Reducción Relativa vs. Absoluta del Riesgo: Dos Titulares

En marzo de 2022, un metaanálisis publicado en JAMA Internal Medicine reunió 21 ensayos aleatorizados de estatinas y produjo, a partir de un único conjunto de datos, dos titulares que parecían hablar de fármacos distintos. Uno podía decir que las estatinas reducen el infarto un 29%; el otro, que lo reducen 1,3 puntos porcentuales. Los dos eran correctos y los dos salían de las mismas tablas. Esa es, en una sola imagen, la diferencia entre la reducción relativa del riesgo (RRR) y la reducción absoluta del riesgo (RAR): no dos resultados, sino dos maneras de contar el mismo resultado. Este post de la serie Medicina Basada en Evidencia, dirigido a médicos, residentes y tesistas, te enseña a pasar de una escala a la otra en segundos y a no dejar que el titular decida por ti.

Puntos clave (TL;DR)

• La reducción relativa (RRR) y la reducción absoluta (RAR) se calculan sobre los mismos eventos: la relativa divide por el riesgo basal, la absoluta lo resta. Por eso la relativa casi siempre suena más grande.
• En el metaanálisis de Byrne y cols. (JAMA Intern Med, 2022), los mismos 21 ensayos dieron para el infarto una RRR del 29% (IC 95% 22–34) y una RAR del 1,3% (IC 95% 0,9–1,7).
• Para mortalidad total: RRR 9% (IC 95% 5–14) frente a RAR 0,8% (IC 95% 0,4–1,2). Para ictus: RRR 14% (IC 95% 5–22) frente a RAR 0,4% (IC 95% 0,2–0,6).
• La fórmula que las conecta: RRR = RAR / riesgo del grupo control. Si conoces dos de los tres números, siempre puedes reconstruir el tercero.
• La forma de presentar un mismo resultado cambia cómo lo percibimos: el marco relativo hace que un tratamiento parezca más potente que el marco absoluto, aunque la evidencia sea idéntica.
• Las reducciones relativas no se suman entre tratamientos: se encadenan sobre el riesgo que va quedando, y el rédito absoluto de cada fármaco añadido es cada vez menor.
• Regla de lectura: nunca aceptes un solo marco. Si el abstract te da la RRR, exige o calcula la RAR y el NNT antes de formarte un juicio.

El caso: 21 ensayos de estatinas, dos titulares

En 2022, Byrne y colaboradores publicaron en JAMA Internal Medicine una revisión sistemática con metaanálisis de 21 ensayos clínicos aleatorizados de estatinas, diseñada precisamente para poner lado a lado la reducción relativa y la reducción absoluta de cada desenlace. El resultado es el mejor material didáctico que existe sobre este tema, porque no compara dos estudios: muestra la misma evidencia expresada en dos escalas.

Para el infarto de miocardio, el metaanálisis encontró una reducción relativa del 29% (IC 95% 22–34). En la misma tabla, la reducción absoluta fue del 1,3% (IC 95% 0,9–1,7). Para la mortalidad por cualquier causa, la RRR fue del 9% (IC 95% 5–14) y la RAR del 0,8% (IC 95% 0,4–1,2). Para el ictus, RRR del 14% (IC 95% 5–22) y RAR del 0,4% (IC 95% 0,2–0,6). No hay truco ni dato oculto: son dos columnas de la misma tabla.

Ahora imagina las dos notas de prensa que pueden escribirse con esos números sin mentir en ninguna cifra. La primera: «Las estatinas reducen el infarto un 29% y la mortalidad un 9%». La segunda: «Las estatinas bajan el riesgo absoluto de infarto apenas 1,3 puntos y el de muerte 0,8». Las dos son literalmente ciertas. La primera vende prevención; la segunda invita al escepticismo. Y el lector que solo ve una de ellas cree conocer el efecto del fármaco cuando apenas conoce la mitad de la historia. Los propios autores concluyeron que esas reducciones absolutas son modestas en comparación con las relativas, y que la presencia de heterogeneidad estadística importante reduce la certeza de la evidencia.

(Un matiz honesto: este metaanálisis fue criticado por agrupar poblaciones de riesgo muy distinto, y existe una fe de erratas que corrigió la etiqueta de una de sus figuras. Nada de eso cambia la lección que nos interesa aquí: una misma base de datos, dos escalas, dos titulares.)

El concepto: una cifra, dos escalas

La reducción relativa y la reducción absoluta del riesgo describen el mismo efecto en dos escalas. La relativa expresa qué proporción del riesgo de partida elimina el tratamiento; la absoluta, cuántos puntos porcentuales baja el riesgo en términos crudos. La relativa ignora el punto de partida; la absoluta lo incorpora, y por eso es la que permite decidir en la consulta.

Reducción relativa del riesgo (RRR)

Es la proporción en que el tratamiento baja el riesgo respecto al control: RRR = (riesgo control − riesgo tratado) / riesgo control, que equivale a 1 − RR. Su rasgo definitorio —y peligroso— es que no depende del riesgo basal: la misma RRR del 29% describe por igual a una población de altísimo riesgo y a una de riesgo mínimo. Viaja intacta entre poblaciones, y por eso es tan cómoda para un titular y tan traicionera para una decisión.

Reducción absoluta del riesgo (RAR)

Es la resta cruda entre el riesgo del grupo control y el del grupo tratado: RAR = riesgo control − riesgo tratado. A diferencia de la RRR, la RAR sí depende del riesgo basal. En una población de bajo riesgo, ese 1,3% se encoge; en una de alto riesgo, crece. Su inverso es el número necesario a tratar (NNT = 1 / RAR), la cifra que un paciente entiende de verdad. Si traducimos de forma aproximada las RAR agrupadas del metaanálisis a un NNT (1/RAR), obtenemos del orden de 77 para el infarto, 125 para la mortalidad y 250 para el ictus; son estimaciones ilustrativas, porque el seguimiento de los ensayos agrupados no es uniforme y un NNT solo tiene sentido atado a un horizonte temporal.

El efecto de encuadre (framing)

Aquí está el núcleo de la semana: la forma en que se presenta un resultado cambia la conducta de quien lo lee, aunque el dato no cambie. Presentada en términos relativos, una intervención parece más eficaz y genera más disposición a prescribirla o a aceptarla que exactamente la misma intervención presentada en términos absolutos. No es un sesgo de los pacientes; los clínicos caemos igual. Por eso la elección de la escala no es un detalle de redacción: es, en la práctica, una decisión sobre cuánta gente terminará tratada.

El error típico

El error más común no es calcular mal, sino quedarse con un solo marco y creer que ya se conoce el efecto. Quien lee «29% menos de infartos» y no pregunta por la cifra absoluta se lleva una impresión de potencia que el 1,3% matiza por completo. Y quien, al revés, solo ve el 1,3% puede descartar un fármaco que en pacientes de alto riesgo rinde mucho más. Un número sin el otro es medio dato.

El segundo error, más sutil y muy frecuente en tesis y sesiones, es comparar escalas distintas entre estudios: enfrentar la RRR de un fármaco con la RAR de otro, o leer que el tratamiento A reduce «un 30%» y el B «2 puntos» y concluir que A es mejor. Son magnitudes que no se pueden comparar directamente; para enfrentarlas hay que llevarlas ambas a la misma escala y al mismo riesgo basal.

El tercer error es creer que las reducciones relativas se suman. Supón un paciente con riesgo a 10 años del 20% al que añades tres terapias con RRR del 30%, 20% y 25%. La tentación es sumar: «75% menos, riesgo final 5%». Pero las reducciones relativas se encadenan sobre el riesgo que va quedando: 20% → 14% → 11,2% → 8,4%. El riesgo final real es 8,4%, no 5%, y cada fármaco añadido aporta cada vez menos beneficio absoluto. Pensar en relativo oculta esos rendimientos decrecientes; pensar en absoluto los hace evidentes.

Cómo hacerlo bien

Para no dejarte llevar por la escala que te den, aplica siempre el mismo procedimiento al leer un resultado, paso a paso:

1. Localiza las tasas crudas de cada grupo. Cuántos eventos hubo en el brazo tratado y cuántos en el control (número y denominador, o tasa por 100 personas-año). Es el dato del que derivan ambas escalas.
2. Calcula la RAR restando: riesgo del control menos riesgo del tratado. Es la cifra que la mayoría de los abstracts esconde o entierra.
3. Reconstruye la escala que falte con la fórmula puente: RRR = RAR / riesgo control. Si el estudio te da la RRR pero no la RAR, despeja: RAR = RRR × riesgo control.
4. Convierte a NNT con 1/RAR y anota el horizonte temporal. «NNT 77 a 5 años» informa; «NNT 77» a secas, no.
5. Reproyecta sobre tu paciente. Aplica la RRR (que es estable) al riesgo basal real de tu paciente para obtener su RAR y su NNT personalizados. Si tu paciente tiene menos riesgo que la población del ensayo, su beneficio absoluto será menor.
6. Presenta las dos escalas juntas, a colegas y a pacientes. Decir «reduce el riesgo relativo un 29%, que en usted significa pasar del X% al Y%» es la única forma honesta de comunicar un efecto.

Cómo detectarlo al leer

Al abrir un paper, una guía o una nota de prensa, estas señales delatan en segundos que te están mostrando un solo lado de la moneda:

• Solo porcentajes relativos, sin tasas crudas. Si el resumen dice «−29%» pero nunca cuántos eventos hubo en cada grupo, te obliga a confiar en la escala que más impresiona.
• Beneficios en relativo, daños en absoluto (o al revés). Si la eficacia se vende como «−29%» y los efectos adversos como «solo 0,4% más», te están midiendo con dos varas distintas. Es la huella clásica del marketing.
• Ausencia de NNT y de horizonte temporal. Un resultado clínicamente útil casi siempre puede expresarse como NNT a un plazo; su ausencia suele ser deliberada.
• Reducciones relativas sumadas. Cualquier texto que anuncie un beneficio «combinado» sumando porcentajes relativos de varias intervenciones está exagerando el efecto conjunto.
• Riesgo basal no declarado. Sin saber el riesgo de partida de la población estudiada, una RRR es incomunicable: no puedes traducirla a nada concreto.

Tabla: las dos escalas en el metaanálisis de estatinas (Byrne, 2022)

Desenlace	Reducción relativa (RRR)	Reducción absoluta (RAR)	NNT aproximado (1/RAR)*
Infarto de miocardio	29% (IC 95% 22–34)	1,3% (IC 95% 0,9–1,7)	~77
Mortalidad total	9% (IC 95% 5–14)	0,8% (IC 95% 0,4–1,2)	~125
Ictus	14% (IC 95% 5–22)	0,4% (IC 95% 0,2–0,6)	~250

En una frase

La reducción relativa y la absoluta son la misma evidencia en dos escalas: la relativa divide por el riesgo basal y vende titulares, la absoluta lo resta y decide tratamientos; nunca aceptes una sin la otra.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre reducción relativa y reducción absoluta del riesgo?

La reducción relativa del riesgo (RRR) expresa qué proporción del riesgo basal elimina el tratamiento (RRR = 1 − RR) y no depende del punto de partida. La reducción absoluta (RAR) es la resta cruda entre el riesgo del control y el del tratado, en puntos porcentuales, y sí depende del riesgo basal. La absoluta es la que guía la decisión clínica.

¿Cómo paso de reducción relativa a reducción absoluta?

Usa la fórmula puente: RAR = RRR × riesgo del grupo control. Si un fármaco tiene una RRR del 29% y tu paciente parte de un riesgo del 10%, su RAR es 0,29 × 0,10 = 0,029, es decir, 2,9 puntos porcentuales, con un NNT aproximado de 35. La misma RRR aplicada a un riesgo del 2% da una RAR de solo 0,58 puntos.

¿Por qué los estudios y la prensa prefieren la reducción relativa?

Porque casi siempre produce una cifra mayor y más llamativa sin faltar a la verdad técnica. «29% menos de infartos» suena mucho mejor que «1,3 puntos porcentuales menos», aunque ambos describan el mismo resultado. Además, la escala relativa es estable entre poblaciones, lo que facilita un mensaje único y rotundo.

¿Las reducciones relativas de varios tratamientos se suman?

No. Se encadenan de forma multiplicativa sobre el riesgo que va quedando. Tres terapias con RRR del 30%, 20% y 25% sobre un riesgo basal del 20% no dan un 75% de reducción (riesgo 5%), sino un riesgo final del 8,4%. Cada tratamiento añadido aporta un beneficio absoluto cada vez menor.

¿Qué cifra debo comunicarle al paciente?

La absoluta y el NNT, siempre junto al marco relativo para dar contexto. «De cada 100 pacientes como usted tratados durante 5 años, evitamos el evento en X» es comprensible y honesto. Dar solo el porcentaje relativo le impide calibrar si el beneficio compensa un tratamiento prolongado.

La serie Medicina Basada en Evidencia

Este es el post de la semana 13 de la serie anual Medicina Basada en Evidencia — 52 semanas. La semana pasada desmontamos el riesgo relativo vs. riesgo absoluto con el ensayo JUPITER, donde vimos el NNT con un solo estudio; esta semana llevamos esa misma distinción a todo un cuerpo de evidencia. Si quieres entender por qué un metaanálisis se sitúa en la cúspide de la jerarquía y por qué no basta con decir «es un metaanálisis», revisa el post sobre la pirámide de la evidencia. La próxima semana entramos en «Odds ratio: qué mide realmente y cuándo se parece (o no) al riesgo relativo».

Referencias

• Byrne P, Demasi M, Jones M, Smith SM, O’Brien KK, DuBroff R. Evaluating the Association Between Low-Density Lipoprotein Cholesterol Reduction and Relative and Absolute Effects of Statin Treatment: A Systematic Review and Meta-analysis. JAMA Intern Med. 2022;182(5):474-481. DOI: 10.1001/jamainternmed.2022.0134. PMID: 35285850.
• Error in Figure 3. JAMA Intern Med. 2022;182(5):579. DOI: 10.1001/jamainternmed.2022.1671. (Fe de erratas que corrige la etiqueta de la Figura 3 del artículo anterior.)

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Aviso médico: este contenido tiene fines educativos y de actualización profesional. No sustituye el juicio clínico individual ni la lectura de las guías y los ensayos originales. Las decisiones terapéuticas deben individualizarse para cada paciente.

Dr. Jorge Enrique Rojas Rodríguez — MedicinaCardiometabolica.com
Medicina Interna. Actualizado en noviembre de 2026.