Введение

Эпидемиологическая мера

Количество, необходимое для лечения (NNT) или количество, необходимое для лечения для получения дополнительного благоприятного эффекта (NNTB) – это эпидемиологическая мера, используемая для оценки эффективности медицинского вмешательства, как правило, лечения медикаментами. NNT представляет собой среднее число пациентов, которым необходимо лечение, чтобы предотвратить один неблагоприятный исход (например, количество пациентов, которым требуется лечение, чтобы один из них получил пользу по сравнению с контрольной группой в клиническом исследовании). Она определяется как величина, обратная абсолютному снижению риска, и вычисляется по формуле , где – частота (распространенность) в контрольной (необработанной) группе, а – частота в группе, получавшей лечение (подвергшейся воздействию). Этот расчет неявно предполагает монотонность, то есть лечение не может нанести вред ни одному пациенту. Современный подход, основанный на контрфактических условиях, ослабляет это предположение и позволяет получить границы для NNT. NNT, являясь типом оценки эффекта, был описан в 1988 году Лаупацисом, Саккетом и Робертсом из Университета Макмастера. Теоретически, идеальное значение NNT равно 1, когда все пациенты улучшаются при лечении и никто не улучшается в контрольной группе, однако на практике NNT всегда округляется до ближайшего целого числа, поэтому даже NNT 1,1 округляется до 2. Более высокое значение NNT указывает на меньшую эффективность лечения. NNT аналогичен числу, необходимому для причинения вреда (NNH), при этом NNT обычно относится к терапевтическому вмешательству, а NNH – к вредному эффекту или фактору риска. Также используется комбинированная мера – количество, необходимое для лечения для получения дополнительного благоприятного или неблагоприятного эффекта (NNTB/H).

Актуальность

NNT является важным показателем в фармакоэкономике. Если клиническая конечная точка достаточно серьезна (например, смерть, сердечный приступ), препараты с высоким NNT все равно могут быть показаны в определенных ситуациях. Если же конечная точка незначительна, страховые компании могут отказаться возмещать стоимость препаратов с высоким NNT. NNT важно учитывать при сопоставлении возможных побочных эффектов лекарственного средства с его преимуществами. Для препаратов с высоким NNT даже небольшая частота нежелательных явлений может перевесить пользу. Несмотря на важность NNT в клинических исследованиях, он редко указывается в статьях медицинских журналов, публикующих результаты этих исследований. Существует ряд существенных проблем, связанных с NNT, включая предвзятость, отсутствие надежных доверительных интервалов, а также сложности с исключением возможности отсутствия различий между двумя методами лечения или группами. NNT может значительно изменяться со временем и, следовательно, предоставлять различную информацию в зависимости от момента его расчета. Snapinn и Jiang показали примеры, когда информация, предоставляемая NNT, может быть неполной или даже противоречить традиционной статистике, используемой в анализе выживаемости. Bender, Blettner, Austin и Vancak с соавторами провели всестороннее исследование по корректировке NNT с учетом объясняющих переменных и адаптации к результатам, зависящим от времени.

Пример из реальной жизни

Исследование, спонсируемое производителем ASCOT LLA, оценивало пользу аторвастатина 10 мг (препарат, снижающий уровень холестерина) у пациентов с гипертонией (высоким кровяным давлением), но без предшествующих сердечно-сосудистых заболеваний (первичная профилактика). Испытание проводилось в течение 3,3 года, и за этот период относительный риск "первичного события" (инфаркта миокарда) был снижен на 36% (относительное снижение риска, RRR). Однако абсолютное снижение риска (ARR) было значительно меньше, поскольку в исследуемой группе не наблюдалось очень высокой частоты сердечно-сосудистых событий в течение периода исследования: 2,67% в контрольной группе против 1,65% в группе лечения. Таким образом, прием аторвастатина в течение 3,3 лет приводил к ARR всего в 1,02% (2,67% минус 1,65%). Число пациентов, которых необходимо лечить для предотвращения одного сердечно-сосудистого события, составило 98,04 в течение 3,3 лет.

Современный подход к ННТ

Вышеуказанные расчеты для NNT справедливы при условии монотонности, когда лечение не может оказывать негативного эффекта ни на одного пациента. Однако, в случае, когда лечение может приносить пользу одним пациентам и вред другим, NNT, как определено выше, нельзя оценить только на основе рандомизированного контролируемого исследования (РКИ). Обратная величина абсолютного снижения риска предоставляет лишь верхнюю границу, то есть… Современный подход определяет NNT буквально как количество пациентов, которых необходимо лечить (в среднем), чтобы спасти одного. Однако, поскольку "спасение" является контрфактическим понятием (пациент должен выздороветь при лечении и не выздороветь без лечения), для оценки этой величины в экспериментальных или наблюдательных исследованиях необходимо использовать логику контрфактических утверждений. Вероятность "спасения" описывается вероятностью необходимости и достаточности (PNS), где, после оценки PNS, NNT определяется как… Однако, из-за контрфактической природы PNS, на основе РКИ можно вычислить только границы, а не точную оценку. Тянь и Перл вывели строгие границы для PNS, основанные на нескольких источниках данных, а Перл показал, что комбинация наблюдательных и экспериментальных данных иногда может привести к сужению границ до точечной оценки. Мюллер и Перл предлагают концептуальную интерпретацию этого явления и иллюстрируют его влияние на решения как отдельных лиц, так и лиц, принимающих политические решения.