Imagine a seguinte situação: uma pessoa lê uma manchete dizendo que determinado medicamento reduz o risco de infarto em 25%. O número parece impressionante, e é natural pensar que esse remédio faz uma enorme diferença. Mas será que essa é toda a história? Na prática, esse mesmo número pode significar coisas muito diferentes dependendo de quem está tomando o medicamento. E é justamente sobre isso que um grupo de pesquisadores escreveu no CMAJ (Canadian Medical Association Journal), em um artigo assinado por Alexandra Barratt, Peter C. Wyer, Rose Hatala, Thomas McGinn, Antonio L. Dans, Sheri Keitz, Virginia Moyer e Gordon Guyatt.
O objetivo do artigo foi ensinar, de forma didática, três conceitos que fazem toda a diferença na hora de entender se um tratamento realmente vale a pena: a redução de risco relativo (RRR), a redução de risco absoluto (RRA) e o número necessário para tratar (NNT). Esses termos podem parecer complicados à primeira vista, mas a lógica por trás deles é bastante acessível.
O ponto de partida: quantas pessoas têm o problema?
Antes de qualquer coisa, é preciso saber qual é o tamanho do problema. Em um estudo clínico, os pesquisadores observam quantas pessoas de cada grupo (o que recebeu tratamento e o que não recebeu) apresentaram determinado desfecho, como um infarto ou um AVC. Essa proporção é chamada de taxa de eventos. É a partir dela que se calculam todas as outras medidas.
A redução de risco relativo: o número que chama atenção
A RRR compara a diferença entre os dois grupos de forma proporcional. O artigo traz um exemplo que ajuda bastante a entender. Em um estudo hipotético com um novo medicamento para infarto, pacientes com alto risco de complicações apresentaram mortalidade de 40% no grupo sem tratamento e de 30% no grupo tratado. A diferença real entre os dois grupos foi de 10 pontos percentuais. Porém, quando essa diferença é apresentada em termos relativos, o resultado é uma redução de 25%, porque 10 é um quarto de 40.
Agora, quando o mesmo medicamento foi testado em pacientes com risco menor, a mortalidade no grupo sem tratamento caiu para 10% e, no grupo tratado, para 7,5%. A diferença real entre os grupos passou a ser de apenas 2,5 pontos percentuais. Mesmo assim, a redução relativa continuou sendo de 25%.
Percebe-se aqui algo importante: o número relativo (25%) permaneceu igual nos dois cenários, mas o benefício concreto mudou bastante. Para o paciente de alto risco, o ganho foi de 10 pontos percentuais. Para o de baixo risco, apenas 2,5. É por isso que os autores alertam que a RRR pode dar uma impressão exagerada do benefício, especialmente quando o risco de partida da pessoa já é baixo.
Os autores também observam que essa diferença pode influenciar a maneira como os estudos são planejados. Um medicamento pode ser testado inicialmente em pacientes graves, onde os resultados absolutos serão expressivos, e depois ser comercializado para pessoas com risco bem menor, nas quais o benefício real será muito mais modesto.
A redução de risco absoluto: o número que coloca os pés no chão
A RRA é simplesmente a diferença direta entre as taxas de eventos dos dois grupos. Diferentemente da RRR, ela muda conforme o risco de cada pessoa. Quanto menor o risco inicial, menor será o benefício absoluto, mesmo que o medicamento funcione igualmente bem em termos relativos.
Para ilustrar, o artigo apresenta o caso de duas pacientes hipotéticas com pressão alta, ambas com 69 anos, para quem se avalia o uso de um medicamento anti-hipertensivo com RRR de 33% para AVC em 3 anos. Pat não tem histórico de doença cerebrovascular e possui risco estimado de AVC de cerca de 1% ao ano. Dorothy, por outro lado, já teve um AVC recente e seu risco é de aproximadamente 10% ao ano.
Ao aplicar a mesma RRR de 33%, o benefício absoluto em 3 anos para Pat é de apenas 1%. Já para Dorothy, esse benefício sobe para 10%. A diferença é enorme, mesmo que o medicamento tenha a mesma eficácia relativa para ambas.
E a análise não para por aí. O artigo acrescenta o risco de danos do tratamento. No exemplo, o medicamento triplica o risco de sangramento gástrico grave, cuja incidência basal é de 0,1% ao ano. Em 3 anos, o aumento absoluto desse risco é de 0,6% para as duas pacientes. Para Dorothy, cujo benefício é de 10%, o ganho supera com folga o risco adicional. Mas para Pat, cujo benefício é de apenas 1%, a vantagem fica bastante reduzida quando se considera o risco de sangramento.
Esse raciocínio mostra que a decisão de iniciar ou não um tratamento envolve colocar na balança tanto os possíveis ganhos quanto os possíveis danos, considerando sempre o perfil individual de cada pessoa.
O número necessário para tratar: quantas pessoas precisam tomar o remédio para uma se beneficiar?
O NNT responde a uma pergunta muito prática: quantas pessoas precisam receber determinado tratamento para que uma delas seja, de fato, beneficiada? O cálculo é simples: basta dividir 100 pela RRA expressa em porcentagem.
O artigo traz exemplos baseados em estudos reais que ajudam a dimensionar esse conceito. Para o tratamento de hipertensão com diuréticos em pacientes de 60 anos visando prevenir um AVC em 5 anos, o NNT é de 100, conforme dados de Psaty e colaboradores (1997). Isso significa que seria necessário tratar 100 pessoas durante 5 anos para evitar um AVC em uma delas. Para o uso de betabloqueadores após infarto do miocárdio, o NNT para prevenir uma morte em 2 anos é de 40. E para a estreptoquinase no infarto agudo, o NNT para prevenir uma morte em 5 semanas é de 36.
Os autores chamam a atenção para o fato de que profissionais de saúde frequentemente superestimam o efeito dos tratamentos, o que leva a valores de NNT menores do que os reais, conforme observado por Chatellier e colaboradores (1996).
Existe ainda o conceito de NNT limiar, discutido por Sinclair e colaboradores (2001), que é o valor máximo de NNT que se considera aceitável para justificar um tratamento. Esse limiar depende dos valores e preferências da pessoa, da gravidade do problema que se quer prevenir e dos efeitos colaterais do tratamento. Não existe um número fixo que sirva para todas as situações.
De forma análoga, existe o número necessário para causar dano (NNH), que indica quantas pessoas precisariam receber o tratamento para que uma delas apresentasse um efeito colateral atribuível à intervenção.
Por que entender esses conceitos faz diferença
Quando alguém se depara com a informação de que um tratamento reduz o risco de determinado problema em 30% ou 50%, é natural sentir que se trata de algo muito significativo. Mas, como o artigo demonstra, esse número isolado pode esconder uma realidade bem diferente. A redução relativa costuma ser mais impressionante do que a redução absoluta, e quanto menor o risco inicial da pessoa, maior será essa diferença.
Conhecer essas distinções permite que tanto profissionais de saúde quanto as pessoas que buscam informações sobre sua própria saúde consigam avaliar com mais clareza o que os números de um estudo realmente significam. Em vez de se deixar impressionar por um percentual relativo chamativo, torna-se possível perguntar: "Mas qual é o meu risco real? Quantas pessoas como eu precisariam tomar esse remédio para que uma delas fosse beneficiada? E quais são os riscos envolvidos?"
Essa capacidade de olhar para os dados com mais atenção é o que torna possível uma conversa mais equilibrada entre o profissional de saúde e a pessoa que está sendo atendida, permitindo decisões mais informadas e alinhadas com a realidade de cada um.
Fonte: https://doi.org/10.1503/cmaj.1021197