¿Qué son y qué expresan el riesgo relativo y el odds ratio? Parte 2

La interpretación del valor del riesgo relativo (RR) y del odds ratio (OR) depende de si la variable predictora es dicotómica o continua.

En el caso de una variable dicotómica el RR expresa el aumento en la probabilidad de ocurrencia de un fenómeno cuando la variable predictora está presente respecto de cuando está ausente. Por ejemplo: si el RR de la diabetes para IAM es 2, ello implica que en los diabéticos el riesgo (o probabilidad) de IAM es el doble que en los no diabéticos.

En cambio, si el OR de diabetes para IAM es 2, decimos que la probabilidad de padecer un IAM en los diabéticos respecto de no padecerlo es el doble que la probabilidad en los no diabéticos de padecer un IAM respecto de no padecerlo. Una interpretación más compleja, aunque en la práctica terminemos por leer ambas medidas de asociación en forma similar.

En el caso de una variable continua el RR expresa el aumento en la probabilidad de ocurrencia de un fenómeno cuando la variable predictora aumenta en una unidad. Por ejemplo: si el RR que implica un aumento de la hemoglobina glicosilada (HbA1c) para insuficiencia cardíaca es 1,16, ello implica que por cada unidad de aumento en la HbA1c (por ejemplo, al pasar de 6 a 7%, o de 7 a 8%), el riesgo de presentar insuficiencia cardíaca aumenta un 16%.

En cambio, en el mismo caso, un OR de 1,16 implica que la probabilidad de desarrollar insuficiencia cardíaca respecto de no hacerlo es un 16% mayor por cada unidad que aumenta la HbA1c.

¿Riesgo relativo u Odds ratio? ¿Cuál debemos usar en la práctica cotidiana? ¿Cuál es preferible?

En principio hay que recordar que el RR requiere considerar a todas las personas expuestas a presentar un desenlace determinado, y por lo tanto su uso es aplicable a los estudios de cohorte, en los que se define la incidencia de un evento. No se puede usar RR en un estudio caso control, ya que los casos y los controles han sido definidos y seleccionados una vez que el evento ya ocurrió, y por lo tanto no contamos con todos los expuestos y no expuestos previamente a la ocurrencia del evento.

El OR en cambio cuenta con la ventaja de ser aplicable tanto en los estudios prospectivos como en los retrospectivos, esto es que siempre puede ser considerado.

Cuando el evento se da en baja proporción de casos, no hay diferencia entre el riesgo y el odds. Supongamos un evento que se da en 1 de cada 100 expuestos: el riesgo es 1/100; el odds es 1/99.

Como vemos, la diferencia entre una y otra medida es irrisoria, y por lo tanto poco influirá que usemos RR u OR. A medida que el evento es más frecuente aumenta la diferencia entre riesgo y odds.

Consideremos por ejemplo un evento que se da en 30 de cada 100 expuestos y en 10 de cada 100 no expuestos. El riesgo en expuestos será 30/100= 0.30 y en no expuestos 10/100= 0.10. Por lo tanto el RR será 0.30/0.10= 3. En cambio, el odds será en expuestos 30/70= 0.42 y en no expuestos 10/90= 0.11. Por lo tanto el OR será 0.42/0.11= 3.81.

A medida que aumenta la incidencia o prevalencia del evento es mayor la diferencia entre OR y RR. En la literatura es cada vez mayor la tendencia a utilizar OR en forma general.

Dr. Jorge Thierer