Karl C. Mayer, Facharzt für Neurologie, Psychiatrie und Facharzt für Psychotherapeutische Medizin, Psychoanalyse

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Glossar Psychiatrie / Psychosomatik / Psychotherapie / Neurologie / Neuropsychologie
 

NNT (number needed to treat)

engl. für Anzahl notwendiger Behandlungen als statistische Kennzahl zur Beurteilung der Wirksamkeit einer Behandlung bzw. der Risikoreduktion durch eine Prophylaxe. Es wird allerdings auch in deutschen Veröffentlichungen meist der englische Begriff oder die englische Abkürzung verwendet.  Die Zahl der Patienten, die  über einen bestimmten Zeitraum (beispielsweise ein Jahr lang) behandelt werden muss, um ein Krankheitsereignis zu verhindern. Die Berücksichtigung des angegebenen Zeitraum ist dabei beim Vergleich der Zahlen enorm wichtig. Bei einer NNT von 5 über 5 Jahre entspräche dies bei identischer Risikoverteilung über die Jahre einer NNT von 25 für ein Jahr Behandlung. Die absolute Risikoreduktion drückt aus, wie viel von 100 Patienten zusätzlich (!) von der geprüften Intervention profitieren. Unter absolutem Risiko wird dabei in kontrollierten Kohortenstudien die Inzidenz oder Neuerkrankungsrate bzw. die Sterberate bezeichnet. Die absolute Risikoreduktion entspricht damit der Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung bzw. ist ein Maß für die Gefährdung zu erkranken. Gefragt ist bei Angabe der NNT, wie viele Patienten mit der geprüften Intervention behandelt werden müssen, um einem zusätzlichen Patienten einen klinisch relevanten Gewinn zu bringen. Die „number needed to treat" (NNT).ist das Reziprok der absoluten Risikoreduktion, bzw. der Kehrwert der absoluten Risikoreduktion, bzw. NNT =  1/ absolute Risikoreduktion.  Die NNT errechnet sich also einfach durch die Division von 100% durch die absolute Risikoreduktion. Beispielsweise vermindert die thrombolytische Behandlung des Herzinfarktes in einer Studie das absolute Risiko zu sterben von 12% auf 9%, oder damit um 3%, damit ist die NNT  1/0,03 oder 33, man muss  also 33 Patienten so behandeln um ein Leben mit dieser Behandlung zu retten.  Ob eine NNT den Nutzen einer Behandlung anzeigt, hängt zudem von der Endpunkt der Studie ab. Werden durch eine Behandlung Todesfälle verhindert, ist eine viel höhere NNT akzeptabel, als bei reinen Befindlichkeitsverbesserungen.

Die absolut perfekte NNT wäre 1, jeder behandelte Patient würde dann von der Behandlung profitieren, kein Patient würde von der Plazebobehandlung profitieren. NNTs nahe 1 gibt es bei der Antibiotikabehandlung von für das Antibiotikum sensiblen Erregern, NNTs von 2-5 zeigen eine effektive Therapie an, je höher die Spontanheilungsrate, und je besser das Ansprechen auf Plazebo um so höher die NNT bei einer Behandlung. NNTs von 20 oder mehr können bei einer Prophylaxe noch einen sinnvolle Intervention anzeigen, auch NNTs über 40 wie beispielsweise in der Infarktprophylaxe mit ASS können eine sinnvolle Intervention anzeigen. Die NNT steigt sowohl mit abnehmender Wirksamkeit von Behandlungen als auch mit sinkendem Basisrisiko der Behandelten. NNTs können leicht überschätzt werden, nur wenn man genau weiß unter welchen Bedingungen die Zahl ermittelt wurde, kann man sie bewerten. Nicht alle Studien, die eine Wirksamkeit einer Behandlung anzeigen, erlauben die Berechnung eines NNT.  (zur Berechnung der NNT siehe bei Bandolier , oder hier   bzw. Hans-Heinrich Jörgensen)  Die NNT kann im Ergebnis der Berechnung des Vergleichs der Effektivität zweier Behandlungen Werte zwischen 1 und plus unendlich annehmen.

Beispiele für NNTs: Aspirin bei Gesunden Ärzten in der Vorbeugung eines Todesfalles oder Herzinfarktes 500 pro Jahr, bei schwerer instabiler Angina pectoris in der Vorbeugung eines Todesfalles oder Herzinfarktes 25 pro Jahr, Blutdruckmittel bei leichtem Bluthochdruck in der Vorbeugung eines Todesfalles oder Herzinfarktes 700 pro Jahr, bei schwerem Bluthochdruck in der Vorbeugung eines Todesfalles oder Herzinfarktes 15 pro Jahr, Behandlung von Bluthochdruck bei Patienten über 60 in der Vorbeugung eines Todesfalles oder Herzinfarktes 18 pro Jahr, Bluthochdruckbehandlung um innerhalb von 5 Jahren einen Todesfall zu verhindern 1157  unter gesunden jungen Frauen, 17 bei alten Männern mit anderen kardiovaskulären Risikofaktoren, Markumarbehandlung bei Vorhofflimmern 12 um einen Hirninfarkt zu verhindern (NNH 52 für eine Hirnblutung) ,  Carotisoperation bei schwerer symptomatischer Stenose in der Vorbeugung eines Todesfalles oder Hirninfarktes 9 pro Jahr, Trizyklische Antidepressiva in der Schmerzbehandlung NNT 2,6. Antiepileptika in der Schmerzbehandlung 3,7, Antidepressiva bei körperlichen Begleiterkrankungen 4,2.  Die NNT ist nur für Behandlungen mit wahrscheinlich  positiver Wirkung sinnvoll. Ergänzend wurde deshalb der Begriff der „number needed to harm” geprägt. Die „number needed to harm” (NNH) sagt dagegen aus wie viele Patienten behandelt werden müssen um einem Patienten zu schaden. Das Verhältnis von NNH  zu NNT stellt ein Maß für die therapeutische Breite dar und sollte möglichst groß sein, vor jeder Behandlung ist eine Abwägung zwischen NNT und NNH notwendig.  „Nnumber needed to quit”: NNQ sagt aus bei wie vielen Patienten die Behandlung zum Therapieabbruch führte, bzw. wieviele Patienten behandelt werden müssen, bis einer durchschnittlich die Behandlung abbricht. NNE = "number needed to be exposed" wird in epidemiologischen Studien zum Vergleich der Risiken exponierter und nicht exponierter Personen verwendet.

Die Art der analysierten Studien spielt zudem eine wesentliche Rolle, der Vergleich Behandlung gegen Nichtbehandlung führt zu niedrigen NNTs und hohen NNQs, der Vergleich Placebobehandlung zu Verumbehandlung oder Standardbehandlung zu experimenteller Behandlung zu höheren NNTs und niedrigeren NNQs. NNTs sind besonders nützlich um Behandlungsmethoden idealerweise in der selben (oder sehr ähnlichen) randomisierten Doppelblindstudie für eine bestimmte Patientenpopulation zu vergleichen. Wenn Patienten das NNT einer Behandlnng mitgeteilt wird, so sollte gleichzeitig, das unbehandelte Basisrisiko und die NNH der Behandlung mitgeteilt werden. Erst dann lässt sich für den Patienten der Nutzen einer Behandlung ableiten. (siehe auch Annals of the Rheumatic Diseases 2003;62:316-321)
 

Auch die NNT ist nur dann eine sinnvolle Zahl, wenn die Bedingungen des Vergleichs stimmen. Ansonsten ist auch hier Missbrauch möglich. Beispielsweise ist die NNT in Hochrisikogruppen immer wesentlich niedriger als in Patientengruppen mit niedrigem Risiko. Die NNT hängt  stark vom zugrundeliegenden absoluten Risiko für ein negatives Ereignis (Symptom oder Erkrankung) ab. So betrug beispielsweise in manchen Statin-Studien zur Behandlung der Hypercholesterinämie die NNT bei Patienten mit koronarer Herzerkrankung (KHK) und Hypercholesterinämie 15, bei Personen ohne KHK aber mit Hypercholesterinämie 43.  Darüber hinaus ist entscheidend, was als Endpunkt einer Studie gewertet wird. Insbesondere Metaanalysen, die als Ergebnisse NNTs angeben, können bei Einbeziehung sehr unterschiedlicher Studien hier einen falschen Eindruck erzeugen. Andererseits benötigt man für sichere Aussagen (mit entsprechendem Konfidenzintervall ) große Patientenzahlen in den Studien. Ein Konfidenzintervall von 95% sagt aus, dass in 19 von 20 Fällen die Schätzung der NNT zutreffend ist.  NNT Schätzungen ohne Angabe eines Konfidenzintervalls gelten als wenig zuverlässig, jede NNT-Schätzung sollte durch ein entsprechendes Konfidenzintervall ergänzt werden.  Die "Number-needed-to-treat" stellt eine wichtige Kennzahl in der Beurteilung der Wirksamkeit einer Behandlung dar.  Sie kann dann zur Überschätzung des Nutzens einer Behandlung führen, wenn es sich bei dem Krankheitsereignis um ein bei einzelnen Patienten häufig wiederkehrendes Symptom handelt. In der Regel wird dann von  “Event-based” Number needed to treat" gesprochen.  In diesen Fällen können die Ergebnisse von einzelnen Patienten bei denen die häufig wiederkehrenden Symptome seltener geworden sind, den falschen Eindruck einer hohen Wirksamkeit im Gesamtkollektiv hervorrufen. CMAJ 2008 179: 669-671. [Full Text] [PDF]  Letztlich gibt die  "Number-needed-to-treat"  zuverlässig nur Auskunft für einen speziellen Vergleich von 2 oder mehr Behandlungen bei einem bestimmten Patientenkollektiv. Diese Faktoren müssen bei Nennung der Zahlen berücksichtigt werden  Wenn Therapien beispielsweise an Patientengruppen mit unterschiedlichem Risikoprofil verglichen werden, können die NNTs nicht verglichen werden.
 

Quellen / Literatur:

  1. Anlauf, Manfred Beurteilung von Therapien mit der „number needed to treat“ Deutsches Ärzteblatt 103, Ausgabe 48 vom 01.12.2006, Seite A-3254
  2. Finlay A. McAlister, MD MSc The "number needed to treat" turns 20 — and continues to be used and misused
    CMAJ 2008 179: 549-553. [Full Text] [PDF]
  3. Lambert A. Wu, Thomas E. Kottke, Kenneth F. Schulz, David Moher, Douglas G. Altman, and James Nuovo Interpreting the Number Needed to Treat  JAMA. 2002;288(7):830-832.  FULL TEXT  
  4. Matthias Egger, Peter Jüni, Christopher Bartlett, and for the CONSORT Group  Value of Flow Diagrams in Reports of Randomized Controlled Trials JAMA. 2001;285(15):1996-1999.   FULL TEXT  
  5. Kumana CR, Cheung BMY, Lauder IJ. Gauging the impact of statins using number needed to treat. JAMA 1999;282:1899-901
  6. Lam et al. Assessing Prevention Interventions by "Number Needed to Treat" JAMA 2000;284:303-305.FULL TEXT  
  7. Osiri M, Suarez-Almazor ME, Wells GA, et al. Number needed to treat (NNT): implication in rheumatology clinical practice. Ann Rheum Dis 2003;62:316-21
  8. K Bruynesteyn, A Wanders, R Landewe, and D van der Heijde How the type of risk reduction influences required sample sizes in randomised clinical trials Ann Rheum Dis, November 1, 2004; 63(11): 1368 - 1371. [Abstract]
  9. Smeeth L, Haines A, Ebrahim S. Numbers needed to treat derived from meta-analyses — sometimes informative, usually misleading. BMJ 1999;318:1548-51
  10. Charlton, B. G, Hopayian, K., McGough, J., D'Amico, R., Deeks, J. J, Altman, D. G, Moore, A., McQuay, H. (1999). Numbers needed to treat derived from meta-analysis. BMJ 319: 1199a-1199
  11. Halvorsen, P. A., Selmer, R., Kristiansen, I. S. (2007). Different Ways to Describe the Benefits of Risk-Reducing Treatments: A Randomized Trial. ANN INTERN MED 146: 848-856
  12. arznei-telegramm.1998

 

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