Число, которое необходимо обследовать (Number Needed to Screen, NNS)

NNS — это число людей, которых нужно обследовать скринингом (а не только лечить), чтобы предотвратить один неблагоприятный исход за заданный период наблюдения, исходя из базового риска популяции и относительного снижения риска, достигаемого ранним выявлением и лечением. Это аналог NNT на уровне программы скрининга: NNT спрашивает, сколько человек нужно пролечить, чтобы предотвратить исход; NNS спрашивает, сколько человек должны пройти весь путь скрининга и последующего лечения, чтобы к этому прийти.

Почему это важно

Rembold ввёл NNS в 1998 году именно для того, чтобы программы скрининга можно было сравнивать на одной основе с лечением, поскольку заглавная цифра относительного снижения риска для скринингового теста скрывает две вещи, которые лечение не скрывает: базовый риск популяции, которую реально приглашают на скрининг, и то, что все обследуемые несут стоимость теста и бремя ложноположительных результатов, а не только меньшинство, которое позже получит пользу. Критерий затратной эффективности Национального комитета по скринингу Великобритании (см. Экономику скрининга) построен на этом различии: программа скрининга с впечатляющим относительным снижением риска в популяции с низким базовым риском всё равно может иметь NNS в тысячи, и тогда стоимость программы на предотвращённый исход становится настоящим вопросом.

Математика

NNS = 1 / (базовый_риск × относительное_снижение_риска)

базовый_риск                  = вероятность исхода в обследуемой популяции
                                за период наблюдения (0–1)
относительное_снижение_риска  = пропорциональное снижение риска, достигаемое
                                ранним лечением, которое делает возможным
                                скрининг (0–1)

стоимость_программы_на_предотвращённый_исход = NNS × стоимость_одного_скрининга

Сравните напрямую с NNT: NNS сворачивает эффективность всей воронки «скрининг → диагностика → лечение» в одно число, тогда как NNT предполагает, что пациент уже диагностирован и начал лечение.

Практический пример

У целевой популяции программы скрининга базовый риск события за период исследования составляет 2 % (базовый_риск = 0,02), а раннее выявление достигает относительного снижения риска в 25 % (относительное_снижение_риска = 0,25):

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

Чтобы предотвратить один исход, нужно обследовать 200 человек.

При £50 за скрининг:
Стоимость программы на предотвращённый исход = 200 × £50 = £10,000

Эти £10 000 следует сопоставить со стоимостью самого исхода и теми QALY, которые он стоил бы, — то же сравнение, которое Экономика профилактики делает для профилактических программ вообще.

Связь с разработкой программного обеспечения

NNS — это «сколько пользователей, событий или запросов должно пройти через рабочий процесс обнаружения или сортировки, чтобы поймать один настоящий положительный случай, требующий действий», — напрямую важно для систем мониторинга и сортировки на основе оповещений, где редкое целевое состояние раздувает NNS так же, как обрушивает положительную прогностическую ценность (см. Экономику скрининга и Клиническую оценку ИИ). Правило мониторинга, которому нужно обработать 200 событий на каждую реальную находку, стоит запускать, только если находка стоит не менее чем в 200 раз больше стоимости сортировки на событие, — та же арифметика, что и в медицинском примере выше.

Подводные камни

Игнорирование зависимости от базового риска: один и тот же скрининговый тест или программа имеют сильно различающиеся NNS — и затратную эффективность — в популяциях высокого и низкого риска. Никогда не приводите NNS, не называя популяцию, для которой он рассчитан.
Неверное чтение знаменателя: NNS считает обследованных людей, а не тех, у кого положительный результат или кто начал лечение; он уже включает эффективность всей воронки, поэтому его никогда нельзя сравнивать с мерой, считающей только положительных.
Сравнение между разными периодами наблюдения: более короткий период наблюдения обычно раздувает NNS, потому что в этом окне наблюдается меньше событий. Значения NNS сопоставимы только если рассчитаны для одной и той же длительности наблюдения.

Источники

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