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Calculadora avanzada NNT (Gráfico de Cates)
Convierta la reducción de riesgo de un ensayo clínico en un número necesario para tratar y una gráfica de Cates visual para 100 personas, con intervalos de confianza y el comando R exacto que respalda el resultado. A continuación, encontrará una guía completa. Validado con R 4.3.3.
En palabras simples
El número necesario para tratar (NNT) indica cuántos pacientes deben ser tratados para que una persona adicional se beneficie; es el recíproco de la reducción del riesgo absoluto. Un diagrama de Cates (un diagrama de 100 personas o con una carita sonriente) muestra visualmente este beneficio: de cada 100 personas tratadas, ¿cuántas habrían sufrido el evento de todos modos, cuántas se benefician y cuántas no obtienen ningún beneficio?
La representación visual es importante porque los porcentajes pueden ser engañosos. Una «reducción relativa del 50 %» suena impactante, pero puede corresponder a ayudar solo a una o dos personas de cada cien. Representar el efecto absoluto en una cuadrícula de 100 personas ofrece a pacientes y médicos una idea honesta e intuitiva de la efectividad real de un tratamiento.
Cuándo usar un NNT con un gráfico de Cates
Utilice un gráfico NNT y un gráfico de Cates al comunicar la magnitud del beneficio de un tratamiento a los pacientes, en la toma de decisiones compartida o en un artículo donde desee que el efecto absoluto sea claro en lugar de quedar oculto tras una medida relativa.
Siempre incluya el horizonte temporal y el intervalo de confianza del 95 % ; un NNT no tiene sentido sin el período al que se refiere. Para el cálculo recíproco básico, utilice nuestra calculadora de NNT ; para comparar medidas relativas, consulte la herramienta de razón de probabilidades y riesgo relativo . ¿No sabe cuál presentar? Nuestro selector de pruebas puede ayudarle.
e1 <- {e1}; n1 <- {n1}; e0 <- {e0}; n0 <- {n0} pt <- e1/n1; pc <- e0/n0 arr <- pc - pt se <- sqrt(pt*(1-pt)/n1 + pc*(1-pc)/n0) ci <- arr + c(-1, 1) * qnorm(0.975) * se c(ARR = arr, NNT = 1/arr) 1/rev(ci) # NNT IC del 95% (válido cuando el CI ARR excluye 0)Guía del usuario
Cuándo utilizarlo. Informe los efectos del tratamiento como reducción del riesgo absoluto, riesgo relativo, razón de probabilidades y número necesario para tratar, cada uno con un intervalo de confianza del 95 %, además de un gráfico de Cates que muestre qué sucede con 100 personas tratadas.
Supuestos. Resultado binario durante un seguimiento fijo; recuentos razonablemente grandes para los intervalos de Wald.
Errores comunes. Cuando el intervalo ARR incluye el cero, el intervalo NNT se extiende hasta el infinito (de NNTB a NNTH): no lo cite como un simple rango. NNT es específico del tiempo de seguimiento.
Ejemplo trabajado
Haga clic en "Cargar datos de ejemplo" arriba y, a continuación, en "Ejecutar análisis" para ver un resultado completo con la figura, la fórmula y la interpretación de esta prueba.
Referencias
- Altman DG. Intervalos de confianza para el número necesario para tratar. BMJ. 1998;317:1309-1312.
- Laupacis A, Sackett DL, Roberts RS. Una evaluación de medidas clínicamente útiles de las consecuencias del tratamiento. N Engl J Med. 1988;318:1728-1733.
Ejemplos resueltos
Ejemplo 1: De la reducción de riesgos a una imagen
Si la tasa de eventos disminuye del 30% al 20%, la reducción del riesgo absoluto es del 10% y el NNT es 10. En un gráfico de Cates de 100 personas, aproximadamente 20 sufrirían el evento a pesar del tratamiento, aproximadamente 10 se verían beneficiadas por él y el resto nunca lo sufriría, lo que hace visible el modesto beneficio real.
Ejemplo 2: Relativo versus absoluto
Un tratamiento que reduce el riesgo del 2% al 1% supone una reducción relativa del 50%, pero solo una reducción absoluta del 1%, lo que da un NNT de 100. El gráfico de Cates muestra que 99 de cada 100 no se vieron afectados y uno se benefició, corrigiendo la falsa impresión creada por la cifra del 50% mencionada en el titular.
Supuestos a verificar
Un horizonte temporal definido. El NNT depende del período de seguimiento; un NNT de 20 en un año difiere completamente de 20 en una década, por lo que siempre debe especificarse el período.
Riesgo basal comparable. El NNT se aplica a una población con la tasa de eventos de control utilizada; para pacientes con un riesgo basal muy diferente, el NNT cambia y debe recalcularse.
Resultado binario. El NNT y el gráfico de Cates se utilizan para eventos de sí/no. Los resultados continuos requieren una diferencia media y un tamaño del efecto.
Errores comunes
Citar NNT sin un horizonte temporal
Un NNT carece de sentido sin el período durante el cual se aplica. Siempre incluya el tiempo de seguimiento.
Dejar que una reducción relativa se sostenga por sí sola
Una gran reducción del riesgo relativo puede ocultar un beneficio absoluto mínimo. El gráfico de Cates existe precisamente para evitar esa interpretación errónea.
Ignorando el intervalo de confianza
Un NNT puntual oculta la incertidumbre; informe el intervalo del 95 %, teniendo en cuenta que un efecto no significativo produce un intervalo inusual que abarca tanto el beneficio como el daño.
Aplicar un NNT a todos los pacientes.
Dado que el NNT depende del riesgo basal, una sola cifra no es aplicable a poblaciones con riesgos subyacentes muy diferentes.
Preguntas frecuentes
¿Qué es una gráfica de Cates?
Se trata de un diagrama con 100 personas (a menudo representadas con caritas sonrientes) que muestra cuántas personas de cada 100 se ven beneficiadas, perjudicadas o no afectadas por un tratamiento, lo que permite visualizar el beneficio absoluto.
¿Cómo se relaciona el NNT con la reducción de riesgos?
El NNT es uno dividido por la reducción del riesgo absoluto; una ARR de 0.10 da un NNT de 10.
¿Por qué mostrar una imagen en lugar de un porcentaje?
Los porcentajes, especialmente los relativos, suelen exagerar los beneficios; una imagen con 100 personas transmite de forma intuitiva el verdadero efecto absoluto.
¿Coincide el resultado con R?
Sí. La calculadora utiliza las fórmulas estándar ARR y recíprocas, y muestra el comando R para que pueda reproducir el NNT y los datos de la gráfica.
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Referencias
- Veroniki AA, Bender R, Glasziou P, Straus SE, Tricco AC. El número necesario para tratar en el metaanálisis por pares y en red, y su representación gráfica. J Clin Epidemiol. 2020; 122: 153-160. PMID 30905696.
- Citrome L, Ketter TA. ¿Cuándo marca la diferencia una diferencia? Interpretación del número necesario para tratar, el número necesario para dañar y la probabilidad de recibir ayuda o daño. Int J Clin Pract. 2013;67(5):407–411. PMID 23574101.
- Cook RJ, Sackett DL. El número necesario para tratar: una medida clínicamente útil del efecto del tratamiento. BMJ. 1995;310(6977):452–454.
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