Кількість пацієнтів, яку необхідно пролікувати (NNT)

Illustration of two groups: one exposed to a treatment, and one unexposed. Exposed group has smaller risk of adverse outcome (NNT = 4)
Група, яка зазнала лікування (ліворуч), зменшила ризик несприятливого результату (чорний) порівняно з групою, що не зазнавала впливу (праворуч). Потрібно пролікувати 4 осіб для запобігання 1 несприятливого результату (NNT = 4).

Кількість пацієнтів, яку необхідно пролікувати (англ. NNT, number needed to treat), є епідеміологічним показником, який використовується для відображення ефективності медичного втручання, як правило, лікування лікарськими засобами.

NNT - це середня кількість пацієнтів, яку необхідно пролікувати, щоб запобігти одному додатковому несприятливому наслідку. Вона визначається як обернене зниження абсолютного ризику (ARR - absolute risk reduction) і обчислюється як 1 / ( I u I e ) {\displaystyle 1/(I_{u}-I_{e})} , де I e {\displaystyle I_{e}} - частота несприятливого наслідку в групі, яка отримувала лікування (група з експозицією), та I u {\displaystyle I_{u}} - частота у контрольній (неекспонованій) групі.[1]

Як різновид розміру ефекту, NNT була описана в 1988 р. дослідниками з Університету Макмастера Лаупасісом, Сакеттом і Робертсом.[2] Ідеальна NNT - 1, коли має покращення кожний, хто отримує лікування, і жоден - у контрольній групі. Більш висока NNT вказує на те, що лікування є менш ефективним.[3]

NNT подібна до показника кількості, що необхідна для заподіяння шкоди (NNH - number needed to harm), але NNT, як правило, визначається для терапевтичного втручання, а NNH - для шкідливого впливу або фактора ризику.

Актуальність

NNT є важливим показником у фармакоекономіці. Якщо клінічна кінцева точка є достатньо катастрофічною (наприклад, смерть, інфаркт), препарати з високою NNT можуть бути показані в певних ситуаціях. Якщо кінцева точка незначна, страховики можуть відмовитись від відшкодування витрат на ліки з високою NNT.

NNT важливо враховувати при порівнянні можливих побічних ефектів ліків та його переваг. Для ліків з високою NNT навіть невелика частота побічних ефектів може перевищувати користь. Незважаючи на те, що NNT є важливим показником, вона рідко зустрічається в статтях медичних журналів, що повідомляють про результати клінічних досліджень.[4]

Є кілька важливих проблем, пов'язаних з NNT: упередженість та відсутність надійних довірчих інтервалів, а також труднощі з виключенням можливості відсутності різниці між двома методами лікування або групами.[5]

Значення NNT залежать від часу. Наприклад, якби дослідження тривало 5 років, а інше - 1 рік, значення NNT не були б безпосередньо порівнянними.[6]

Пояснення NNT на практиці

Існує ряд факторів, які можуть впливати на значення NNT залежно від ситуації. Лікування може бути препаратом у формі таблетки або ін’єкції, хірургічною процедурою або багатьма іншими способами. Наступні приклади демонструють, як визначається NNT і що вона означає. У цих прикладах важливо розуміти, що кожен учасник має захворювання, яке лікується, тому є лише пацієнти, які отримували лікування чи ні. Це, як правило, тип дослідження, який проводиться лише у тому випадку, якщо і контроль, і тестове лікування несуть значний ризик серйозної шкоди або якщо лікування є неетичним для здорового учасника (наприклад, хіміотерапевтичні препарати або новий метод апендектомії - хірургічне видалення апендикса).

У більшості досліджень лікарських засобів їх перевіряють як на здорових, так і на хворих учасниках. Або, якщо метою лікування є запобігання поширеного захворювання (наприклад, антикоагулянт для запобігання інфаркту), може бути використане проспективне дослідження. Проспективним називається дослідження, яке починається, коли всі учасники є здоровими, на відміну від ретроспективного дослідження, в якому деякі учасники вже мають відповідну хворобу. Проспективні дослідження дають набагато якісніші докази, але набагато складніші та трудозатратні.

У таблиці нижче:

  • I e {\displaystyle I_{e}} - це ймовірність не побачити покращення після отримання лікування (обернено до ймовірності побачити покращення під час лікування). Цей вимір застосовується лише до групи лікування.
  • I u {\displaystyle I_{u}} - це ймовірність не побачити покращення в контрольній групі (обернено до ймовірності побачити покращення у контрольній групі). Цей вимір застосовується лише до контрольної (неекспонованої) групи. Контрольна група може отримувати плацебо- лікування, або у випадках, коли метою є пошук доказів того, що нове лікування є більш ефективним, ніж існуюче, контрольна група отримує існуюче лікування. Значення NNT залежить від того, чи отримувала контрольна група плацебо або вже існуюче лікування, а у випадках, коли надається плацебо, на NNT також впливає якість плацебо (тобто, наскільки учасники можуть відрізнити плацебо від лікування, що досліджується).
Опис I e {\displaystyle I_{e}} I u {\displaystyle I_{u}} NNT Інтерпретація
Ідеальне лікування, раніше невиліковного стану без ефекту плацебо 0,0 1.0 1 Половина учасників отримує тестове лікування, інша половина - контрольна група (це може бути просто плацебо, або існуюче лікування з відомою ефективністю).

Кожна людина, яка отримує лікування, має поліпшення, яке може бути зменшенням або зупинкою погіршення стану, поліпшенням стану або повним зціленням.

У жодної людини в контрольній групі не було покращення, тому стан ніколи не покращується сам по собі, а контрольне лікування ніколи не є ефективним.

NNT = 1/(1,0-0,0), що дорівнює 1.

Дуже ефективне лікування із значним поліпшенням порівняно з контролем 0,1 0,9 1,25 Десять* людей отримують лікування, десять - контроль. З десяти в групі, що отримувала лікування, дев’ять малють поліпшення, а одна - ні. У контрольній групі одна людина має поліпшення стану, а дев'ять - жодного. Оскільки один з контрольної групи, продемонстрував поліпшення стану без лікування, кажуть, що один із дев'яти з групи, яка отримувала лікування, покращився б без лікування. Тому результат однієї людини не є доказом того, що лікування є кращим, ніж контроль. NNT = 1/(0,9-0,1), що становить 1,25.

Зниження абсолютного ризику становить 0,9-0,1, що дорівнює 0,8.

Ефективне лікування з помірним поліпшенням відносно контролю 0,3 0,7 2.5 10 пацієнтів отримують лікування, 10 - контроль.

У лікувальній групі 7 мали поліпшення, а 3 - ні.

У контрольній групі у 3 спостерігалося поліпшення стану, а у 7 - ні.

Отже, лікування було більш корисним, ніж контроль, у 4 (7-3) із 10 випадків і не було більш корисним у 6 (10-4).

NNT дорівнює 1/(0,7-0,3), що становить 2,5.

Ефективне лікування, але незначне покращення відносно контролю 0,4 0,5 10 10 отримують лікування, 10 - контроль.

У 6 було покращення під час лікування, у 4 - ні.

У контрольній групі у 5 було покращення, у 5 - ні.

Отже, лікування було більш корисним, ніж контроль, лише в одному (6-5) з десяти випадків, і не було корисним для дев'яти з десяти (10-1).

NNT = 1/(0,5-0,4), що дорівнює 10.

Дуже ефективне лікування з незначним покращенням відносно контролю 0,8 0,9 10 10 отримують лікування, 10 - контроль.

У 2 є покращення при лікуванні, а у 8 - ні.

У контрольній групі у 1 є покращення, а у 9 - ні. Отже, лікування було більш корисним, ніж контроль, лише в одному з десяти випадків, і не було корисним для дев'яти з десяти.

NNT = 1/(0,9-0,8), що дорівнює 10.

Не дуже ефективне лікування, але з незначним покращенням відносно контролю 0,1 0,2 10 10 отримують лікування, 10 - контроль.

9 мають покращення під час лікування, а 1 - ні.

У контрольній групі 8 мали покращння, а двоє - ні.

Отже, лікування було більш корисним, ніж контроль, лише в одному з десяти випадків, і не було корисним для дев'яти з десяти. NNT дорівнює 1/(0,2-0,1), що дорівнює 10.

Лікування ефективне, але гірше, ніж контроль 0,2 0,1 −10 10 отримують лікування, 10 - контроль.

У 8 було покращення під час лікування, а у 2 - ні.

У контрольній групі 9 мали покращення, а один ні.

Тому лікування було менш корисним, ніж контроль, в одному з десяти випадків.

NNT = 1/(0,2 - 0,1), що становить -10.

Зверніть увагу, що, незважаючи на те, що лікування було ефективним у восьми з десяти випадків (лише на один менше, ніж у попередньому прикладі), NNT змістився з 10 на -10. Це пояснюється тим, що NNT вимірює, скільки пацієнтів має отримувати лікування замість контролю, щоб побачити поліпшення стану в однієї людини. Оскільки лікування у десятьох людей призвело б до того, що одному з цих людей стало гірше, ніж якби вони отримали контрольне лікування замість цього, NNT становить -10.

*Для спрощення використана невелика кількість учасників, тоді як наукове дослідження майже завжди вимагає набагато більшої.

Приклад із реального життя

Дослідження ASCOT-LLA, фінансоване виробником ліків, стосувалося переваг аторвастатину 10 мг (препарат, що знижує рівень холестерину) у пацієнтів з артеріальною гіпертензією (високий кров'яний тиск), але без жодних наявних серцево-судинних захворювань (первинна профілактика). Випробування тривало 3,3 роки, і протягом цього періоду відносний ризик "первинної події" (серцевий напад) знизився на 36 % (зниження відносного ризику, RRR). Однак зниження абсолютного ризику (ARR) було набагато меншим, оскільки досліджувана група не мала дуже високого рівня серцево-судинних подій протягом досліджуваного періоду: 2,67 % у контрольній групі порівняно з 1,65 % у групі лікування.[7] Отже, прийом аторвастатину протягом 3,3 років призведе до ARR лише 1,02 % (2,67 % мінус 1,65 %).

Тоді кількість пацієнтів, яку необхідно пролікувати для запобігання однієї серцево-судинної події, становила б 98,04 протягом 3,3 років.[8]

Чисельний приклад

Приклад розрахунку показників ризику
Експериментальна група (E) Контрольна група (C) Разом
Випадки (E) EE = 15 CE = 100 115
Не-випадки (N) EN = 135 CN = 150 285
Усього учасників (S) ES = EE + EN = 150 CS = CE + CN = 250 400
Частота випадків (ER) EER = EE / ES = 0.1, or 10% CER = CE / CS = 0.4, or 40%
Порівняння Показник Абр. Значення
CER - EER зниження абсолютного ризику ARR 0.3, or 30%
(CER - EER) / CER зниження відносного ризику RRR 0.75, or 75%
1 / (CER − EER) кількість, що необхідно пролікувати NNT 3.33
EER / CER відношення ризику RR 0.25
(EE / EN) / (CE / CN) відношення шансів OR 0.167
(CER - EER) / CER частка неекспонованої групи, яку можна профілактувати PFu 0.75

Список літератури

  1. Porta, Miquel, ред. (21 липня 2016). Dictionary of Epidemiology - Oxford Reference (англ.). Oxford University Press. doi:10.1093/acref/9780199976720.001.0001. ISBN 9780199976720. Архів оригіналу за 6 листопада 2019. Процитовано 9 травня 2018.
  2. Laupacis A, Sackett DL, Roberts RS (1988). An assessment of clinically useful measures of the consequences of treatment. N. Engl. J. Med. 318 (26): 1728—33. doi:10.1056/NEJM198806303182605. PMID 3374545.
  3. Number Needed to Treat. Bandolier. Архів оригіналу за 19 жовтня 2020. Процитовано 21 квітня 2017.
  4. Nuovo, J.; Melnikow J.; Chang D. (5 червня 2002). Reporting number needed to treat and absolute risk reduction in randomized controlled trials. JAMA. 287 (21): 2813—4. doi:10.1001/jama.287.21.2813. PMID 12038920.
  5. Hutton JL (2010). Misleading Statistics: The Problems Surrounding Number Needed to Treat and Number Needed to Harm. Pharm Med. 24 (3): 145—9. doi:10.1007/BF03256810. ISSN 1178-2595.
  6. Palle Mark Christensen; Kristiansen, IS (2006). Number-Needed-to-Treat (NNT) – Needs Treatment with Care. Basic & Clinical Pharmacology & Toxicology. 99 (1): 12—16. doi:10.1111/j.1742-7843.2006.pto_412.x. PMID 16867164. Архів оригіналу за 5 січня 2013.
  7. Sever PS, Dahlöf B, Poulter NR та ін. (2003). Prevention of coronary and stroke events with atorvastatin in hypertensive patients who have average or lower-than-average cholesterol concentrations, in the Anglo-Scandinavian Cardiac Outcomes Trial—Lipid Lowering Arm (ASCOT-LLA): a multicentre randomised controlled trial. Lancet. 361 (9364): 1149—58. doi:10.1016/S0140-6736(03)12948-0. PMID 12686036. {{cite journal}}: Явне використання «та ін.» у: |author= (довідка)
  8. John Carey. Do Cholesterol Drugs Do Any Good?. Business Week. Архів оригіналу за 28 грудня 2014. Процитовано 31 березня 2008.