통계책에
거의 나오지 않는…..NNT?
Number Needed to Treat
아마도
거의 의학 통계에 국한된 내용이 될 것같은데,
의사들이
많이 보는 통계책이 SPSS인데,
SPSS에서
계산되지 않다보니…
익숙지 않은 이름이 되었습니다.
http://statistics4everyone.blogspot.kr/2016/02/what-is-chi-squared-test.html 의 오른쪽 아래쪽으로 스크롤 해 보면 RD가 계산되고, 그것의 아래쪽에 NNT가 보입니다.
Yes가
사망이라고 합시다, old
treat는 그냥 물만 먹이는 치료인데, 이것만 해도 100명중에 10명이 살게 됩니다. New
treat를 하게 되면 100명중에 90명이 살게 된다고 합시다. 그러면 당신에게 100명의 환자가 왔을 때, old
treat에 비해서 new
treat를 하게 되면 얼마의 장점(이익)이 있나요? 예, 80명을 더 살릴 수 있습니다. 즉 100명중 80명 즉 0.8이 RD입니다(위에 계산이 되어 있죠)
100명
중에 80명을 살릴 수 있다면 말은 1명을 더 살리기 위해 몇 명의 환자를 보게 되는 것일까요?
1.25명입니다. 0.8의 역수이죠. 즉, “1명의 이익을 얻기 위해서 몇 명의 환자를 만나야 할까?” 또, 대조약(placebo 혹은 기존의 약)에 대비한 효과를 표현해 주는 하나의 지표이기도 합니다. 만약
NNT가 20이라면, 20명 치료할 때마다 1명이 추가적으로 이익을 얻게 되는 셈이고 NNT가 200이라면 200명에 가서야 비로서 1명의 추가적인 이익을 얻게 된다는 뜻이 되므로, 상당히 임상적인 의미가 강하게 있습니다.
사실 RD의 역수이기 때문에 계산하기는 쉽지만 그래도 인터넷으로 계산할
수 있도록 만들어 두었으니 이용하시에 좋을 것입니다. CONSORT에도 구체적으로 나와 있습니다.
For both binary and survival time
data, expressing the results also as the number needed to treat for benefit or
harm can be helpful (see item 21). (CONSORT 17a)
Yes가 성공률이라면 경우에 old
treatment의 성공율은 76%,
new treatment의
성공율은 66%로 오히려 new
treatment의 성공율이 낮으므로 NNT는 NNH(number needed to harm)으로 해석해야 합니다. Yes가 사망이라면 사망률을 낮추었으므로, NNT로 해석하면 됩니다.