In evidence-based medicine we trust!

Number Needed to Treat. Будет ли эффективным лечение — как это узнать самому и рассказать другим?

  • 15 июл. 2019 г.
  • /
  • 0
  • /
  • 385

Заболев, мы привыкли слушать врачей, полностью полагаться на их мнение. Но реальность такова, что и врачи могут ошибаться, могут чего-то не знать, использовать «проверенные временем», классические (и потому часто неэффективные) схемы лечения, игнорируя прогрессивные методы. Ключом для принятия взвешенного и обоснованного решения может служить один из самых важных инструментов доказательной медицины Number Needed to Treat или NNT. Это один из основных критериев эффективности терапии.

ImageNNT показывает количество пациентов, которые должны получить медикаментозное или терапевтическое лечение, чтобы был достигнут хотя бы один благоприятный исход или предотвращен неблагоприятный в сравнении с контрольной группой. Чем меньше показатель NNT, тем выше эффективность лечения. У нас его принято сокращать так: ЧБНЛ (число больных, которых необходимо лечить).

Как рассчитывается NNT

Почему так важно знать о показателе NNT? Когда мы видим в рекламе, что какой-то препарат успешно лечит до 20-30-50% пациентов, должны ли мы верить в эти цифры? К сожалению, не всегда. В этой статье журналисты авторитетного ресурса Healthnewsreview.org, специализирующиеся на оценке исследований и медицинских статей, показывают классический пример такого обмана. 

Компания Pfizer в рекламе препарата Липитор (статин, снижающий уровень холестерина) сообщает, что он снижает риск сердечного приступа на 36%. Цифра многообещающая, да и название компании говорит само за себя — таким мощным игрокам на рынке фармацевтики мы привыкли доверять безоговорочно. Но обычно в рекламе говорят об относительном снижении риска (relative risk reduction, RRR), а не об абсолютном (absolute risk reduction, ARR). Именно последний является ключевым для расчета показателя NNT. 

ImageТак откуда Pfizer берет свои 36%? Компания опирается на данные вот этого рандомизированного исследования, опубликованного в 2003 году в издании The Lancet. Оно показало, что сердечный приступ (нарушение кровоснабжения миокарда, от стенокардии до инфаркта, который может закончиться летально) был выявлен у 1,9% участников, принимавших Липитор, тогда как в контрольной группе, принимавшей плацебо, эта патология возникла у 3%. Относительное снижение риска рассчитывали так: (3,0%-1,9%):3,0. Получили 36%. Однако абсолютное снижение риска рассчитывается иначе, простым вычитанием показателей рисков в двух группах: 3,0%-1,9%=1,1%. В действительности Липитор снижает риск сердечного приступа с 3% до 2% и разница (1%) — это то число, на которое и нужно обращать внимание. Но, конечно, рекламная кампания Pfizer направлена на продвижение препарата, а не на информирование пациентов о реальной эффективности, поэтому мы видим 36% вместо 1%. 

Image(c) Donald W. Miller, Jr., MD

Так как рассчитать NNT, зная, что ARR (абсолютное снижение риска) равен 1%? Очень просто: NNT это инверсия ARR, поэтому мы просто делим 100 (%) на 1 (%). И получаем NNT, равный единице. Проще полученный результат можно описать так: только один человек из ста, принимающих Липитор, получает выгоду. И еще круче — для 99% пациентов, принимающих статины, они неэффективны. И, если вы понимаете риски и посчитали, сколько будете тратить на бесполезное лекарство, это очень серьезный повод для разговора с врачом, который его прописал. 

Важно отметить, что NNT не является единственным показателем, на основании которого может приниматься решение о лечении. Это всего лишь часть комплекса данных о заболевании и терапии, которую нужно интерпретировать в клиническом контексте и под наблюдением врача. Тем не менее, не знать о таком расхождении данных (ARR и RRR) просто опасно. Конечно, NNT, равный единице, как в нашем примере, встречается очень редко. Есть хороший материал за 2016 год, который поможет вам сориентироваться. 

Здесь, например, рассказывается, что NNT для антибиотиков, с помощью которых лечат конъюнктивит, равен 12. Это значит, что десять человек с глазной инфекцией этого типа должны принимать препараты, чтобы вылечился один, который в противном случае остался бы инфицированным. Другим одиннадцати либо станет лучше и без лекарства, либо оно им не поможет. Еще пример — компрессионные чулки (после операции) для профилактики тромбоза глубоких вен. Исследование показало, что с ними ТГВ развивается у 13% пациентов, перенесших операцию, а без них — уже у 27%. Относительное снижение риска (RRR) — 52%, но абсолютное (ARR) — 14% (27%-13%). Сто делим на четырнадцать, получаем примерно 7%. Компрессионные чулки стоят недорого, рисков никаких, поэтому большинство врачей назначают их, даже если для большинства пациентов нет никаких преимуществ. Но когда есть какие-то риски, связанные с другими условиями здоровья, показатель NNT помогает клиницисту взвесить все «за» и «против». 

Исследование, проведенное в 2006 году, показало, что NNT, равный 5 (и меньше), вероятно, связан с более значимой пользой для здоровья, а NNT, равный 15 (и больше), с менее значимой. Так, статины, о которых мы уже говорили, можно назвать одним из самых используемых средств для профилактики сердечных приступов и инсультов. NNT у них 60 и 268 соответственно. Именно столько здоровых людей «должны» принимать статины в течение 5 лет, чтобы был предотвращен один (!) нефатальный сердечный приступ. NNT аспирина, который любят назначать для профилактики сердечно-сосудистых заболеваний еще выше — 1667 здоровых людей «должны» принимать его каждый день в течение года, чтобы повезло кому-то одному. Тем не менее, у людей с высоким риском какого-то заболевания больше преимуществ, чем у людей с низким риском. Например, NNT бисфосфонатов (профилактика перелома тазобедренного сустава) у женщин в постменопаузе, травмированных ранее (высокая группа риска) составляет 100 и бесконечен у тех, кто не получал переломов.

Если самому считать лень

Можно воспользоваться базой данных ресурса theNNT. Здесь есть поиск по заболеваниям или рейтингу. 

Зеленый — все нормально, у терапии есть очевидные доказательства важных для пациентов преимуществ, и они явно перевешивают вред. Пример — стероиды для лечения астмы. 
Желтый — данные не окончательные или их недостаточно, дать четкую оценку невозможно. Требуется подтверждение эффективности с помощью полномасштабных рандомизированных клинических исследований.
Красный — преимущества и вред равные или выводы по эффективности двусмысленные. Например, лекарство спасает жизнь 2% пациентов, но может вызвать инсульты у 10%, поэтому сложно сказать, что оно в целом эффективно.
Черный — только вред и никакой пользы. Пример — рестриктивное переливание крови у пациентов с анемией, которое может привести к отеку легких и летальному исходу. 

NB: чаще всего показатель NNT равен 15 и выше.

Топ-иллюстрация (c) Pulsetoday.co.uk

Присоединяйтесь к нам в соцсетях!

VK     Instagram      FB

Подписывайтесь на Telegram!

Источник:Healthnewsreview
Статья носит информационный характер. Посоветуйтесь с врачом

Комментарии 0