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Calculatrice avancée NNT (diagramme de Cates)
Convertissez la réduction du risque d'un essai en nombre de sujets à traiter (NST) et en un diagramme de Cates pour 100 personnes, avec intervalles de confiance et la commande R exacte utilisée. Un guide complet est disponible ci-dessous. Validé avec R 4.3.3.
En mots simples
Le nombre de patients à traiter (NNT) correspond au nombre de patients à traiter pour qu'une personne supplémentaire bénéficie du traitement ; il est l'inverse de la réduction absolue du risque. Un diagramme de Cates (représentant un smiley ou un diagramme à 100 personnes) illustre visuellement ce bénéfice : sur 100 personnes traitées, combien auraient subi l'événement de toute façon, combien sont soulagées et combien ne bénéficient d'aucun avantage.
La représentation visuelle est essentielle, car les pourcentages peuvent être trompeurs. Une « réduction relative de 50 % » paraît impressionnante, mais peut ne concerner qu'une ou deux personnes sur cent. Représenter l'effet absolu sur une grille de 100 personnes permet aux patients et aux cliniciens d'appréhender plus clairement et intuitivement l'efficacité réelle d'un traitement.
Quand utiliser un NNT avec un diagramme de Cates
Utilisez un diagramme NNT et un diagramme de Cates pour communiquer l'ampleur du bénéfice d'un traitement aux patients, dans le cadre d'une prise de décision partagée ou dans un article où vous souhaitez que l'effet absolu soit clair plutôt que masqué par une mesure relative.
Indiquez toujours l'horizon temporel et l' intervalle de confiance à 95 % : un NNT n'a aucun sens sans la période à laquelle il se rapporte. Pour le calcul réciproque de base, utilisez notre calculateur de NNT ; pour comparer des mesures relatives, consultez l' outil de rapport de cotes et de risque relatif . Vous ne savez pas quel test présenter ? Notre outil de sélection de test peut vous aider.
e1 <- {e1} ; n1 <- {n1} ; e0 <- {e0} ; n0 <- {n0} point <- 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 à 95 % (valable lorsque l'ARR CI exclut 0)Mode d'emploi
Quand utiliser ce test ? Indiquez les effets du traitement sous forme de réduction absolue du risque, de risque relatif, de rapport de cotes et de nombre de sujets à traiter, chacun avec un intervalle de confiance à 95 %, ainsi qu’un graphique de Cates montrant ce qui arrive à 100 personnes traitées.
Hypothèses. Résultat binaire sur une durée de suivi fixe ; effectifs suffisamment importants pour les intervalles de Wald.
Erreurs fréquentes. Lorsque l'intervalle ARR inclut zéro, l'intervalle NNT tend vers l'infini (de NNTB à NNTH) : ne le présentez pas comme une simple plage. L'intervalle NNT est spécifique à la durée du suivi.
Exemple concret
Cliquez sur « Charger les données d'exemple » ci-dessus, puis sur « Lancer l'analyse » pour afficher un résultat complet avec figure, formule et interprétation pour ce test.
Références
- Altman DG. Intervalles de confiance pour le nombre de sujets à traiter. BMJ. 1998;317:1309-1312.
- Laupacis A, Sackett DL, Roberts RS. Évaluation des mesures cliniquement utiles des conséquences du traitement. N Engl J Med. 1988;318:1728-1733.
Exemples travaillés
Exemple 1 — De la réduction des risques à une image
Si le taux d'événements passe de 30 % à 20 %, la réduction absolue du risque est de 10 % et le NNT est de 10. Sur un graphique de Cates portant sur 100 personnes, environ 20 subiraient l'événement malgré le traitement, environ 10 en seraient épargnées et les autres ne subiraient jamais l'événement, ce qui rend visible le modeste bénéfice réel.
Exemple 2 — Relatif versus absolu
Un traitement réduisant le risque de 2 % à 1 % représente une réduction relative de 50 %, mais seulement une réduction absolue de 1 %, ce qui donne un NNT de 100. Le graphique de Cates montre que 99 personnes sur 100 ne sont pas affectées et qu'une seule est soulagée, corrigeant ainsi la fausse impression créée par le chiffre de 50 % annoncé.
Hypothèses à vérifier
Un horizon temporel défini. Le NNT dépend de la période de suivi ; un NNT de 20 sur un an est totalement différent d’un NNT de 20 sur une décennie, la période doit donc toujours être précisée.
Risque de base comparable. Le NNT s'applique à une population présentant le taux d'événements témoins utilisé ; pour les patients présentant un risque de base très différent, le NNT change et doit être recalculé.
Résultat binaire. Le NNT et le diagramme de Cates concernent les événements binaires (oui/non). Les résultats continus nécessitent plutôt une différence moyenne et une taille d'effet.
Erreurs courantes
Citer NNT sans horizon temporel
Un NNT n'a aucun sens sans la période sur laquelle il s'applique. Il faut toujours indiquer le délai de suivi.
Laisser une réduction relative se suffire à elle-même
Une réduction importante du risque relatif peut masquer un bénéfice absolu minime. Le diagramme de Cates a précisément pour but d'éviter cette erreur d'interprétation.
En ignorant l'intervalle de confiance
Un NNT ponctuel masque l'incertitude ; indiquez l'intervalle de 95 %, en précisant qu'un effet non significatif produit un intervalle inhabituel englobant bénéfice et préjudice.
Appliquer un NNT à tous les patients
Étant donné que le NNT dépend du risque de base, un chiffre unique ne s'applique pas aux populations présentant des risques sous-jacents très différents.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce qu'un diagramme de Cates ?
Il s'agit d'un diagramme à 100 personnes (souvent avec des visages souriants) montrant combien de personnes sur 100 sont aidées, lésées ou non affectées par un traitement, rendant ainsi visuel le bénéfice absolu.
Quel est le lien entre le NNT et la réduction des risques ?
Le NNT est égal à un divisé par la réduction absolue du risque ; une RAR de 0.10 donne un NNT de 10.
Pourquoi afficher un visuel plutôt qu'un pourcentage ?
Les pourcentages, surtout les pourcentages relatifs, surestiment systématiquement les avantages ; une représentation à l'échelle de 100 personnes permet de saisir intuitivement le véritable effet absolu.
Le résultat correspond-il à R ?
Oui. La calculatrice utilise les formules ARR standard et réciproque et affiche la commande R afin que vous puissiez reproduire le NNT et les données graphiques.
Calculatrices associées
Références
- Veroniki AA, Bender R, Glasziou P, Straus SE, Tricco AC. Le nombre de sujets à traiter dans les méta-analyses par paires et en réseau et sa représentation graphique. J Clin Epidemiol. 2020; 122: 153-160. PMID 30905696.
- Citrome L, Ketter TA. Quand une différence devient-elle significative ? Interprétation du nombre de personnes à traiter pour obtenir un résultat positif, du nombre de personnes à nuire et de la probabilité d’être aidé ou lésé. Int J Clin Pract. 2013;67(5):407–411. PMID 23574101.
- Cook RJ, Sackett DL. Le nombre de patients à traiter : une mesure cliniquement utile de l’effet du traitement. BMJ. 1995;310(6977):452–454.
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