Risques relatifs et absolus

Comment interprétez-vous les résultats d’un essai contrôlé randomisé? Une mesure courante d’un traitement consiste à examiner la fréquence des mauvais résultats d’une maladie dans le groupe traité par rapport à ceux qui n’ont pas été traités. Par exemple, en supposant qu’un essai contrôlé randomisé bien conçu chez des enfants atteints d’une maladie particulière a révélé que 20% du groupe témoin a développé de mauvais résultats, contre seulement 12% de ceux recevant un traitement. Devriez-vous accepter de donner ce traitement à votre enfant? Sans en savoir plus sur les effets indésirables du traitement, il semble réduire certains des mauvais résultats de la maladie. Mais son effet est-il significatif?

C’est là que vous devez considérer le risque de traitement par rapport à l’absence de traitement. Dans les soins de santé, le risque fait référence à la probabilité d’un mauvais résultat chez les personnes atteintes de la maladie.

La réduction du risque absolu –RAR) – également appelée différence de risque –RD) – est le moyen le plus utile de présenter les résultats de la recherche pour aider votre prise de décision. Dans cet exemple, l’ARR est de 8 % (20 % – 12 % = 8 %). Cela signifie que si 100 enfants étaient traités, 8 seraient empêchés de développer de mauvais résultats. Une autre façon d’exprimer ceci est le nombre nécessaire pour traiter (NNT). Si 8 enfants sur 100 bénéficient d’un traitement, le NNT pour un enfant à bénéficier est d’environ 13 (100 ÷ 8 = 12,5).

Pour des raisons techniques, d’autres mesures sont souvent utilisées. Le risque relatif (RR) d’un mauvais résultat dans un groupe d’intervention donné est une mesure proportionnelle estimant l’ampleur de l’effet d’un traitement par rapport à d’autres interventions ou à aucun traitement du tout. C’est la proportion de mauvais résultats dans le groupe d’intervention divisée par la proportion de mauvais résultats dans le groupe témoin. Dans ce cas hypothétique, le RR est de 0,6 (12 % ÷ 20 % = 0,6).

Lorsqu’un traitement a un RR supérieur à 1, le risque d’un mauvais résultat est augmenté par le traitement; lorsque le RR est inférieur à 1, le risque d’un mauvais résultat est diminué, ce qui signifie que le traitement est susceptible de faire du bien. Par exemple, lorsque le RR est de 2,0, le risque d’un mauvais résultat est deux fois plus susceptible de se produire avec le traitement que sans celui-ci, alors qu’un RR de 0,5 signifie que le risque d’un mauvais résultat est deux fois plus susceptible de se produire sans l’intervention. Lorsque le RR est exactement 1, le risque reste inchangé. Par exemple, un rapport peut indiquer que « Le risque relatif de cécité chez les personnes recevant le médicament T était de 1,5 ». Cela montre que le médicament augmentait le risque de cécité. Une autre mesure utilisée est le rapport de cotes. Pour des raisons pratiques, supposons que le rapport de cotes est le même que le risque relatif. Parfois, le résultat est bon et l’interprétation du risque relatif est à l’opposé de ce que nous venons de décrire.

La réduction du risque relatif (RRR) vous indique dans quelle mesure le traitement a réduit le risque de mauvais résultats par rapport au groupe témoin qui n’a pas reçu le traitement. Dans l’exemple précédent, la réduction relative du risque de fièvre et d’éruption cutanée dans le groupe des enfants sur l’intervention était de 40% (1 – 0,6 = 0,4 ou 40%).

Le RR (et donc le RRR) est souvent le même chez les personnes quel que soit leur niveau de risque, ce qui signifie que le RR sera le plus élevé chez les personnes les plus à risque, comme le montre le tableau 18.1. Plus votre risque est grand, plus vous avez à gagner de l’intervention.

Tableau 18.1

Pourcentage de résultats médiocres.