Entendendo risco absoluto e relativo


Embora pareça que os números devem ser objetivos e confiáveis, há muitas maneiras de usá-los para distorcer a verdade. Um dos "truques" mais enganosos com números é o uso de Risco Relativo (RR) para relatar o tamanho de um efeito encontrado em um estudo. O RR pode confundir e fazer com que um efeito minúsculo possa parecer muito grande.

Risco Absoluto (RA) é a chance, ou probabilidade, de que um evento de saúde específico aconteça com você (ou com qualquer pessoa em um grupo semelhante de pessoas). O RR, por outro lado, é a chance, ou probabilidade, de que as pessoas em um grupo experimentem um evento de saúde em comparação com as pessoas de outro grupo.

Por que isso importa? Bem, os 2 números (exatamente no mesmo cenário de tratamento) podem parecer drasticamente diferentes, com RA sendo um número muito pequeno e RR parecendo ser muito grande. Isso pode distorcer as percepções sobre como um tratamento específico pode ser bem-sucedido e válido para você.

Digamos que em um grupo de 100 pessoas, há o risco de que 2 tenham um ataque cardíaco. Se você estiver nesse grupo, seu RA de ataque cardíaco é de 2%. Agora, digamos que os pesquisadores conduzam um estudo de um tratamento medicamentoso para essa condição. Um grupo de 100 pessoas recebe um placebo (o grupo controle) e outro grupo de 100 pessoas recebe o medicamento - o que pode ter efeitos colaterais significativos.

O estudo descobriu que, enquanto o grupo de controle tinha os 2 ataques cardíacos esperados, o grupo de tratamento tinha apenas 1. Além disso, no grupo de tratamento, 15 pessoas experimentaram efeitos colaterais significativos. O RA diminuiu apenas 1%, mas o RR diminuiu em 50%! Seu médico pode dizer que "as pessoas que tomaram este medicamento tiveram um resultado 50% melhor". Mas o seu risco é realmente reduzido em apenas 1% se você tomar o medicamento e haverá um risco de 15% de sofrer os efeitos colaterais.

A importância da redução absoluta de risco é a medida mais adequada na análise de relevância de um tratamento. Os médicos precisam compreender e comunicar as estatísticas para o paciente.

Fonte: https://bit.ly/2ElRdUQ

Nenhum comentário:

Tecnologia do Blogger.