필요선별수(NNS)

NNS는 정의된 추적 기간 동안 한 건의 유해한 결과를 예방하기 위해 (치료가 아니라) 선별검사를 받아야 하는 사람의 수로, 집단의 기저 위험과 조기 발견 및 치료가 달성하는 상대위험 감소가 주어졌을 때의 값입니다. 이는 NNT의 선별 프로그램 수준 유사물입니다. NNT가 한 건의 결과를 예방하려면 몇 명을 치료해야 하는지를 묻는다면, NNS는 거기에 이르기 위해 선별한 뒤 치료하는 전체 경로를 몇 명이 거쳐야 하는지를 묻습니다.

왜 중요한가

Rembold는 1998년에 선별 프로그램을 치료와 같은 기준에서 비교할 수 있도록 NNS를 도입했습니다. 선별검사의 표제 상대위험 감소는 치료의 그것이 숨기지 않는 두 가지를 숨기기 때문입니다. 하나는 실제로 선별에 초대되는 집단의 기저 위험이고, 다른 하나는 나중에 혜택을 보는 소수만이 아니라 선별을 받은 모든 사람이 검사의 비용과 위양성의 부담을 진다는 사실입니다. 영국 국가선별위원회의 비용효과성 관문(선별검사 경제학 참고)은 바로 이 구분 위에 세워져 있습니다. 기저 위험이 낮은 집단에서 인상적인 상대위험 감소를 보이는 선별 프로그램도 NNS가 수천에 이를 수 있으며, 그 시점에서는 예방한 결과 한 건당 프로그램 비용이 진짜 질문이 됩니다.

수식

NNS = 1 / (기저위험 × 상대위험감소)

기저위험       = 추적 기간 동안 선별 대상 집단에서 결과가 발생할 확률(0–1)
상대위험감소   = 선별로 가능해진 조기 치료가 달성하는 위험의
                 비례적 감소(0–1)

예방한 결과 한 건당 프로그램 비용 = NNS × 선별 1회당 비용

NNT와 직접 비교해 보세요. NNS는 선별 → 진단 → 치료라는 깔때기 전체의 효과를 하나의 수로 접어 넣는 반면, NNT는 환자가 이미 진단받아 치료를 시작한다고 가정합니다.

계산 예시

선별 프로그램의 대상 집단은 연구 기간 동안 사건의 기저 위험이 2%(기저위험 = 0.02)이고, 조기 발견은 25%의 상대위험 감소(상대위험감소 = 0.25)를 달성합니다.

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

결과 한 건을 예방하려면 200명을 선별해야 한다.

선별 1회당 £50일 때:
예방한 결과 한 건당 프로그램 비용 = 200 × £50 = £10,000

그 £10,000이 결과 자체의 비용과 그로 인해 잃었을 QALY에 견주어 따져 봐야 할 수치이며, 예방 경제학이 예방 프로그램 일반에 대해 하는 것과 같은 비교입니다.

소프트웨어 공학과의 연관성

NNS는 "조치할 가치가 있는 진양성 하나를 잡으려면 탐지나 분류(triage) 흐름에 몇 명의 사용자, 이벤트, 요청을 통과시켜야 하는가"입니다. 이는 유병률이 낮은 대상 상태가 양성예측도를 무너뜨리는 것과 똑같이 NNS를 부풀리는 경보 기반 모니터링 및 분류 시스템과 직접 관련됩니다(선별검사 경제학과 임상 AI 평가 참고). 실제 적발 한 건당 200건의 이벤트를 처리해야 하는 모니터링 규칙은, 적발이 이벤트당 분류 비용의 최소 200배 가치가 있을 때에만 실행할 가치가 있습니다. 위 보건 계산 예시와 정확히 같은 산술입니다.

함정

• 기저 위험 의존성을 무시하기: 같은 선별검사나 프로그램도 고위험 집단과 저위험 집단에서 NNS와 비용효과성이 크게 다릅니다. NNS는 계산된 집단을 밝히지 않고는 절대 인용하지 마세요.
• 잘못된 분모를 세기: NNS는 선별받은 사람 수를 세는 것이지 양성 판정을 받았거나 치료를 시작한 사람이 아닙니다. 이미 깔때기 전체의 효과를 내포하므로 양성자만으로 센 지표와 비교해서는 안 됩니다.
• 추적 기간을 가로질러 비교하기: 추적 기간이 짧으면 관찰 창 안에서 일어나는 사건이 적기 때문에 일반적으로 NNS가 부풀려집니다. NNS 수치는 같은 추적 기간으로 계산되었을 때에만 비교할 수 있습니다.

출처

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