Le NNT ou Number Needed to Treat

FICHE À DÉT A CHER

La Lettre du Pharmacologue • Vol. 31 - n° 1 - janvier-février-mars 2017 | 37

f i c h e t e c h n i q u e

Sous la responsabilité de ses auteurs n° 10

14 patients, on en sauve 1. Cela ne signifie pas non plus que, sur 14 patients traités, 13 n’en bénéficient pas. En réalité, il y a une réduction de la probabilité de survenue d’un événement pour tous les patients, et donc tous les patients bénéficient un peu du traitement. L’efficacité de ce dernier se traduit en moyenne par une différence de 1 du nombre d’événements sans et avec traitement dans un groupe de patients NNT.

DR et NNT véhiculent la même information et quantifient le nombre d’événements évités par nombre de patients traités :

➤ soit en nombre d’événements évités pour 100 patients traités (DR = − 7 %) ;

➤ soit en nombre de patients à traiter pour éviter 1 événement (NNT = 14) [encadré 1].

La notion de NNT peut être étendue aux événements délétères.

Il s’agit alors du “Number Needed to Harm” (NNH) qui quantifie le nombre de patients qu’il faut exposer au traitement pour observer, en moyenne, un effet indésirable du traitement.

Un NNH de + 10 signifie qu’il suffit d’exposer 10 patients en moyenne au traitement pour engendrer un événement supplé- mentaire. Prudence, cependant, la simplicité de la comparaison entre NNT et NNH (comme suggéré sur le site www.thennt.

com) incite à mettre naïvement en balance NNT et NNH, en oubliant la pertinence clinique des critères comparés. Un indice statistique simple ne permet pas de s’affranchir des problé- matiques cliniques (encadré 2, p. 38).

P lusieurs indices sont disponibles pour quantifier l’importance de l’effet d’un traitement par rapport à un traitement standard, notamment le Number Needed to Treat, plus connu sous son abréviation NNT. Depuis son intro- duction en 1995 (1), cet indice obtient un grand succès, car il semble très “parlant” pour les praticiens. À partir du nombre de patients souffrant de la maladie étudiée, il estime le nombre d’événements que le traitement pourrait éviter. Il mesure en quelque sorte “l’énergie” moyenne qu’il faut dépenser pour obtenir un succès thérapeutique. Qu’en est-il ?

Différence des risques et calcul du NNT

Le NNT est calculé à partir de la différence des risques (DR).

Celle-ci est égale à la différence absolue entre le risque sous traitement et le risque sans traitement ou risque de base. Si la fréquence d’événements dans le groupe traité est de 8 % et de 15 % dans le groupe contrôle, alors DR = 0,08 − 0,15 = − 0,07, soit − 7 %. Un effet bénéfique se traduit par une DR négative et un effet délétère par une valeur positive. Plus la valeur absolue de la DR est importante, plus l’effet est grand.

Afin de déterminer le nombre de patients qu’il est nécessaire de traiter pour éviter un événement, il suffit de prendre l’inverse de cette DR, soit 1 divisé par la DR. C’est le NNT.

Dans notre exemple, le NNT est égal à 1/− 0,07 =  – 14. Le signe moins témoigne d’un effet bénéfique, et l’interpré- tation en fonction du signe est identique à celle de la DR.

En l’absence d’effet du traitement, la différence est nulle (DR = 0) et le NNT n’est pas calculable.

Interprétation du NNT

Un NNT de − 14 signifie qu’il faut traiter en moyenne 14 patients pour éviter un événement. En moyenne, tous les NNT patients traités, un événement est évité. Il ne signifie pas qu’en traitant

Le NNT ou Number Needed to Treat

M. Cucherat*, S. Laporte**

* UMR CNR 5558, faculté de médecine Lyon-Laennec, Lyon.

** Unité de recherche clinique, innovation et pharmacologie, hôpital Nord, CHU de Saint-Étienne ; UMR U1059, université Jean-Monnet, Saint-Étienne.

Encadré 1. Exemple de la littérature.

Dans l’étude COMMIT, la différence absolue de 1 % (soit

0,01) des décès, accidents vasculaires cérébraux (AVC) et

ré-infarctus (soit un NNT de 10) entre le groupe aspirine

et le groupe aspirine + clopidogrel à 1 mois a été présen-

tée ainsi : si un traitement initial par clopidogrel était ad-

ministré à seulement 1 million des 10 millions de patients

qui présentent chaque année un infarctus du myocarde,

5 000 décès et 5 000 AVC et ré-infarctus pourraient être

évités (2).

FICHE À DÉT A CHER fiche technique n

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varient également, plus que le bénéfice relatif (6). Cette situation est par exemple observée dans les essais comparant une statine au placebo dans la prévention des événements coronariens (7).

Pour cette raison, les NNT ne peuvent être utilisés pour comparer 2 essais ou 2 traitements concurrents pour une même pathologie si les risques de base sont similaires entre les essais ou après standardisation du NNT sur ce risque (8, 9) [encadré 3].

1. Cook RJ, Sackett DL. The number needed to treat: a clinically useful measure of treat- ment effect. BMJ 1995;310:452-4.

2. Chen ZM, Jiang LX, Chen YP et al. ; COMMIT collaborative group. Addition of clopido- grel to aspirin in 45,852 patients with acute myocardial infarction: randomised place- bo-controlled trial. Lancet 2005;366:1607-21.

3. Lubsen J, Hoes A, Grobbee D. Implications of trial results: the potentially misleading notions of number needed to treat and average duration of life gained. Lancet 2000;356:1757-9.

4. Altman DG. Confidence intervals for the number needed to treat. BMJ 1998;317:1309-12.

5. Bender R, Lange S. Adjusting for multiple testing - when and how? J Clin Epidemiol 2001;54:343-9.

6. Schmid CH, Lau J, McIntosh MW, Cappelleri JC. An empirical study of the effect of the control rate as a predictor of treatment efficacy in meta-analysis of clinical trials. Stat Med 1998;17:1923-42.

7. Cucherat M, Lièvre M, Gueyffier F. Clinical benefits of cholesterol lowering treatments.

Meta-analysis of randomized therapeutic trials. Presse Med 2000;29:965-76.

8. McQuay HJ, Moore AR. Using numerical results from systematic review in clinical practice. Ann Intern Medicine 1997;126:712-20.

9. Suissa S. Number needed to treat in COPD: exacerbations versus pneumonias. Thorax 2013;68:540-3.

Références bibliographiques

Les auteurs déclarent ne pas avoir de liens d’intérêts.

Études Risque relatif NNT (DR, ‰) Risque de base (%)

WOSCOPS 0,70 44 (23) 7,5

CARE 0,77 33 (30) 13,1

LIPID 0,77 28 (35) 15,9

4S 0,70 15 (67) 22,6

Indice séduisant mais…

Estimation de l’intervalle de confiance du NNT : apparemment simple, mais inexact

En général, le NNT est fourni avec son intervalle de confiance (IC) à 95 %, les bornes sont obtenues en prenant l’inverse des bornes de l’IC de la différence. Par exemple, à partir d’une DR de − 0,07, IC ₉₅   = [− 0,12 ;− 0,02], on obtient un NNT de − 14 et des bornes de 1/− 0,12 = − 8 et 1/− 0,02 = − 50, soit [− 50 ; − 8], donc un intervalle qui paraît tout à fait cohérent avec un NNT de − 14. Mais si la DR de − 0,07 est assortie d’un IC de [− 0,21 ; + 0,07], on obtient un NNT de − 14 [− 5 ; +14], soit un indice en dehors de son IC. Cette transformation numérique est en réalité inexacte, et c’est tout à fait évident dès lors que la différence est non significative et que les bornes de l’IC de la DR sont de part et d’autre de zéro. Ce phénomène provient de la nature hyperbolique de la transformation 1/x. D’autres solutions ont été proposées, mais elles ne sont pas satisfaisantes (4, 5).

Comparaison indirecte des NNT : apparemment simple, mais discutable

Des différences de NNT entre 2 études peuvent témoigner d’une différence d’efficacité des traitements mais aussi d’une différence de risques de base des patients entre les 2 essais. Comme le risque de base varie d’un essai à l’autre, la DR et donc le NNT

Encadré 2. NNT et durée de suivi.

Tout comme la DR, le NNT évolue avec la durée de suivi : plus celle-ci est longue, plus le risque sans traitement est élevé (3). Imaginons une situation où le risque de base est de 5 % par an. Même si l’effet du traitement est constant dans le temps (risque relatif de 0,80), la DR augmente avec la durée de suivi et le NNT diminue.

Une DR ou un NNT mérite donc d’être rapporté en com- muniquant la durée de suivi.

Encadré 3. NNT standardisé sur le risque de base.

À partir des NNT obtenus dans ces 2 essais, on serait amené à conclure que le traitement A apporte un bénéfice plus grand que le traitement B puisque le NNT est plus faible.

Cependant, cette conclusion est erronée, car la diffé- rence de NNT est liée à la différence du risque de base.

Le risque relatif traduit d’ailleurs un bénéfice plus impor- tant avec le traitement B. En utilisant un NNT standardi- sé, par exemple pour un risque de base de 10 %, il appa- raît que le traitement B apporte un bénéfice absolu plus important que le traitement A. Cette standardisation est obtenue en calculant les NNT à partir des risques relatifs et d’un risque de base de référence.

Conclusion

Avec un risque de base donné (groupe contrôle), nous conseillons de préférer la réduction absolue des risques au NNT pour des

raisons théoriques et pratiques. ■

Suivi (ans) Risque sans

traitement (%) Risque sous

traitement (%) DR (%) NNT

1 5 4 − 1,0 − 100

2 10 8 − 2,0 − 51

3 14 11 − 2,5 − 35

4 19 15 − 3,7 − 27

5 23 18 − 4,5 − 22

Essai 1 (A vs placebo)

Essai 2 (B vs placebo)

Risque de base R0 0,15 0,06

NNT observé 35 53

Risque relatif (%) 0,81 0,69

Différence absolue

pour un R0 = 10 % 0,10 – 0,081 = – 0,019 0,10 – 0,069 = – 0,031 NNT standardisé

sur R0 = 10 % 52 32