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Vol. 142. Núm. 10.
Páginas 451-456 (Mayo 2014)
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Vol. 142. Núm. 10.
Páginas 451-456 (Mayo 2014)
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DOI: 10.1016/j.medcli.2013.05.003
Número necesario de tratamientos: interpretación y estimación en análisis multivariables y con datos censurados
Number needed to treat: Interpretation and estimation in multivariable analyses and censored data
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Inés Gómez-Aceboa,??
Autor para correspondencia
ines.gomez@unican.es

Autor para correspondencia.
, Trinidad Dierssen-Sotosb, Javier Llorcac
a Facultad de Medicina, Universidad de Cantabria, Santander, España
b Centro de Investigación Biomédica en Red de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), España
c Instituto de Formación e Investigación Marqués de Valdecilla (IFIMAV), Santander, España
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Tablas (5)
Tabla 1. Cálculo del número necesario de tratamientos a partir de una tabla 2×2
Tabla 2. Cálculo del número necesario de tratamientos para beneficiar y para perjudicar en distintos escenarios de análisis
Tabla 3. Cálculo del intervalo de confianza del número necesario de tratamientos en distintos escenarios de análisis
Tabla 4. Resultados de supervivencia mediante Kaplan-Meier en un hipotético ensayo clínico sobre la eficacia de la estatistina comparada con placebo
Tabla 5. Número necesario de tratamientos con interferón alfa para evitar un caso de hepatocarcinoma en pacientes cirróticos infectados con el virus de la hepatitis C
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Resumen

El número necesario de tratamientos se ha recomendado como una forma sencilla de transmitir los resultados de un estudio, especialmente de un ensayo clínico. La mayor parte de las publicaciones lo estiman a partir de una tabla 2×2, como el inverso de la reducción absoluta de riesgos. No obstante, se ha llamado la atención sobre algunas limitaciones: la interpretación no resulta tan sencilla como se había pretendido, frecuentemente se ignora la estimación del intervalo de confianza, y los estudios en los que se estima una medida de efecto ajustado por factores de confusión no pueden utilizar las tablas 2×2 en el cálculo del número necesario de tratamientos. En este trabajo revisamos la forma de obtener la estimación puntual y el intervalo confianza en 4 situaciones: tablas 2×2, regresión logística, método de Kaplan-Meier y regresión de Cox.

Palabras clave:
Ensayos clínicos
Estimador de Kaplan-Meier
Estudios epidemiológicos
Número necesario de tratamientos
Reducción absoluta de riesgos
Regresión logística
Regresión de Cox
Abstract

Number needed to treat has been recommended as an easy way to transmit results from a trial, especially controlled clinical trials. Most articles estimate it from a 2×2 table, as the inverse of the absolute risk reduction. However, some limitations have been pointed out: The interpretation is not as easy as claimed, confidence intervals are frequently not estimated, and the estimation from 2×2 tables is inadequate when the main effect measure has been estimated adjusting for confounding factors. In this paper, we revise how to obtain point estimations and confidence intervals of number needed to treat in 4 situations: 2×2tables, logistic regression, Kaplan-Meier method, and Cox regression.

Keywords:
Controlled clinical trials
Kaplan-Meier estimation
Epidemiologic method
Number needed to treat
Absolut risk reduction
Logistic regression
Cox regression

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