Понимание Числа Необходимых для Лечения (NNT) в Фармакологии

Понимание Числа Необходимых для Лечения (NNT) в Фармакологии

Если вы когда либо задумывались об эффективности конкретного препарата или терапии, концепция «число, необходимое для лечения» (NNT) имеет решающее значение для понимания. NNT – это статистическая мера, используемая в фармакологии, чтобы определить, сколько пациентов необходимо лечить с помощью конкретной терапии для предотвращения одного дополнительного неблагоприятного исхода (например, прогрессирования болезни, инфаркта или смерти). Давайте погрузимся в то, что делает NNT таким важным в области здравоохранения.

Что такое NNT?

Количество пациентов, необходимых для лечения (NNT), рассчитывается, чтобы помочь клиницистам понять влияние лечения или вмешательства. Более низкое значение NNT означает, что лечение более эффективно, требуется меньше пациентов для достижения одного успешного результата. В то же время, более высокое значение NNT указывает на то, что большему количеству пациентов требуется лечение, чтобы увидеть полезный результат.

Формула для NNT

Формула NNT составляет:

NNT = 1 / (CER - EER)

В этой формуле:

• CER (Коэффициент Ereignis контроль)Частота событий в контрольной группе (необработанная популяция).
• EER (Экспериментальная частота событий)Частота событий в группе, получившей лечение (население, получающее интервенцию).

Как измерить входные данные

• КРЭта ставка обычно определяется на основе клинических исследований или исторических данных. Обычно это дробь или процент (например, 0,25 или 25%).
• EERКак CER, эта ставка исходит от группы лечения в клинических испытаниях и представляет собой долю пациентов, которые испытывают негативный исход, несмотря на получение лечения.

Пример расчета

Давайте сделаем это реальным с примером. Предположим, новый препарат тестируется в клиническом испытании. В контрольной группе (100 пациентов, не получающих препарат) 40 пациентов испытывают негативный исход (Болезнь A). Следовательно, CER составляет 40/100 = 0,4 или 40%. В экспериментальной группе (100 пациентов, получающих препарат) только 20 пациентов испытывают этот исход. Таким образом, EER составляет 20/100 = 0,2 или 20%. NNT будет рассчитан как:

NNT = 1 / (0.4 - 0.2) = 1 / 0.2 = 5

Интерпретация NNT

В нашем примере NNT равен 5, что означает, что 5 пациентов необходимо лечить данным препаратом, чтобы предотвратить один дополнительный случай заболевания A. Врачи могут использовать эту информацию, чтобы взвесить преимущества препарата по сравнению с его стоимостью и потенциальными побочными эффектами.

Применение в реальном мире

Рассмотрим сценарий, в котором врачу необходимо выбрать между двумя препаратами. Препарат A имеет NNT (число людей, которых необходимо лечить) равное 5, а препарат B 10. Препарат A в два раза более эффективен, чем препарат B, с точки зрения количества пациентов, которых необходимо лечить, чтобы избежать одного неблагоприятного исхода. Однако не всегда все так просто необходимо учитывать и другие факторы, такие как побочные эффекты, стоимость и предпочтения пациентов.

Часто задаваемые вопросы о NNT

• Q: Каково хорошее значение NNT?
  A: Обычно, чем ниже NNT, тем лучше. NNT меньше 10 обычно считается эффективным, но это может варьироваться в зависимости от контекста и состояния, которое лечится.
• В: Может ли NNT использоваться для всех методов лечения?
  NNT наиболее полезен для сравнения схожих интервенций и менее полезен для совершенно различных методов лечения или неконкурирующих результатов.
• Есть ли у NNT ограничения?
  Да, NNT не учитывает тяжесть исхода, побочные эффекты или качество жизни пациента. Это должно быть частью более широкого процесса принятия решений.

Заключение

Число, необходимое для лечения (NNT), является бесценным инструментом в области фармакологии и клинического принятия решений. Упрощая влияние различных методов лечения в одно понятное число, медицинские работники могут принимать более обоснованные решения, которые улучшают результаты для пациентов. Хотя NNT не должен быть единственным фактором в принятии решений о лечении, его роль в инструментарии принятия решений неоспорима.

Tags: фармакология, Статистика