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Calcolatrice avanzata NNT (Grafico di Cates)
Trasforma la riduzione del rischio di uno studio clinico in un numero di pazienti da trattare (NNT) e in un grafico di Cates visivo per 100 persone, con intervalli di confidenza e l'esatto comando R utilizzato per ottenere il risultato. Una guida completa è disponibile di seguito. Validato con R 4.3.3.
In parole semplici
Il numero necessario da trattare (NNT) indica quanti pazienti devono essere trattati affinché una persona in più ne tragga beneficio; è il reciproco della riduzione del rischio assoluto. Un diagramma di Cates (un diagramma a faccina sorridente o a 100 persone) mostra visivamente tale beneficio: su 100 persone trattate, quante avrebbero comunque avuto l'evento, quante ne traggono beneficio e quante non ne traggono alcun vantaggio.
L'aspetto visivo è importante perché le percentuali possono essere fuorvianti. Una "riduzione relativa del 50%" può sembrare un dato eclatante, ma potrebbe corrispondere a un beneficio effettivo per una o due persone su cento. Rappresentare graficamente l'effetto assoluto su una griglia di 100 persone offre a pazienti e medici un'idea onesta e intuitiva di quanto un trattamento sia effettivamente efficace.
Quando utilizzare un NNT con un grafico di Cates
Utilizzate il grafico NNT (Number Needed to Treat) e il grafico di Cates quando comunicate ai pazienti l'entità del beneficio di un trattamento, nel processo decisionale condiviso o in un articolo in cui desiderate che l'effetto assoluto sia chiaro anziché essere nascosto dietro una misura relativa.
È fondamentale indicare sempre l'orizzonte temporale e l' intervallo di confidenza al 95% : un NNT non ha alcun significato senza il periodo a cui si riferisce. Per il calcolo reciproco di base, utilizzare il nostro calcolatore NNT ; per confrontare misure relative, consultare lo strumento per il rapporto di probabilità e il rischio relativo . Non sapete quale presentare? Il nostro strumento di selezione dei test può aiutarvi.
e1 <- {e1}; n1 <- {n1}; e0 <- {e0}; n0 <- {n0} punto <- 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 95% (valido quando l'IC ARR esclude 0)Guida utente
Quando utilizzare. Riportare gli effetti del trattamento come riduzione del rischio assoluto, rischio relativo, odds ratio e numero di pazienti da trattare, ciascuno con un intervallo di confidenza al 95%, oltre a un grafico di Cates che mostra cosa accade a 100 persone trattate.
Presupposti. Esito binario su un periodo di follow-up fisso; conteggi ragionevolmente ampi per gli intervalli di Wald.
Errori comuni. Quando l'intervallo ARR include lo zero, l'intervallo NNT si estende all'infinito (da NNTB a NNTH): non va indicato come un semplice intervallo. NNT è specifico per il periodo di follow-up.
Esempio pratico
Fai clic su "Carica dati di esempio" qui sopra, quindi su "Esegui analisi" per visualizzare un risultato completo con grafico, formula e interpretazione per questo test.
Referenze
- Altman DG. Intervalli di confidenza per il numero di pazienti da trattare. BMJ. 1998;317:1309-1312.
- Laupacis A, Sackett DL, Roberts RS. Valutazione delle misure clinicamente utili delle conseguenze del trattamento. N Engl J Med. 1988;318:1728-1733.
Esempi lavorati
Esempio 1 — Dalla riduzione del rischio a un'immagine
Se il tasso di eventi scende dal 30% al 20%, la riduzione del rischio assoluto è del 10% e il NNT (Number Needed to Treat, numero di pazienti da trattare) è pari a 10. In un grafico di Cates con 100 persone, circa 20 avrebbero comunque manifestato l'evento nonostante il trattamento, circa 10 ne sarebbero state risparmiate e le restanti non avrebbero mai manifestato l'evento, rendendo così visibile il modesto beneficio reale.
Esempio 2 — Relativo contro assoluto
Un trattamento che riduce il rischio dal 2% all'1% rappresenta una riduzione relativa del 50%, ma solo una riduzione assoluta dell'1%, con un NNT (Number Needed to Treat) di 100. Il grafico di Cates mostra che 99 persone su 100 non sono state colpite e una ha tratto beneficio, correggendo la falsa impressione creata dalla cifra principale del 50%.
Presupposti da verificare
Un orizzonte temporale definito. L'NNT (Number Needed to Treat, numero di pazienti da trattare) dipende dal periodo di follow-up; un NNT di 20 in un anno è completamente diverso da un NNT di 20 in un decennio, quindi il periodo deve essere sempre specificato.
Rischio basale comparabile. L'NNT si applica a una popolazione con il tasso di eventi di controllo utilizzato; per pazienti con un rischio basale molto diverso, l'NNT cambia e deve essere ricalcolato.
Esito binario. NNT e il grafico di Cates sono adatti per eventi sì/no. Gli esiti continui richiedono invece una differenza media e una dimensione dell'effetto.
Errori comuni
Citare il NNT senza un orizzonte temporale
Un NNT (Number Needed to Treat, nessun numero da trattare) non ha senso senza specificare il periodo di tempo a cui si riferisce. È fondamentale indicare sempre il periodo di follow-up.
Lasciando che una riduzione relativa rimanga isolata
Una significativa riduzione del rischio relativo può nascondere un beneficio assoluto minimo. Il grafico di Cates esiste proprio per evitare questa interpretazione errata.
Ignorando l'intervallo di confidenza
Un NNT puntuale nasconde l'incertezza; riportare l'intervallo del 95%, notando che un effetto non significativo produce un intervallo insolito che comprende benefici e danni.
Applicare un unico NNT a tutti i pazienti
Poiché il NNT dipende dal rischio di base, un singolo valore non è trasferibile a popolazioni con rischi di base molto diversi.
Domande frequenti
Che cos'è un diagramma di Cates?
Si tratta di un diagramma con 100 persone (spesso con faccine sorridenti) che mostra quante persone su 100 traggono beneficio, subiscono danni o rimangono inalterate da un trattamento, rendendo visibile il beneficio assoluto.
Qual è la relazione tra NNT e riduzione del rischio?
L'NNT è pari a uno diviso per la riduzione assoluta del rischio; un ARR di 0.10 corrisponde a un NNT di 10.
Perché mostrare un'immagine anziché una percentuale?
Le percentuali, soprattutto quelle relative, tendono a sovrastimare i benefici; un'immagine che ritrae 100 persone comunica in modo intuitivo il vero effetto assoluto.
Il risultato corrisponde a R?
Sì. La calcolatrice utilizza le formule standard ARR e reciproche e mostra il comando R in modo da poter riprodurre l'NNT e i dati del grafico.
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Referenze
- Veroniki AA, Bender R, Glasziou P, Straus SE, Tricco AC. Il numero di pazienti da trattare nelle meta-analisi a coppie e di rete e la sua rappresentazione grafica. J Clin Epidemiol. 2020; 122: 153-160. PMID30905696.
- Citrome L, Ketter TA. Quando una differenza fa la differenza? Interpretazione del numero necessario da trattare, del numero necessario per danneggiare e della probabilità di essere aiutati o danneggiati. Int J Clin Pract. 2013;67(5):407–411. PMID23574101.
- Cook RJ, Sackett DL. Il numero necessario da trattare: una misura clinicamente utile dell'effetto del trattamento. BMJ. 1995;310(6977):452–454.
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