Post #185

КЛАССНО, ПРОСТО, УДОБНО, НО БЕСПОЛЕЗНО? Есть интересный показатель, который кажется очень простым и удобным для клинической практики, но в действительности он скорее ненужен. Разберемся почему 🕵🏻 ❗Число необходимое для лечения (Number need to treat, NNT) - это количество пациентов, которое необходимо пролечить, чтобы получить один положительный результат лечения❗ К сожалению, не все пациенты от лечения выздоравливают. Такая суровая реальность 🤷🏻‍♂️ И когда мы лечим пациентов, то должны быть готовы, что 1-ый и 2-ой поправятся без лечения, у 3-ий будут осложнения даже с лечением, а 4-ому как раз наше лечение поможет (т.е. без лекарства не выздоровеет) 🤧 Сейчас я описал NNT=4 (рис.1) Рассчитывается через абсолютный риск (absolutely risk, AR, разница рисков, risk difference, RD), а точнее снижение абсолютного риска (absolutely risk reduction, ARR), формула в рис.2 🧮 ✅Что нам (как кажется) он даёт? 📍Знаем, сколько надо минимально пролечить пациентов, чтобы помочь 1-ому 📍Удобно и просто рассчитать самостоятельно в большинстве исследований 📍Понятно врачу и пациенту Но! Почти все это заблуждение! ❌ Точнее, не всё так просто, как хотелось бы... 🔸Мы не учитываем сами риски, т.е. ARR=0.02 и NNT=50 будут ОДИНАКОВЫЕ для R¹=0.03 и R²=0.01 (оба метода малоэффективны), R¹=0.98 и R²=0.96 (оба метода эффективны). А ситуации разные 🔸NNT это показатель для "среднего" пациента. Мы итак получаем усредненные оценки в исследованиях, но этот показатель гребёт всех под мифический "единый тип пациента", что в действительности не так 🔸Доверительные интервалы для NNT часто оказываются слишком большими или неинтерпретируемыми. Если у ARR в 95% ДИ будет 0 (т.е. вероятно, что снижения может не быть), то у NNT это будет ∞. Или может оказаться ДИ от 3 до 194, тогда сколько лечить? 🔸Не используется или забывается привязка ко времени. Мы получаем результаты (риски) за какой-то период, но почему-то при сообщении NNT это опускается. Также риски могут меняться с течением времени, что не имеет отражения в NNT Кажущийся простым показатель на самом деле сложен в интерпретации. Поэтому ряд статистиков не рекомендуют его применять. Ещё интересно, что в исследовании Misselbrook и Armstrong (2001) пациенты реже соглашались на лечение, когда получали информацию в NNT, a не в ARR🤯 А ведь всё так хорошо начиналось... #статистика#statistics