臨床文献で治療するために必要な数（NNT）：評価

背景：治療に必要な数（NNT）は、医学的介入の有益で有害な影響を評価するために使用されている絶対効果の尺度です。いくつかの方法を使用してNNTを計算できます。また、結果を測定するために使用される変数の設計やタイプなど、さまざまな研究特性に応じて適用する必要があります。医学文献に掲載された研究でNNTを計算するために最も推奨される方法が適用されているかどうかはまだ決定されていません。この研究の目的は、医学雑誌に掲載された研究でNNTを計算するために使用される方法が基本的な方法論的な推奨事項に沿っているかどうかを評価することです。 方法：「一般医学および/または内科」カテゴリの上位25のインパクトファクタージャーナルをスクリーニングして、薬理学的介入と報告NNTを評価する研究を特定しました。研究は、その設計と変数の種類に従って分類されました。NNTは完全性について評価されました（ベースラインリスク、時間の地平線、信頼区間[CIS]）。選択した研究でNNTの計算に使用される方法は、文献に掲載されている基本的な方法論的推奨事項と比較されました。データは、記述統計を使用して分析されました。 結果：検索は138の引用を返し、そのうち51が選択されました。ほとんどはメタ分析（n = 23、45.1％）で、その後に臨床試験（n = 17、33.3％）、コホート（n = 9、17.6％）、および症例対照研究（n = 2、3.9％）が続きました。バイナリ変数は、イベントまでの時間（n = 10、19.6％）の結果よりも一般的でした（n = 41、80.4％）。26の研究（51.0％）は、NNT（NNTB）、14人（27.5％）のみがNNTBとNNTの両方を害する（NNTH）、11（21.6％）がNNTHのみを報告したと報告しました。NNTのベースラインリスク（n = 37、72.5％）、タイムホライズン（n = 38、74.5％）、およびCI（n = 32、62.7％）は常に報告されていませんでした。NNTを計算するための基本的な方法論的推奨事項は、15の研究（29.4％）で追跡されませんでした。非推奨方法を適用する研究の割合は、メタ分析で特に高かった（n = 13、56.5％）。 結論：かなりの割合の研究、特にメタ分析は、基本的な方法論的推奨に沿っていない適用方法です。臨床的決定を支援する上での有用性にもかかわらず、NNTは不完全に報告されていれば解釈できず、評価方法を研究するのに不十分な場合、計算方法が不十分である場合、誤解を招く可能性があります。現在の調査結果を確認するには、さらなる研究が必要です。

BACKGROUND: The number needed to treat (NNT) is an absolute effect measure that has been used to assess beneficial and harmful effects of medical interventions. Several methods can be used to calculate NNTs, and they should be applied depending on the different study characteristics, such as the design and type of variable used to measure outcomes. Whether or not the most recommended methods have been applied to calculate NNTs in studies published in the medical literature is yet to be determined. The aim of this study is to assess whether the methods used to calculate NNTs in studies published in medical journals are in line with basic methodological recommendations. METHODS: The top 25 high-impact factor journals in the "General and/or Internal Medicine" category were screened to identify studies assessing pharmacological interventions and reporting NNTs. Studies were categorized according to their design and the type of variables. NNTs were assessed for completeness (baseline risk, time horizon, and confidence intervals [CIs]). The methods used for calculating NNTs in selected studies were compared to basic methodological recommendations published in the literature. Data were analyzed using descriptive statistics. RESULTS: The search returned 138 citations, of which 51 were selected. Most were meta-analyses (n = 23, 45.1%), followed by clinical trials (n = 17, 33.3%), cohort (n = 9, 17.6%), and case-control studies (n = 2, 3.9%). Binary variables were more common (n = 41, 80.4%) than time-to-event (n = 10, 19.6%) outcomes. Twenty-six studies (51.0%) reported only NNT to benefit (NNTB), 14 (27.5%) reported both NNTB and NNT to harm (NNTH), and 11 (21.6%) reported only NNTH. Baseline risk (n = 37, 72.5%), time horizon (n = 38, 74.5%), and CI (n = 32, 62.7%) for NNTs were not always reported. Basic methodological recommendations to calculate NNTs were not followed in 15 studies (29.4%). The proportion of studies applying non-recommended methods was particularly high for meta-analyses (n = 13, 56.5%). CONCLUSIONS: A considerable proportion of studies, particularly meta-analyses, applied methods that are not in line with basic methodological recommendations. Despite their usefulness in assisting clinical decisions, NNTs are uninterpretable if incompletely reported, and they may be misleading if calculating methods are inadequate to study designs and variables under evaluation. Further research is needed to confirm the present findings.