স্ক্রিনিংয়ের প্রয়োজনীয় সংখ্যা (NNS)

NNS হলো একটি নির্দিষ্ট ফলো-আপ সময়ে একটি প্রতিকূল ফলাফল প্রতিরোধ করতে যত জনকে স্ক্রিন করতে হবে (শুধু চিকিৎসা নয়), জনসংখ্যার মূল ঝুঁকি এবং প্রাথমিক শনাক্তকরণ ও চিকিৎসা যে আপেক্ষিক ঝুঁকি হ্রাস অর্জন করে তা বিবেচনায়। এটি NNT-র স্ক্রিনিং-কর্মসূচি-স্তরের সমতুল্য: NNT জিজ্ঞাসা করে একটি ফলাফল রোধ করতে কতজনকে চিকিৎসা দিতে হবে; NNS জিজ্ঞাসা করে সেখানে পৌঁছাতে কতজনকে সম্পূর্ণ স্ক্রিন-তারপর-চিকিৎসা পথ পেরোতে হবে।

কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ

Rembold ১৯৯৮ সালে NNS চালু করেন ঠিক যাতে স্ক্রিনিং কর্মসূচি চিকিৎসার মতো একই ভিত্তিতে তুলনা করা যায়, কারণ একটি স্ক্রিনিং পরীক্ষার শিরোনাম আপেক্ষিক ঝুঁকি হ্রাস সংখ্যা এমন দুটি জিনিস লুকায় যা চিকিৎসা লুকায় না: স্ক্রিনিংয়ে প্রকৃতপক্ষে আমন্ত্রিত জনসংখ্যার মূল ঝুঁকি, এবং এই সত্য যে যাকে স্ক্রিন করা হয় সে পরীক্ষার ব্যয় ও মিথ্যা-ইতিবাচকের বোঝা বহন করে, শুধু সেই সংখ্যালঘু নয় যারা পরে উপকৃত হয়। যুক্তরাজ্যের জাতীয় স্ক্রিনিং কমিটির ব্যয়-কার্যকারিতা ফটক (স্ক্রিনিং অর্থনীতি দেখুন) ঠিক এই পার্থক্যের ওপর নির্মিত — কম মূল ঝুঁকির জনসংখ্যায় চমকপ্রদ আপেক্ষিক ঝুঁকি হ্রাস সহ একটি স্ক্রিনিং কর্মসূচির NNS তবুও হাজারের ঘরে হতে পারে, এবং তখন প্রতিরোধিত ফলাফল প্রতি কর্মসূচির ব্যয় প্রকৃত প্রশ্ন হয়ে ওঠে।

গণিত

NNS = 1 / (মূল_ঝুঁকি × আপেক্ষিক_ঝুঁকি_হ্রাস)

মূল_ঝুঁকি              = ফলো-আপ সময়ে স্ক্রিনকৃত জনসংখ্যায় ফলাফলের
                         সম্ভাব্যতা (0–1)
আপেক্ষিক_ঝুঁকি_হ্রাস   = স্ক্রিনিং-সক্ষম প্রাথমিক চিকিৎসা যে আনুপাতিক
                         ঝুঁকি হ্রাস অর্জন করে (0–1)

প্রতিরোধিত_ফলাফল_প্রতি_কর্মসূচি_ব্যয় = NNS × স্ক্রিনিং_প্রতি_ব্যয়

সরাসরি NNT-র সাথে তুলনা করুন: NNS স্ক্রিনিং → রোগনির্ণয় → চিকিৎসা ফানেলের পুরো কার্যকারিতা একটি সংখ্যায় ভাঁজ করে, যেখানে NNT ধরে নেয় রোগী ইতিমধ্যে নির্ণীত এবং চিকিৎসা শুরু করেছে।

সমাধানকৃত উদাহরণ

একটি স্ক্রিনিং কর্মসূচির লক্ষ্য জনসংখ্যার অধ্যয়ন সময়ে ঘটনার মূল ঝুঁকি ২% (মূল_ঝুঁকি = 0.02) এবং প্রাথমিক শনাক্তকরণ ২৫% আপেক্ষিক ঝুঁকি হ্রাস অর্জন করে (আপেক্ষিক_ঝুঁকি_হ্রাস = 0.25):

NNS = 1 / (0.02 × 0.25) = 1 / 0.005 = 200

একটি ফলাফল রোধ করতে ২০০ জনকে স্ক্রিন করতে হবে।

স্ক্রিনিং প্রতি £50 হারে:
প্রতিরোধিত ফলাফল প্রতি কর্মসূচির ব্যয় = 200 × £50 = £10,000

এই £১০,০০০-কে ফলাফলের নিজস্ব ব্যয় এবং যে QALY তা হারাত তার বিপরীতে মাপা উচিত — প্রতিরোধ অর্থনীতি সাধারণভাবে প্রতিরোধ কর্মসূচির জন্য যে তুলনা করে সেটিই।

সফটওয়্যার প্রকৌশলের সাথে সংযোগ

NNS হলো "একটি পদক্ষেপযোগ্য প্রকৃত ইতিবাচক ধরতে কতজন ব্যবহারকারী, ঘটনা বা অনুরোধ একটি শনাক্তকরণ বা ট্রায়াজ ওয়ার্কফ্লোর মধ্য দিয়ে যেতে হবে" — সতর্কতা-ভিত্তিক মনিটরিং ও ট্রায়াজ ব্যবস্থার জন্য সরাসরি প্রাসঙ্গিক, যেখানে একটি বিরল লক্ষ্য অবস্থা NNS ফুলিয়ে তোলে ঠিক যেভাবে ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণী মূল্য ধসিয়ে দেয় (স্ক্রিনিং অর্থনীতি এবং ক্লিনিক্যাল AI মূল্যায়ন দেখুন)। একটি মনিটরিং নিয়ম যা প্রতি প্রকৃত ধরার জন্য ২০০টি ঘটনা প্রক্রিয়া করতে হয় তা কেবল তখনই চালানোর মূল্য রাখে যদি সেই ধরাটি ঘটনা প্রতি ট্রায়াজ ব্যয়ের অন্তত ২০০ গুণ মূল্যবান হয় — ওপরের স্বাস্থ্য উদাহরণের একই গণিত।

ঝুঁকিপূর্ণ দিক

• মূল ঝুঁকি নির্ভরতা উপেক্ষা: একই স্ক্রিনিং পরীক্ষা বা কর্মসূচির NNS — এবং ব্যয়-কার্যকারিতা — উচ্চ-ঝুঁকি ও নিম্ন-ঝুঁকি জনসংখ্যায় ব্যাপকভাবে ভিন্ন। কোন জনসংখ্যার জন্য গণনা করা হয়েছে তা না বলে কখনো NNS উপস্থাপন করবেন না।
• হর ভুল পড়া: NNS গণনা করে স্ক্রিনকৃত ব্যক্তিদের, ইতিবাচক পরীক্ষাকারী বা চিকিৎসা শুরুকারীদের নয় — এতে ইতিমধ্যে সম্পূর্ণ ফানেলের কার্যকারিতা অন্তর্ভুক্ত, তাই শুধু ইতিবাচকদের গণনা করে এমন কোনো পরিমাপের সাথে কখনো তুলনা করবেন না।
• ফলো-আপ সময় জুড়ে তুলনা: ছোট ফলো-আপ সময় সাধারণত NNS ফুলিয়ে তোলে কারণ সেই জানালায় কম ঘটনা পর্যবেক্ষিত হয়। NNS সংখ্যা তখনই তুলনীয় যখন একই ফলো-আপ সময়কালের জন্য গণনা করা হয়।

উৎস

• Rembold CM. "Number needed to screen: development of a statistic for disease screening." BMJ. 1998;317(7154):307-12.