เครื่องคิดเลขฟรีของ Editverse

เครื่องคำนวณ NNT ขั้นสูง (แผนภูมิเคทส์)

แปลงค่าการลดความเสี่ยงของการทดลองให้เป็นจำนวนผู้ป่วยที่ต้องได้รับการรักษา (number needed to treat) และสร้างแผนภูมิ Cates แบบเห็นภาพ สำหรับผู้ป่วย 100 คน พร้อมช่วงความเชื่อมั่นและคำสั่ง R ที่ใช้ในการคำนวณผลลัพธ์ คู่มือฉบับเต็มอยู่ด้านล่าง ตรวจสอบความถูกต้องแล้วกับ R เวอร์ชัน 4.3.3

ในคำง่ายๆ

จำนวน ผู้ป่วย ที่ต้องได้รับการรักษา (NNT) คือจำนวนผู้ป่วยที่ต้องได้รับการรักษาเพื่อให้มีผู้ได้รับประโยชน์เพิ่มขึ้น 1 คน ซึ่งเป็นค่าผกผันของการลดความเสี่ยงสัมบูรณ์แผนภูมิเคทส์ (รูปหน้ายิ้มหรือแผนภาพ 100 คน) แสดงให้เห็นถึงประโยชน์นั้นอย่างชัดเจน: จากผู้ป่วย 100 คนที่ได้รับการรักษา มีกี่คนที่อาจจะเกิดเหตุการณ์นั้นอยู่แล้ว มีกี่คนที่ได้รับประโยชน์ และมีกี่คนที่ไม่ได้ประโยชน์อะไรเลย

การแสดงผลด้วยภาพมีความสำคัญ เพราะเปอร์เซ็นต์อาจทำให้เข้าใจผิดได้ “การลดลงสัมพัทธ์ 50%” ฟังดูน่าตื่นเต้น แต่ในความเป็นจริงอาจช่วยได้แค่คนหนึ่งหรือสองคนในร้อยคนเท่านั้น การแสดงผลลัพธ์ที่แท้จริงบนตาราง 100 คน จะช่วยให้ผู้ป่วยและแพทย์เข้าใจได้อย่างตรงไปตรงมาว่าการรักษาได้ผลมากน้อยเพียงใด

ควรใช้ NNT ร่วมกับ Cates Plot เมื่อใด

ใช้ค่า NNT และแผนภูมิ Cates เมื่อสื่อสารขนาดของประโยชน์จากการรักษาแก่ผู้ป่วย ในการตัดสินใจร่วมกัน หรือในงานวิจัยที่คุณต้องการให้ผลลัพธ์ที่แท้จริงมีความชัดเจน แทนที่จะซ่อนอยู่เบื้องหลังการวัดเชิงเปรียบเทียบ

ควรระบุช่วงเวลาและช่วงความเชื่อมั่น 95% เสมอ — ค่า NNT จะไม่มีความหมายหากไม่มีช่วงเวลาที่อ้างอิงถึง สำหรับการคำนวณค่าผกผันพื้นฐาน ให้ใช้เครื่องคำนวณ NNT ของเรา สำหรับการเปรียบเทียบค่าสัมพัทธ์ ให้ดู เครื่องมือ อัตราส่วนความน่าจะเป็นและความเสี่ยงสัมพัทธ์ไม่แน่ใจว่าจะนำเสนอค่าใด? ตัวเลือกการทดสอบ ของเรา สามารถช่วยได้

NNT พร้อม CI และแผนภูมิ Cates ARR, RR, OR, NNT พร้อมช่วงความเชื่อมั่น 95% และแผนภูมิ Cates · ตรวจสอบความถูกต้องเทียบกับ R 4.3.3
คู่มือผู้ใช้

ควรใช้เมื่อใดรายงานผลการรักษาในรูปของการลดความเสี่ยงสัมบูรณ์ ความเสี่ยงสัมพัทธ์ อัตราส่วนความน่าจะเป็น และจำนวนผู้ป่วยที่ต้องได้รับการรักษา โดยแต่ละค่าจะมีช่วงความเชื่อมั่น 95% พร้อมทั้งแผนภูมิ Cates ที่แสดงสิ่งที่เกิดขึ้นกับผู้ป่วย 100 รายที่ได้รับการรักษา

ข้อสมมติฐานผลลัพธ์เป็นแบบไบนารีในช่วงระยะเวลาติดตามผลคงที่ จำนวนข้อมูลค่อนข้างมากสำหรับช่วงความเชื่อมั่นของวอลด์ (Wald interval)

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยเมื่อช่วงเวลา ARR รวมศูนย์ ช่วงเวลา NNT จะวิ่งไปจนถึงอนันต์ (NNTB ถึง NNTH) อย่าอ้างอิงเป็นช่วงธรรมดา NNT นั้นเฉพาะเจาะจงกับเวลาติดตามผล

ตัวอย่างการทำงาน

คลิกที่ " โหลดข้อมูลตัวอย่าง"ด้านบน จากนั้นคลิก "เรียกใช้การวิเคราะห์"เพื่อดูผลลัพธ์ที่สมบูรณ์พร้อมรูปภาพ สูตร และคำอธิบายสำหรับการทดสอบนี้

อ้างอิง
  1. Altman DG. ช่วงความเชื่อมั่นสำหรับจำนวนผู้ป่วยที่ต้องได้รับการรักษา BMJ. 1998;317:1309-1312.
  2. Laupacis A, Sackett DL, Roberts RS. การประเมินมาตรการที่มีประโยชน์ทางคลินิกของผลที่ตามมาจากการรักษา N Engl J Med. 1988;318:1728-1733.
Powered by editverse.com · R 4.3.3 ผ่านการตรวจสอบแล้ว · v3.6 ต้องการการวิเคราะห์จากผู้เชี่ยวชาญหรือไม่? →

ตัวอย่างผลงาน

ตัวอย่างที่ 1 — จากการลดความเสี่ยงไปสู่รูปภาพ

หากอัตราการเกิดเหตุการณ์ลดลงจาก 30% เหลือ 20% การลดความเสี่ยงสัมบูรณ์จะเท่ากับ 10% และค่า NNT จะเท่ากับ 10 ในแผนภูมิ Cates ที่มีผู้เข้าร่วม 100 คน ประมาณ 20 คนจะเกิดเหตุการณ์แม้จะได้รับการรักษา ประมาณ 10 คนจะรอดพ้นจากเหตุการณ์นั้น และที่เหลือจะไม่เกิดเหตุการณ์นั้นเลย ซึ่งทำให้เห็นถึงประโยชน์ที่แท้จริงเพียงเล็กน้อย

ตัวอย่างที่ 2 — สัมพัทธ์กับสัมบูรณ์

การรักษาที่ช่วยลดความเสี่ยงจาก 2% เหลือ 1% คือการลดความเสี่ยงเชิงสัมพัทธ์ 50% แต่เป็นการลดความเสี่ยงเชิงสัมบูรณ์เพียง 1% เท่านั้น ทำให้ค่า NNT เท่ากับ 100 แผนภูมิ Cates แสดงให้เห็นว่า 99 ใน 100 คนไม่ได้รับผลกระทบ และ 1 คนได้รับการช่วยเหลือ ซึ่งเป็นการแก้ไขความเข้าใจผิดที่เกิดจากตัวเลข 50% ในหัวข้อข่าว

ข้อสมมติฐานที่ต้องตรวจสอบ

กำหนดช่วงเวลาที่ชัดเจนค่า NNT ขึ้นอยู่กับระยะเวลาติดตามผล ค่า NNT 20 ในหนึ่งปีแตกต่างอย่างสิ้นเชิงจากค่า NNT 20 ในหนึ่งทศวรรษ ดังนั้นจึงต้องระบุช่วงเวลาเสมอ

ความเสี่ยงพื้นฐานที่เทียบเคียงได้ค่า NNT ใช้กับประชากรที่มีอัตราการเกิดเหตุการณ์ตามกลุ่มควบคุมที่ใช้ สำหรับผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงพื้นฐานแตกต่างกันมาก ค่า NNT จะเปลี่ยนแปลงและควรคำนวณใหม่

ผลลัพธ์แบบไบนารี (ใช่/ไม่ใช่) NNT และแผนภูมิ Cates ใช้สำหรับเหตุการณ์ใช่/ไม่ใช่ สำหรับผลลัพธ์แบบต่อเนื่อง จำเป็นต้องใช้ความแตกต่างของค่าเฉลี่ยและขนาดผลกระทบแทน

ข้อผิดพลาดทั่วไป

การอ้างอิง NNT โดยไม่มีกรอบเวลา

ค่า NNT จะไม่มีความหมายหากไม่ระบุช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณ ควรระบุช่วงเวลาติดตามผลเสมอ

การปล่อยให้การลดลงเชิงสัมพัทธ์คงอยู่โดยลำพัง

การลดความเสี่ยงสัมพัทธ์ที่มากอาจบดบังผลประโยชน์สัมบูรณ์ที่น้อยนิด แผนภูมิเคทส์ (Cates plot) ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อป้องกันการตีความผิดพลาดเช่นนั้น

ไม่สนใจช่วงความเชื่อมั่น

ค่า NNT แบบจุดนั้นซ่อนความไม่แน่นอนไว้ ดังนั้นควรรายงานช่วงความเชื่อมั่น 95% โดยระบุว่าผลที่ไม่สำคัญจะทำให้เกิดช่วงความเชื่อมั่นที่ผิดปกติซึ่งครอบคลุมทั้งผลประโยชน์และอันตราย

การใช้ NNT เดียวกันกับผู้ป่วยทุกราย

เนื่องจาก NNT ขึ้นอยู่กับความเสี่ยงพื้นฐาน ตัวเลขเดียวจึงไม่สามารถนำไปใช้กับประชากรที่มีความเสี่ยงพื้นฐานแตกต่างกันมากได้

คำถามที่พบบ่อย (FAQs)

พล็อตเคทส์คืออะไร?

เป็นแผนภาพแสดงจำนวนคน 100 คน (มักเป็นรูปหน้ายิ้ม) ที่แสดงให้เห็นว่าในจำนวน 100 คนนั้น มีผู้ได้รับประโยชน์ ผู้ได้รับผลเสีย หรือไม่ได้รับผลกระทบจากการรักษากี่คน ทำให้เห็นผลประโยชน์ที่แท้จริงได้อย่างชัดเจน

NNT เกี่ยวข้องกับการลดความเสี่ยงอย่างไร?

NNT คือ 1 หารด้วยค่าลดความเสี่ยงสัมบูรณ์ ตัวอย่างเช่น ARR เท่ากับ 0.10 จะให้ค่า NNT เท่ากับ 10

ทำไมถึงแสดงภาพแทนที่จะแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์?

เปอร์เซ็นต์ โดยเฉพาะเปอร์เซ็นต์เชิงสัมพัทธ์ มักจะแสดงผลประโยชน์เกินจริง ภาพถ่ายที่มีคน 100 คน จะสื่อถึงผลกระทบที่แท้จริงได้อย่างชัดเจน

ผลลัพธ์ตรงกับค่า R หรือไม่?

ใช่แล้ว เครื่องคำนวณนี้ใช้สูตร ARR และสูตรผกผันมาตรฐาน และแสดงคำสั่ง R เพื่อให้คุณสามารถสร้าง NNT และข้อมูลกราฟขึ้นมาใหม่ได้

เครื่องคำนวณที่เกี่ยวข้อง

NNT (จำนวนผู้ป่วยที่ต้องได้รับการรักษา)อัตราส่วนความน่าจะเป็นและ RRช่วงความเชื่อมั่นขนาดเอฟเฟกต์การวิเคราะห์เมตาและการสร้างแผนภูมิฟอเรสต์ฉันควรใช้การทดสอบใด?

อ้างอิง

  1. เวโรนิกิ เอเอ, เบนเดอร์ อาร์, กลาสซิอู พี, สเตราส์ เอสอี, ทริกโก เอซี จำนวนผู้ป่วยที่ต้องได้รับการรักษาในการวิเคราะห์เมตาแบบจับคู่และแบบเครือข่าย รวมถึงการแสดงผลในรูปแบบกราฟ J Clin Epidemiol. ฮิต; ฮิต:-ฮิตฮิต PMID 30905696
  2. ซิโตรม แอล, เคตเตอร์ ทีเอ. ความแตกต่างจะมีความหมายอย่างไร? การตีความจำนวนผู้ป่วยที่ต้องได้รับการรักษา จำนวนผู้ป่วยที่อาจได้รับอันตราย และโอกาสที่จะได้รับประโยชน์หรือได้รับอันตราย การฝึกปฏิบัติของ Int J Clin. 2013;67(5):407–411. PMID 23574101
  3. Cook RJ, Sackett DL. จำนวนที่ต้องรักษา: มาตรวัดผลการรักษาที่มีประโยชน์ทางคลินิก BMJ. 1995;310(6977):452–454.

ต้องการให้วิเคราะห์ข้อมูลนี้สำหรับต้นฉบับของคุณหรือไม่?

นักสถิติชีวภาพระดับปริญญาเอกของเราคำนวณค่า NNT, NNH และค่าความเสี่ยงสัมบูรณ์ พร้อมช่วงความเชื่อมั่น และส่งมอบแผนภูมิ Cates ที่พร้อมสำหรับการตีพิมพ์ พร้อมเอาต์พุต R ที่ทำซ้ำได้

รับความช่วยเหลือด้านสถิติจากผู้เชี่ยวชาญ