「人数」に惑わされるな―割合・差・比・NNTで測る本当の治療効果

テーマ

治療群と対照群を比べる介入研究の結果から、治療効果の大きさを評価する問題である。組合せごとに対象人数が異なるため、改善者の「数」ではなく「割合（改善率）」に直してから比較することが出発点となる。

手順1：改善率を求める

改善率＝改善者数÷人数 ・①：治療群 100/200＝0.50、対照群 80/200＝0.40 ・②：治療群 120/400＝0.30、対照群 100/400＝0.25 ・③：治療群 300/500＝0.60、対照群 200/500＝0.40 ・④：治療群 600/1,000＝0.60、対照群 500/1,000＝0.50 ・⑤：治療群 800/2,000＝0.40、対照群 600/2,000＝0.30

手順2：治療効果の指標を計算する

（1）差でみる指標（寄与改善度・絶対的な効果）＝治療群の改善率－対照群の改善率 ①0.10、②0.05、③0.20、④0.10、⑤0.10 （2）比でみる指標（相対改善度）＝治療群の改善率÷対照群の改善率 ①1.25、②1.20、③1.50、④1.20、⑤約1.33

手順3：「改善しなかった人」を事象として臨床疫学の指標で確かめる

治療効果の指標は、本来「好ましくない事象（ここでは非改善）」の割合がどれだけ減るかで表すことが多い。非改善率を対照群 CER（control event rate）、治療群 EER（experimental event rate）とすると、 ・絶対リスク減少 ARR（absolute risk reduction）＝CER－EER ・相対リスク減少 RRR（relative risk reduction）＝（CER－EER）÷CER ・治療必要数 NNT（number needed to treat）＝1÷ARR これを当てはめると、 ・①：CER 0.60、EER 0.50 → ARR 0.10、RRR 約17％、NNT 10 ・②：CER 0.75、EER 0.70 → ARR 0.05、RRR 約7％、NNT 20 ・③：CER 0.60、EER 0.40 → ARR 0.20、RRR 約33％、NNT 5 ・④：CER 0.50、EER 0.40 → ARR 0.10、RRR 20％、NNT 10 ・⑤：CER 0.70、EER 0.60 → ARR 0.10、RRR 約14％、NNT 10

結論

差（寄与改善度・ARR）、比（相対改善度・RRR）、NNTのいずれの指標で評価しても③が最も治療効果が大きい。どの指標でも結論が一致するため、③が正解と判断できる。

注意点

改善者の実数の差だけをみると⑤（800－600＝200人）が最大に見えるが、これは対象人数が多いためにすぎない。治療効果は必ず割合に換算して比較する。

治療効果の指標

・絶対リスク減少（ARR）＝CER－EER：治療によって事象の発生割合が何ポイント下がったか。公衆衛生・臨床上のインパクトを直接表す。 ・相対リスク減少（RRR）＝（CER－EER）÷CER＝1－相対危険（EER÷CER）：対照群に比べて事象が何割減ったか。 ・治療必要数（NNT）＝1÷ARR：1人の事象を防ぐ（1人多く改善させる）ために何人を治療する必要があるか。小さいほど効果的である。有害事象についての同様の指標は害必要数（NNH: number needed to harm）という。

ARRとRRRの使い分け

RRRは同じでも、もともとの事象率（ベースラインリスク）が低い集団ではARRは小さくなり、NNTは大きくなる。例えば、事象率が20％から10％に下がる場合と、0.2％から0.1％に下がる場合は、どちらもRRRは50％だが、ARRは10％と0.1％、NNTは10と1,000で大きく異なる。RRRは効果を大きく印象づけやすいため、臨床的・公衆衛生的な意義を判断する際にはARRやNNTも合わせて確認することが重要である。

コホート研究の指標との対応

曝露の影響を評価する相対危険（リスク比）・寄与危険（リスク差）は、介入研究における相対的な効果（RRRや相対改善度）・絶対的な効果（ARRや寄与改善度）とそれぞれ同じ発想の指標である。比は「関連の強さ」、差は「集団への影響の大きさ」を表す。

実際の評価で考慮すること

実際の臨床研究では、効果の点推定値だけでなく信頼区間や統計学的有意性、観察期間の長さ、有害事象、費用なども総合して治療の価値を判断する。