1Riesgo (probabilidad) vs. odds (chances)
El riesgo (o incidencia acumulada) es la proporción de personas expuestas que desarrollan el desenlace, del total de expuestas: riesgo = casos / total de expuestos. El odds (chance) es la razón entre quienes desarrollan el desenlace y quienes no lo desarrollan, dentro del mismo grupo: odds = casos / no-casos. Ambos conceptos están relacionados pero no son lo mismo: con eventos poco frecuentes (baja incidencia, habitualmente <10%), el odds se aproxima numéricamente al riesgo; con eventos frecuentes, ambos números divergen considerablemente.
2Riesgo relativo (RR)
El riesgo relativo compara el riesgo del desenlace entre el grupo expuesto y el grupo no expuesto: RR = riesgo en expuestos / riesgo en no expuestos. Se calcula directamente en estudios de cohorte (donde se sigue a un grupo expuesto y otro no expuesto a lo largo del tiempo, capítulo I.5 del Manual de Salud de la Comunidad) y en ensayos clínicos aleatorizados, porque estos diseños permiten calcular la incidencia real (el riesgo verdadero) en cada grupo.
| Valor de RR | Interpretación |
|---|---|
| RR = 1 | No hay diferencia de riesgo entre expuestos y no expuestos |
| RR > 1 | La exposición se asocia con mayor riesgo del desenlace (factor de riesgo) |
| RR < 1 | La exposición se asocia con menor riesgo del desenlace (factor protector) |
3Odds ratio (OR)
El odds ratio compara el odds del desenlace entre expuestos y no expuestos: OR = odds en expuestos / odds en no expuestos. Se interpreta de forma análoga al RR (OR=1 sin asociación, >1 mayor odds, <1 menor odds), pero es la medida que se calcula en los estudios de casos y controles (donde se parte de personas con y sin la enfermedad, y se compara retrospectivamente su exposición previa) — precisamente porque este diseño, al partir del desenlace y no de la exposición, no permite calcular directamente la incidencia real (el riesgo verdadero) en la población, pero sí permite calcular el odds de exposición dentro de cada grupo (casos vs. controles), que resulta matemáticamente equivalente al odds ratio de la enfermedad entre expuestos y no expuestos.
¿Por qué no se puede calcular directamente el riesgo relativo en un estudio de casos y controles, y hay que recurrir al odds ratio como aproximación? El riesgo relativo exige conocer la incidencia real del desenlace tanto en expuestos como en no expuestos — es decir, necesita partir de la exposición y seguir a ambos grupos en el tiempo para ver cuántos desarrollan la enfermedad, que es exactamente la estructura de un estudio de cohorte. Un estudio de casos y controles hace lo opuesto: parte del desenlace (selecciona un grupo de casos ya enfermos y un grupo de controles sanos, en una proporción que el investigador define arbitrariamente, no según la prevalencia real de la enfermedad en la población) y mira hacia atrás la exposición previa. Como la proporción de casos y controles en la muestra fue decidida por el diseño del estudio y no refleja la incidencia real de la enfermedad en la población general, no es posible calcular un riesgo verdadero a partir de esos datos. Lo que sí puede calcularse es el odds de haber estado expuesto entre los casos, comparado con el odds de haber estado expuesto entre los controles — y una propiedad matemática notable es que ese odds ratio de exposición es exactamente igual al odds ratio de enfermedad que se hubiera calculado siguiendo a expuestos y no expuestos en el tiempo. Por eso el OR es la medida de asociación nativa y correcta para casos y controles, mientras que el RR es la medida nativa de cohortes y ensayos clínicos — no son elecciones intercambiables, sino consecuencias directas de qué información permite reconstruir cada diseño de estudio.
4Cuándo el OR se aproxima al RR
Cuando la enfermedad estudiada es poco frecuente en la población (la llamada "asunción de la enfermedad rara", habitualmente prevalencia <10%), el odds ratio calculado en un estudio de casos y controles se aproxima razonablemente bien al riesgo relativo que se hubiera obtenido con un diseño de cohorte. Cuando la enfermedad es frecuente, esta aproximación deja de ser válida, y el OR tiende a sobreestimar la magnitud de la asociación respecto del RR real (en valor absoluto, alejándose más de 1 en la misma dirección).
5Número necesario a tratar (NNT)
El número necesario a tratar (NNT) traduce el efecto de un tratamiento a una cifra directamente interpretable en la práctica clínica: cuántos pacientes es necesario tratar con la intervención, en promedio, para prevenir un desenlace adverso adicional (comparado con no tratar, o con el tratamiento estándar previo). Se calcula como el inverso de la reducción absoluta del riesgo (RAR): NNT = 1 / RAR, donde RAR = riesgo en el grupo control − riesgo en el grupo tratado. Un NNT de 20 significa que hay que tratar a 20 pacientes para evitar un desenlace adverso adicional en uno de ellos, respecto de no tratarlos.
¿Por qué el NNT, calculado a partir de la reducción absoluta del riesgo, comunica mejor la magnitud clínica real de un tratamiento que el riesgo relativo por sí solo? Un mismo RR puede representar beneficios clínicos absolutos radicalmente distintos según cuál sea el riesgo basal de la población tratada. Si un tratamiento reduce el riesgo relativo de un evento en un 50% (RR=0,5), eso puede significar reducir el riesgo del 20% al 10% (una reducción absoluta enorme, RAR=10%, NNT=10) o reducir el riesgo del 0,2% al 0,1% (una reducción absoluta minúscula, RAR=0,1%, NNT=1000) — el mismo "50% de reducción relativa" en ambos casos, pero con implicancias clínicas y de asignación de recursos completamente distintas. Reportar únicamente el riesgo relativo (una práctica frecuente en comunicación de resultados de ensayos clínicos, a veces de forma deliberadamente favorable a un tratamiento) puede exagerar la percepción de beneficio cuando el riesgo basal es bajo. El NNT, al incorporar el riesgo basal real de la población estudiada, ofrece una medida de magnitud de efecto que un lector puede comparar de forma más directa e intuitiva contra los costos, riesgos o efectos adversos del tratamiento en cuestión.
6Trampas de examen
| Trampa | Por qué confunde | Aclaración |
|---|---|---|
| Calcular e interpretar un riesgo relativo directamente de un estudio de casos y controles | La fórmula de RR se puede aplicar mecánicamente a cualquier tabla 2×2 | La proporción de casos y controles en la muestra es definida por el diseño del estudio, no refleja la incidencia poblacional real — el OR es la medida de asociación válida para este diseño, no el RR |
| Interpretar el riesgo relativo sin considerar el riesgo basal (absoluto) de la población | El RR parece resumir por sí solo toda la información relevante sobre el efecto de una exposición o tratamiento | Un mismo RR puede representar un beneficio absoluto grande o insignificante según el riesgo basal — el NNT (o la reducción absoluta del riesgo) complementa esta información faltante |
7Puntos clave
- Riesgo (proporción) vs. odds (razón casos/no-casos) — se aproximan solo cuando el evento es poco frecuente.
- RR: nativo de cohortes y ensayos clínicos, calculado directamente de incidencias reales.
- OR: nativo de casos y controles, porque este diseño no permite calcular incidencia real — el OR de exposición equivale matemáticamente al OR de enfermedad.
- OR aproxima razonablemente al RR solo bajo la "asunción de la enfermedad rara" (prevalencia <10%).
- NNT = 1/RAR, traduce el efecto a una cifra clínica directa; complementa al RR incorporando el riesgo basal, evitando exagerar beneficios cuando el riesgo basal es bajo.