Métodos para derivar a diferença de risco (redução absoluta de risco) a partir de uma meta-análise

A troca entre benefícios e danos requer conhecimento da redução absoluta de risco ou diferença de risco, tornando a diferença de risco uma medida crítica para a tomada de decisões. O intervalo de confiança da diferença de risco é a base para julgamentos de imprecisão feitos por desenvolvedores de diretrizes. No entanto, estimar a diferença de risco não é simples, e os métodos disponíveis têm várias limitações. Quatro métodos são discutidos neste artigo. A maior limitação do primeiro método, que agrupa as diferenças de risco geradas a partir de vários estudos em uma meta-análise, é a inconsistência da diferença de risco entre os riscos iniciais. A maior limitação do segundo método, que transforma um efeito relativo agrupado (como uma razão de risco ou razão de chances) em uma diferença de risco, é que seu intervalo de confiança não incorpora a incerteza nos riscos iniciais. Este intervalo de confiança se amplia de forma linear à medida que o risco inicial aumenta, tornando as estimativas de diferença de risco em populações de maior risco imprecisas e podendo levar a diferenças de risco enganadoramente precisas quando o risco inicial é baixo. Dois métodos alternativos podem reduzir algumas dessas limitações. Uma abordagem simples de micro-simulação pode modelar incertezas tanto no efeito relativo quanto no risco inicial. O modelo bivariado de efeitos aleatórios analisa conjuntamente os riscos nos grupos de tratamento e controle e calcula efeitos condicionais baseados nos riscos iniciais. Aplicamos esses quatro métodos a um estudo de caso e fornecemos recomendações sobre quando usar cada abordagem. Este artigo também fornece conselhos práticos e codificação em R de código aberto para facilitar a estimativa da diferença de risco por meta-analistas e desenvolvedores de diretrizes.