Me han pedido que comente el uso de NNT (número necesario para tratar) y NNH (número necesario para dañar) en los estudios observacionales. Mi intuición no me da ninguna razón por la que estos sean problemáticos y una breve búsqueda en Google tampoco encontró ninguna.
Por supuesto, existen los problemas habituales de los estudios observacionales, pero ¿hay algo particular en el NNT y el NNH?
Creo que los problemas siempre surgen cuando se abusa de los NNT y NNH para inferir la eficacia de los tratamientos. Al fin y al cabo, las estadísticas no matan a la gente, son los profesionales los que lo hacen :).
Ver "Estadísticas engañosas" (2010, Hutton) (lamentablemente, de pago):
El principal argumento a favor del NNT era que era fácil de entender, pero esta Esta afirmación ha sido refutada por estudios observacionales y experimentales.
Por ejemplo:
Un problema importante con el NNT está relacionado con su supuesta ventaja principal: se afirma que proporciona una medida en términos de pacientes tratados y no en términos de probabilidades. Sin embargo, esto no es cierto. Un NNT da el número medio de pacientes, entre los cuales, si fueran tratamiento con una terapia en lugar de otra, se beneficiará exactamente un paciente. beneficio. La estadística NNT está sesgada, y no se pueden proporcionar intervalos de confianza fiables. de confianza fiables. Además, no existe un valor simple que indique que no hay diferencia entre los tratamientos. Para el meta-análisis, el NNT no puede utilizarse directamente porque la aritmética simple, como la suma, no da resultados correctos en la escala del NNT. Si la tasa de referencia, por ejemplo, la tasa de mortalidad en el tratamiento estándar, se Si la tasa de referencia, por ejemplo, la tasa de mortalidad con el tratamiento estándar, está dada, se necesitan algunas transformaciones para poder encontrar la tasa de mortalidad con un nuevo tratamiento. tasa de mortalidad en un nuevo tratamiento utilizando el NNT. Si la reducción del riesgo Si se da la reducción del riesgo, la diferencia de tasas, se encuentra la tasa con el nuevo tratamiento se encuentra por sustracción.
Desde "Las estadísticas de números necesarios para tratar y dañar (NNT, NNH): Lo que nos dicen y lo que no" - Andrade Toda la sección de Limitaciones del NNT es especialmente pertinente:
Consideremos una situación en la que las tasas de respuesta del fármaco frente al placebo son 12% frente al 1%, respectivamente; la ventaja del fármaco es del 11%, y el NNT es 9. Considere otra situación en la que las tasas de respuesta del fármaco frente al de respuesta del fármaco frente al placebo son del 99% frente al 88%, respectivamente; el NNT es de nuevo 9. Estas dos situaciones son sorprendentemente diferentes. En la primera En la primera situación, casi no hay respuesta al placebo, y la medicación está la medicación se asocia con una ganancia de tratamiento relativamente grande. En la segunda situación, hay una gran respuesta al placebo, y la medicación está la medicación se asocia con una ganancia de tratamiento relativamente pequeña. Sin embargo, el NNT es el mismo mismo en las dos situaciones. Por lo tanto, es realmente importante que los médicos saber no sólo cuál es la contribución única del fármaco (NNT), sino sino también cuáles son las tasas de respuesta y no respuesta al placebo.
Gracias. Esto es interesante e importante, pero no responde exactamente a mi pregunta. Parece que se aplicaría tanto a los estudios de casos y controles como a los observacionales. ¿O me estoy perdiendo algo?
@PeterFlom, si realmente estás preguntando por los estudios de casos y controles, deberías ponerlo en el cuerpo de la pregunta; el ccs es mucho más específico que un simple estudio observacional, b/c estás muestreando en el resultado.
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