Número necesario a tratar (NNT)

Actualizado por ultima vez el 10 de junio de 2022, por Luis Benites.

¿Cuál es el número necesario a tratar?

número necesario para tratar

El número necesario a tratar (NNT) es una medida de la eficacia del tratamiento.

El Número Necesario a Tratar (NNT) es un conteo de cuántas personas necesitan ser tratadas para que una persona se beneficie . Los tratamientos más efectivos tienen NNT más bajos. El NNT ideal es 1, que equivale a todos los que se benefician del tratamiento.

Ejemplos

Un NNT de 20 significaría que se necesitaría tratar a veinte personas para que una persona se beneficiara. Esto puede o no ser efectivo según lo que esté tratando y si los efectos secundarios son graves o no. Por ejemplo, la vacuna contra la gripe tiene NNT variables que van desde 12 hasta aproximadamente 40. Eso significa que entre 12 y 40 personas necesitarían vacunarse contra la gripe para prevenir un solo caso de gripe. El NNT bastante bajo y una capacidad no comprobada para prevenir hospitalizaciones o muertes es una de las razones por las que hay mucho debate sobre si la vacuna contra la gripe debería recomendarse en absoluto. Por otro lado, algunos agentes de quimioterapia tienen NNT similares (entre 17 y 34). Sin embargo, como el resultado final del cáncer es una muerte casi segura, incluso la prevención de algunas muertes sigue siendo un beneficio significativo.

Cálculo del NNT

Si conoce la reducción del riesgo absoluto (RRA) (la diferencia en la proporción de tasas de eventos en el grupo de tratamiento en comparación con la proporción de tasas de eventos en el grupo de control) , puede calcular fácilmente el NNT. Eso es porque el NNT es el inverso del ARR:

NNT = 1 / ARR = 1 / (CER (Tasa de eventos de control) – EER (Tasa de eventos experimentales))

Si todas las personas del grupo de tratamiento tienen resultados positivos y ninguna del grupo de control los tiene, entonces el NNT es igual a 1. Este es el NNT ideal, pero rara vez se realiza en la vida real.

También puede calcular el NNT a partir de una razón de probabilidades usando la tabla que se encuentra aquí .

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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