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需要治疗的数量(NNT):分析危害和益处的工具


需要治疗的人数做出明智的医疗选择的关键是权衡潜在的益处和潜在的危害。

但是,你怎么知道你有多大可能从医疗或程序受益??

一个有帮助的统计数据称为需要治疗的人数,或硝基甲苯.

NNT告诉我们为了只有一个人领取福利(或,只预防一种不良结果。

如何计算NNT

计算NNT,你首先必须找出绝对风险降低的方法,,或ARR.与没有接受治疗的人相比,通过治疗,你的风险减少了。

ARR并不是大多数人习惯看到的数字。研究,新闻报道,而其他媒体消息则更可能关注不同的数字,被称为“相对风险降低,“或RRR,这可能是误导性的。

这里有一个经典的例子这个辉瑞的广告看起来像是在服药,立普妥,这将减少你患心脏病的几率高达36%。但这是相对的风险降低。这往往会夸大好处。(这就是为什么你会经常看到广告中的相关数字。)

这个36%的数字来自一个名为ASCOT-LLA发表于2003年的《柳叶刀》。结果显示,1.9%服用立普妥的人患有心脏病,而3.0%的安慰剂组有一个。这个相对风险降低,或RRR,是两个风险的比率,并且通过从安慰剂组比率(3.0)中减去Lipitor心脏病发作率(1.9)并将差值(1.1)除以安慰剂组比率(3.0)来计算。这等于36%。

但是绝对风险降低,或ARR,通过简单地减去两个风险来计算,3.0%~1.9%=1.1%。

事实上,立普妥将心脏病发作的风险从3%降低到约2%。这个1%的差别就是人们关心的数字。威廉希尔足球但是Lipitor的广告更感兴趣的是促销而不是告知,这就是为什么它把这种差异描述为36%“减少而不是更有帮助和准确的1%的减少。

所以,让我们使用1%的AR来计算NNT看看它是如何以一种更方便用户的方式重新调整药物的益处。NNT只是ARR的倒数;它可以通过取100除以ARR(1)来计算。

100/1=100

学分:唐纳德·W。Miller年少者。,分子动力学

NNT如何帮助

这意味着99人需要服药,为此付出代价,冒副作用的风险,而且没有受益的机会。当然,没有人知道谁会成为100个受益者中幸运的一员。

这就是NNT的力量。它使关于潜在危害和益处的讨论具有规模感。如果你读到的只是标题和广告中强调的相对风险降低36%(一种可能的情况),你的回答可能是:“真的!我可以将心脏病发作的风险降低三分之一以上!““

但是如果你有幸阅读了一些深思熟虑的新闻报道,包括绝对风险降低1%,你可能会想:“隐马尔可夫模型,这与36%相差甚远。我要问我的医生她怎么想。”“

如果你装备了NNT号码为100的武器-意识到你可能不会是那个幸运的100个人中真正受益于药物-你可能会毫不犹豫地说:“我一点也不喜欢那些机会;特别是考虑到成本和风险。”“

需要指出的是,这些决定都是个人的,不同的人可能基于相同的信息对治疗做出不同的决定。此外,不同的人有不同的基线风险概况和不同的风险容忍度。这意味着临床决策不应该仅仅基于NNT。这只是一条需要在临床上下文和医学监督下解释的信息。

看看如何计算NNT,很明显理想的NNT将是1,因为这意味着所有接受治疗的人都会受益。但是你可能猜到,NNT=1很少,如果有,看到。那么,我们在寻找什么样的NNT呢??

非常有用的2016年文章STAT对NNT提供了一些指导。2006研究多伦多大学提供以下指导方针:

5或更少的NNT(≤5)可能与有意义的健康益处相关……(同时)…15或更大(≥15)的NNT相当肯定地相关,至多,少量的净健康益处。

真实世界中的NNT与真实患者

“这就是它真正有帮助的地方:当你试图为那些试图做出治疗决定的患者制定利益或危害时,“Dan Mayer说,马里兰州迈耶是一名退休的急诊医生,在奥尔巴尼医学院教循证医学22年,并且是循证医学.

Dan Mayer分子动力学

典型的例子来自20世纪80年代,试图帮助患者在两种抗凝药物之间做出选择:tPA(新药)和链激酶(旧药)。研究发现,与链激酶相比,tPA组的绝对改善率为1%。所以NNT是100。但是tPA大约要花2美元,000美元和链激酶,大约25美元。所以你得花200美元治疗100个人000比2美元,500用于链激酶-仅对一个患者有益。这种成本效益信息不仅对患者很重要,还有我们的医疗保健系统。威廉希尔足球

迈耶说,他发现NNT在帮助病人方面有另外的作用。

许多新药不仅具有高的NNT和高的价格标签,但是我们通常对它们了解较少。因此,它帮助患者决定:我是否愿意冒着服用这种高广告宣传的药物的风险——高NNT为100或1,000-还没有好好研究过,或者医生没有太多的经验?或者,我要便宜一点的吗?更好地学习,陈旧待命?通过了解NNT,可以更容易地做出决定。

与NNT密切相关:NNH和NNS

需要伤害的数量(NNH)这些人的数量,如果他们接受了有关干预,将导致只有一个人受伤.

用NNH,不要看期望的结果,你在比较坏结果的绝对风险增加。这个绝对风险增加,或阿里,是治疗组不良结果的风险减去对照组不良结果的风险。

例如,比方说,药物使中风的风险从10%增加到40%:

  • ARI=40%-10%=30%
  • NNH是100/ARI...或者...100/30=3.

换言之,3人只需要一人服用药物,就可能导致中风的不良后果。

需要筛选的数字(NNS)需要筛查的人数(给定时间)预防一次死亡或一次不良事件.

这是基于绝对风险降低(ARR)或者使用给定的筛选技术风险降低多少。

一个例子(来自下面的视频)是使用CT扫描来筛选那些有癌症高风险的吸烟者。研究结果显示,通过CT扫描,死亡风险绝对降低0.5%。像以前一样,NNS可以通过取100除以ARR来计算:

  • NNS=100/ARR=100/0.5=200

这意味着需要对200人进行扫描,并暴露于辐射中,以及活检和随访可能造成的其他危害,以防止肺癌死亡。

真实世界中的NNT与真实新闻故事

下面是两个新闻报道的例子,我们已经回顾了其中了解NNT使正在讨论的治疗更容易理解。

[点击图片阅读我们的评论]

在2017年春天,生物制药公司,安根大张旗鼓地发布了一种叫做Repatha的降胆固醇药物。甚至《纽约时报》也声称这种新药"有潜力改善数百万美国人的健康和长寿。”“

安进公司声称它降低了15-20%的心脏病发作和中风的风险。但这是相对风险降低(RRR)。绝对风险降低实际上是1.5%。因此,NNT是67(100_1.5)——这意味着67名患者中的1名将受益于14美元,000年制药物。

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2017年末,FDA批准了一种新的带状疱疹疫苗。Shingrix“(由葛兰素史克公司制造)。美联社报道说,这种疫苗在预防带状疱疹方面大约90%有效,以及发作后遗留的神经疼痛(疱疹后神经痛)。

但是正如我们报道的,国民党讲了一个非常不同的故事:

“大约34名患者需要在3年内接受Shingrix治疗,以防止1例带状疱疹,大约有260人必须接受疫苗,以防止1例疱疹后神经痛。”“

关于新台币的其他意见

许多研究显示仅仅以相对术语传达风险信息通常误导患者高估治疗的益处。还有一些工作表明单独使用NNT可能被患者误解。

Hilda Bastian博士是一名研究科学家,博客作者和漫画家谁认为NNT不是一个直观的统计概念掌握。在这2015年意见稿她认为新墨西哥州要求太多认知体操对许多病人来说,对于医生和病人来说,简单地根据自然频率进行交流可能更容易,事件率,或者简单地比较相对和绝对风险数字。

其他人指出,具有高NNT的干预措施可以提供重要的公共卫生益处。在上面的Lipitor示例中,例如,尽管100分之一的机会对任何个体患者来说都不是有利的,这种药物在数百万人口中的累积影响可能仍然很大。

对于那些想了解更多关于NNT的其他限制的人,尝试本文来自加拿大医学协会杂志。


关于NNT的更多资源:

Ntntcom–提供了几个NNT的示例性案例,NNH和NNS。

学生4Best证据一个非常清晰的介绍NNT完整的图形。

如果你是一个通过想象一个概念学习得更好的人,这是艾伦·卡罗尔的一段非常好的视频,医学博士医疗保健分级威廉希尔足球,解释NNT。

评论(2)

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保罗阿尔珀

4月25日,2018年上午10点50分

这是一篇很棒的文章,但是有些英语在处理相对风险时常常混淆不清。从文章中考虑这一点:

“相对风险降低,或RRR,是两个风险的比率,并且通过从安慰剂组比率(3.0)中减去Lipitor心脏病发作率(1.9)并将差值(1.1)除以安慰剂组比率(3.0)来计算。这等于36%。“

因此,我建议你修改你的案文如下:

相对风险降低是(安慰剂治疗)/安慰剂。或者,相对风险降低是绝对风险降低除以安慰剂风险。

在这个例子中,我们有(.03-.019)/.03=.37=37%

答复

加里弗拉丁

4月30日,2018点:早上6点51分

虽然直觉上很有吸引力,我发现,解释NNT和NNH的计算结果给观众带来的困惑远大于其所揭示的,所以采取一种不同的方法:教人们问“像我这样的100个人中,有100个人,有多少人通过服用立普妥来避免心脏病发作?辉瑞的广告回答是1。“所以你必须给100人服用立普妥几年才能避免一次心脏病发作。”但是为什么要用名字来使事情复杂化呢??

如果人们问:立普妥预防了Y个服用者中的X次心脏病发作,那么100人中的1次更容易理解。

然后我解释说,任何时候你听到像“降低你的风险x%”这样的短语,问“x%什么?”就像你在服装拍卖会上一样。让您回到绝对风险降低,但100个基本数字很容易掌握。

看起来很有效:人们报告说像我这样的100个人中,有100人问过他们的医生,有多少人从中受益?通常导致富有成效的对话。我还没有听到有人报告说他们和医生讨论过新墨西哥州。

答复