.
  • Usa puntos porcentuales para una diferencia y por ciento para una razón.
  • Si el intervalo de la diferencia cruza el cero, dilo en lugar de informar un NNT limpio.

5Lo que devuelven los revisores

Casi todos los problemas de este terreno se ven solo con el manuscrito, sin mirar una sola fila de los datos brutos. Eso es lo que hace que estos errores sean tan fáciles de detectar para un revisor y tan baratos de evitar para ti.

Cinco errores con las medidas de efecto que detectan los revisores Una odds ratio descrita como un riesgo, cuando el evento es frecuente Solo se informa el efecto relativo, nunca el absoluto Un número necesario a tratar dado sin ningún intervalo de confianza Una casilla vacía corregida en silencio, sin nota en los métodos Por ciento y puntos porcentuales usados como si fueran lo mismo
Figura 4. El último parece quisquilloso y no lo es. Quien toma 15 puntos porcentuales por una reducción del 15 por ciento ha entendido mal el resultado por mucho.

La casilla vacía merece una mención aparte. Cuando en un grupo nadie tuvo el evento, la odds ratio y el riesgo relativo no están definidos, porque el cálculo divide entre cero. El arreglo habitual es sumar medio caso a cada casilla, lo que se conoce como corrección de Haldane-Anscombe. Hacerlo es del todo respetable, hacerlo en silencio no lo es en absoluto. Escribe en los métodos que lo hiciste.

6Consigue los números en segundos, gratis

Puedes obtener todas las medidas de esta guía a partir de tu propia tabla con nuestra calculadora gratuita de odds ratio y riesgo relativo. Introduce los cuatro recuentos y devuelve el riesgo relativo, la odds ratio, la diferencia de riesgo absoluta y el número necesario a tratar, cada uno con un intervalo de confianza del 95%, además del código R correspondiente. Aplica la corrección de Haldane-Anscombe cuando una casilla está vacía y te avisa de que lo ha hecho, e informa el intervalo del NNT como estableció Altman cuando la diferencia cruza el cero. Todo funciona en tu navegador. Los efectos ajustados, la regresión y los diseños emparejados son donde un estadístico se gana sus honorarios.