razón de riesgo

En el análisis de supervivencia , la razón de riesgo ( HR ) es la razón de las tasas de riesgo correspondientes a las condiciones caracterizadas por dos niveles distintos de una variable de tratamiento de interés.

Por ejemplo, en un estudio clínico de un fármaco, la población tratada puede morir al doble de la tasa de la población de control. El cociente de riesgos sería de 2, lo que indica un mayor riesgo de muerte a causa del tratamiento.

Por ejemplo, un artículo científico podría usar un HR para afirmar algo como: "El estado de vacunación adecuado contra la COVID-19 se asoció con un riesgo significativamente menor para el compuesto de COVID-19 grave o mortalidad con un HR de 0,20 (IC del 95 %, 0,17–0,22)". ^{[ 1 ]} En esencia, el riesgo para el resultado compuesto fue un 80 % menor entre los vacunados en comparación con los no vacunados en el mismo estudio. Por lo tanto, para un resultado peligroso (p. ej., enfermedad grave o muerte), un HR inferior a 1 indica que el tratamiento (p. ej., vacunación) protege contra el resultado de interés. En otros casos, un HR superior a 1 indica que el tratamiento es favorable. Por ejemplo, si el resultado es realmente favorable (p. ej., aceptar una oferta de trabajo para terminar con un período de desempleo), un HR superior a 1 indica que buscar un trabajo es más favorable que no buscarlo (si "tratamiento" se define como buscar un trabajo). ^{[ 2 ]}

Los cocientes de riesgo (HR) se diferencian de los riesgos relativos (RR) y los odds ratios (OR) en que los RR y los OR son acumulativos a lo largo de todo el estudio, utilizando un criterio de valoración definido, mientras que los HR representan el riesgo instantáneo durante el período de estudio, o un subconjunto del mismo. Los cocientes de riesgo se ven menos afectados por el sesgo de selección con respecto a los criterios de valoración elegidos y pueden indicar riesgos que ocurren antes de que se produzca dicho criterio.

Los modelos de regresión se utilizan para obtener razones de riesgo y sus intervalos de confianza . ^{[ 3 ]}

La tasa de riesgo instantánea es el límite del número de eventos por unidad de tiempo dividido por el número de personas en riesgo, a medida que el intervalo de tiempo se aproxima a 0:

${\displaystyle h(t)=\lim _{\Delta t\to 0}{\frac {{\text{eventos observados en el intervalo}}\ [t,t+\Delta t]/N(t)}{\Delta t}},}$

donde N ( t ) es el número en riesgo al comienzo de un intervalo. Un riesgo es la probabilidad de que un paciente falle entre${\displaystyle t}$y${\displaystyle t+\Delta t}$, dado que han sobrevivido hasta el momento${\displaystyle t}$, dividido por${\displaystyle \Delta t}$, como${\displaystyle \Delta t}$se aproxima a cero. ^{[ 4 ]}

La razón de riesgo es el efecto sobre esta tasa de riesgo de una diferencia, como la pertenencia a un grupo (por ejemplo, tratamiento o control , hombre o mujer), según lo estimado por modelos de regresión que tratan el logaritmo de la HR como una función de un riesgo basal.${\displaystyle h_{0}(t)}$y una combinación lineal de variables explicativas:

${\displaystyle \log h(t)=f{\big (}h_{0}(t),\alpha +\beta _{1}X_{1}+\cdots +\beta _{k}X_{k}{\big )}.}$

Estos modelos se clasifican generalmente como modelos de regresión de riesgos proporcionales ; los más conocidos son el modelo de riesgos proporcionales de Cox , ^{[ 3 ] [ 5 ]} y los modelos paramétricos exponencial, de Gompertz y de Weibull.

Para dos grupos que difieren únicamente en la condición de tratamiento, la razón de las funciones de riesgo viene dada por${\displaystyle e^{\beta }}$, dónde${\displaystyle \beta }$es la estimación del efecto del tratamiento derivada del modelo de regresión. Esta razón de riesgo, es decir, la razón entre el riesgo predicho para un miembro de un grupo y el de un miembro del otro grupo, se obtiene manteniendo todo lo demás constante, es decir, asumiendo la proporcionalidad de las funciones de riesgo. ^{[ 4 ]}

Para una variable explicativa continua, la misma interpretación se aplica a una diferencia unitaria. Otros modelos de HR tienen formulaciones diferentes y, por consiguiente, la interpretación de las estimaciones de los parámetros difiere.

En su forma más simple, la razón de riesgo se puede interpretar como la probabilidad de que ocurra un evento en el grupo de tratamiento dividida por la probabilidad de que ocurra en el grupo de control, o viceversa, en un estudio. La resolución de estos eventos se suele representar mediante curvas de supervivencia de Kaplan-Meier . Estas curvas muestran la proporción de cada grupo en la que no se ha alcanzado el evento. El evento puede ser cualquier variable dependiente asociada con la covariable (variable independiente), por ejemplo, muerte, remisión de la enfermedad o contracción de la enfermedad. La curva representa la probabilidad de que se haya producido un evento en cada momento (el riesgo). La razón de riesgo es simplemente la relación entre los riesgos instantáneos en los dos grupos y representa, en un solo número, la magnitud de la distancia entre las curvas de Kaplan-Meier. ^{[ 7 ]}

Los cocientes de riesgo no reflejan una unidad de tiempo del estudio. La diferencia entre las medidas basadas en el riesgo y las basadas en el tiempo es similar a la diferencia entre las probabilidades de ganar una carrera y el margen de victoria. ^{[ 3 ]} Cuando un estudio informa un cociente de riesgo por período de tiempo, se asume que la diferencia entre los grupos fue proporcional. Los cocientes de riesgo pierden sentido cuando no se cumple este supuesto de proporcionalidad. ^{[ 7 ]}

Si se cumple el supuesto de riesgos proporcionales, una razón de riesgo de uno significa equivalencia en la tasa de riesgo de los dos grupos, mientras que una razón de riesgo distinta de uno indica una diferencia en las tasas de riesgo entre los grupos. El investigador indica la probabilidad de que esta diferencia muestral se deba al azar informando la probabilidad asociada con algún estadístico de prueba . ^{[ 8 ]} Por ejemplo, el${\displaystyle \beta }$Luego se podría utilizar el modelo de Cox o la prueba de log-rank para evaluar la significancia de cualquier diferencia observada en estas curvas de supervivencia. ^{[ 9 ]}

Convencionalmente, las probabilidades inferiores a 0,05 se consideran significativas y los investigadores proporcionan un intervalo de confianza del 95 % para la razón de riesgo, por ejemplo, derivado de la desviación estándar del coeficiente de regresión del modelo de Cox , es decir${\displaystyle \beta }$. ^{[ 9 ] [ 10 ]} Las razones de riesgo estadísticamente significativas no pueden incluir la unidad (uno) en sus intervalos de confianza. ^{[ 7 ]}

• Análisis de supervivencia
• Tasa de fallos y tasa de riesgo
• Modelos de riesgos proporcionales
• Riesgo relativo
• Razón de probabilidades