实证医学实务技巧.doc

實證醫學實務技巧NNT應注意之事項? 延續上期電子報的內容，NNT(number needed to treatment)，表示在實驗過程中，減少一個額外的個案產生不良結果（或增加一個額外個案獲得好結果）「所需要治療的病人數」，因為NNT同時考量了個案的基準風險(baseline risk)，因此對臨床而言是一個非常有用的測量結果表達方式，但是在計算或解釋NNT時要注意列幾點。 NNT只適用於二分法的測量結果方式 因為NNT是計算病人需要治療的數量，所以要計算病人是經歷「那一種」結果的人數，例如結果是存活或死亡，復原或未復原；治癒或未治癒等等二分法的測量方式。若測量結果是用連續性測量方式，其結果統計採平均值（如平均血壓、平均憂鬱分數或平均住院日數）來呈現時，是無法計算NNT的。變通的方式是設定「連續性測量」中某個數值為臨界點，高於此臨界點就是「未復原」，低於此臨界點就是「復原」，如此病人結果的統計就可以採用二分法分類，進一步算出NNT。 二、 NNT數值應包括精確性的估算 因NNT只是真實數值的估算，因此後面經常附註了95％的信賴區間(confidence interval, CI)，即NNT的真實數值有95％的可能性會座落在此信賴區間之內。因為估算的精確與否受到樣本大小的影響，樣本數越小，則NNT的信賴區間越寬（越不精確）。以一篇研究某藥物對氣喘的療效為例（附錄一），其結果測量是為氣喘患者在6個月治療期間的再住院率，實驗組的再入院率為15﹪（12/80）（實驗組事件發生率 experimental event rate：EER），與控制組的再入院率為38﹪（30/80）（控制組事件發生率 control event rate:CER），NNT等於1/ARR= 1/(38%-15%)= ，95％的信賴區間範圍介於3～12之間， NNT的真實數值可能座落於信賴區間的任何一個數字（最少是3，最多是12），決定是否執行該治療時應以最保守療效為考量，選擇信賴區間內最大的數字。以本例某藥物之療效最保守估算是「每治療12個氣喘個案即可額外避免一位個案再住院」。 三、 NNT的解讀必須考慮其追蹤時間的長短 因為在研究報告中事件發生的次數，乃是研究追蹤期間發生的次數，這部分必須在NNT的說明中反映出來，因為隨著追蹤時間的長短不同，會影響NNT的數值。例如在上述研究中，追蹤的時間是6個月，其再住院的NNT為5（95％C.I.介於3～12間）。換句話說，在6個月當中，5個接受接受藥物治療的氣喘患者，就有一個可免於再住院，而NNT真實數值可能最低為3，最高為12。 　 臨床決策之考量面向 　 一、 同時考慮正面效果與負面效果 任何介入與治療通常伴隨著一些負面效果。因此在做任何臨床決策時，我們不能只依賴其正面效果（如NNT），還必須考慮並計算其負面效果（如NNH, number needed to harm），「增加一個額外的傷害，所需治療的病人數。NNH的計算方式與NNT相似，以上述研究為例（附錄二），氣喘個案在接受某藥物治療時，於其6個月治療期間內統計產生藥物過敏（皮疹）的病人數，實驗組的發生率為25﹪（20/80）（實驗組事件發生率 experimental event rate：EER），與控制組的發生率率為10﹪（8/80）（控制組事件發生率 control event rate:CER），NNH等於，95％的信賴區間範圍介於4～32之間， NNH的真實數值可能座落於信賴區間的任何一個數字（最少是4，最多是32），決定是否執行該治療時NNH應以最高發生率為考量，選擇信賴區間內最小的數字。以本例某藥物導致皮疹發生的最高估算是「接受治療6個月期間，每治療4個氣喘個案即會額外導致一位個案發生皮疹」。 一個最簡單，但粗略的預估方法是Risk-benefit ratio（危險與效益比率）= (1/NNH) / (1/NNT) = NNT/NNH。一般而言，假設正面效果與負面效果的嚴重度相當（例如「降低疾病死亡率」與「增加藥物導致休克性過敏」），則若Risk-benefit ratio大於1，就必須進一步去思考介入治療的合理性。以上述氣喘藥物治療為例，此研究的Risk-benefit ratio （藥疹與再住院之比率）= NNT/NNH = 5/7 = 0.7，臨床專家經驗評斷此研究證據利多於弊。 二、 考慮臨床實際個案的基準風險(baseline risk) 因為NNT/NNH會隨著基準風險而改變，所以我們必須估計「未接受治療時」，我們的實際個案與研究中收錄的個案，兩者之間的基準風險有否差異？可以嘗試以下列方式估算，第一、我們將病人的基準風險視為與實驗中控制組病人相同。雖然這很簡單，但只有當我們的實際病人與研究控制組的個案特性很相像時才適用。其