Что делать, если вы видите пугающую статистику: относительный и абсолютный риск

«Риск вырос вдвое!» звучит тревожно, пока не выясняется, что он вырос с одного случая на миллион до двух. Процентное изменение ничего не говорит о том, скольких людей это касается, пока неизвестна точка отсчёта. Прежде чем решать, насколько волноваться, переведите число обратно в людей: из скольких, за какой срок, по сравнению с кем?

Что происходит

Один и тот же результат можно записать двумя способами. Относительная цифра («снижает риск на 25%») и абсолютная («на одного человека из 1000 меньше») могут описывать одни и те же данные. Обзор Cochrane — 35 исследований о подаче риска — показал: относительные цифры кажутся людям больше и сильнее убеждают, хотя понимают их не лучше (Akl и соавт., 2011). Злой умысел для этого не нужен: записанный как относительное изменение, тот же эффект просто читается крупнее.

Счёт людей понятнее вероятностей. И врачи, и пациенты легче воспринимают «10 человек из 1000», чем «вероятность 1%» (Akl и соавт., 2011; Gigerenzer и соавт., 2007). Поэтому самое полезное, что можно сделать с любой цифрой риска, — превратить её в число людей.

Три примера.

• Условный. Что-то случается с одним человеком на миллион. Новый фактор «удваивает риск» — теперь это два на миллион. Рост на 100%, и один лишний случай на миллион человек.
• Маммография — исторический учебный пример. Известная иллюстрация Герда Гигеренцера построена на данных испытаний скрининга: за 10 лет от рака груди умирали примерно 4 из 1000 женщин, не проходивших скрининг, и примерно 3 из 1000 прошедших. Это и есть «снижение на 25%» — и одновременно на одну смерть меньше на 1000 женщин за 10 лет. Это старые данные испытаний, которые используют, чтобы учить арифметике, а не нынешняя оценка пользы скрининга; для собственного решения спросите врача.
• Переработанное мясо. Международное агентство по изучению рака (IARC, входит в ВОЗ) оценило: каждые 50 г переработанного мяса в день повышают риск колоректального рака примерно на 18%. Британский фонд Cancer Research UK перевёл близкий анализ в людей для Великобритании: из 1000 человек рак кишечника за жизнь разовьётся примерно у 61; у тех, кто ест меньше всего переработанного мяса, — около 56, у тех, кто больше всего, — около 66, то есть на 10 больше на тысячу. Это два разных анализа с разными сравнениями («каждые 50 г в день» против «крайние группы»), складывать их нельзя; сам фонд называет свои числа приблизительными. Для масштаба: в 2011 году с красным и переработанным мясом связывали около 3 из 100 случаев рака в Великобритании — примерно 8800 в год, с курением — около 64 500 в год (Cancer Research UK).

Недостающее звено — базовая частота. Относительное изменение неизвестной исходной величины не даёт абсолютного числа — это арифметика, а не мнение. Начинать с того, насколько явление распространено вообще, — это и есть взгляд снаружи.

Что делать

• Переведите в «из 1000»: сколько было, сколько стало?
• Спросите про срок: в год, за 10 лет, за всю жизнь?
• Спросите, кого изучали: возраст, пол, болезни. Цифра, полученная на непохожих на вас людях, может вас не описывать.
• Посчитайте NNT. Число, которое нужно пролечить, — это единица, делённая на абсолютную разницу: сколько людей должны что-то принимать, чтобы один получил пользу. В примере с маммографией разница 1 на 1000 означает 1000 женщин, проходящих скрининг 10 лет, на одну предотвращённую смерть от рака груди. Число, которое нужно пролечить для вреда (NNH), считается так же для побочных эффектов. Спрашивайте про оба.
• Проверьте исследование за заголовком: размер выборки и показывает ли оно причину или только корреляцию.
• Задавайте те же вопросы обнадёживающим цифрам. «Снижает риск вдвое» нуждается в точке отсчёта не меньше, чем «удваивает», а средство, которое «помогло», — в сравнении: см. стало лучше после лечения.
• Замечайте, когда яркая история делает риск привычным на вид: это эвристика доступности. Помогает думать диапазонами, а не «да или нет»: вероятностное мышление.

Когда это не так

• При высокой базовой частоте относительное изменение важно. На условных числах: рост на 20% при риске один из двух — это 10 лишних человек на каждые 100. Относительные цифры не обман, им просто нужен знаменатель.
• Одна группа — не одинаковая опасность. IARC относит переработанное мясо к той же группе, что и курение, потому что доказательства того, что оба вызывают рак, сильные, а не потому, что они одинаково вредны (IARC).
• Вы не среднее. Цифры по населению смешивают людей с очень разным риском; семейная история, возраст и другие факторы сдвигают ваш собственный.
• Редкое, но необратимое — отдельный разговор. Крошечный абсолютный риск чего-то непоправимого может заслуживать осторожности. Числа помогают принять решение, но не принимают его за вас.
• Заголовок — не повод менять лечение. Прежде чем бросить или начать что-то из-за цифры в новостях, поговорите с врачом. У собственных медицинских чисел — анализов — своя логика: как читать анализ крови и отклонение в анализе: что дальше.

Источники

• Akl и соавт., Cochrane 2011 — форматы представления риска и его снижения
• Gigerenzer и соавт., 2007 — как врачам и пациентам понимать медицинскую статистику
• Gigerenzer, APS Observer — понимание скрининговых тестов врачами
• IARC — вопросы и ответы о канцерогенности красного и переработанного мяса
• Cancer Research UK — переработанное мясо и рак (2015)

Проверено: 24 сентября 2026