Pasienter flest har ikke positiv effekt av medisinen de tar. Ja, du leste riktig. Men dette betyr ikke at de fleste tar medisiner ikke har noen positiv effekt. Moderne medisin er fremdeles bra. Hvis legen sier du bør gå på medisiner, bør du ikke sltute med det. Allikevel er det statistisk ubestridelig at du sannsynligvis ikke får positiv effekt av dem. Ok, hvis dette høres forvirrende ut, la meg prøve å gi en forklaring:
Moderne medisin baserer seg på statistikk. Statistikken baserer seg på gruppa, ikke individet. En annen måte å si dette på, er følgende: Sannsynlighet er ikke det samme som en garanti. Denne svakheten kan uttrykkes gjennom et konsept som kalles NNT. NNT står for Number Needed to Treat. Antallet vi trenger å behandle med et medikament (eller en hvilken som helst annen intervensjon, som for eksempel kosthold) over en gitt tid for at én (1) person skal ha nytte av den. (Et relatert konsept er NNH, Number Needed to Harm. Jeg skal ikke gå inn på dette i denne artikkelen.)
Med andre ord er NNT en slags måte å ta hensyn til hvem som ikke kommer til å få en positiv effekt av medisiner over tidsrommet medisinen gis på, uten å ha tilgang på fullstendig informasjon over hvem som blir å få en positiv effekt av dem.
Konseptet er enkelt nok å forstå, men la oss likevel øve opp den praktiske forståelsen vår gjennom et illustrativt eksempel.
Anta at 30 % prosent av en gruppe med høyt blodtrykk får hjerneslag over en periode på 10 år. Av de som ikke har høyt blodtrykk, får 5 % hjerneslag over samme periode. Heldigvis finnes det en blodtrykksnedsenkende medisin vi kan gi som gjør at man får normalt blodtrykk (en risikofaktor for hjerneslag, altså forhindrer vi hjerneslag hvis vi senker blodtrykket). Sett nå at vi ikke har en blodtrykksmåler eller en annen måte å videre ekskludere de som ikke vil ha noen fysiologisk reaksjon til blodtrykksmedisinen vår. Hvor mange er vi da nødt til å behandle for at én av dem skal unngå hjerneslag?
NNT fastslår spørsmålet med en formel. For å finne NNT, tar du 1 delt på den absolutte risikoen for å få en sykdom for gruppa gitt tid. I dette tilfellet er den absolutte risikoen for å få hjerneslag 0,3-0,05 som blir 0,25. Altså 25 % absolutt risiko for å få hjerneslag. NNT blir da 1/0,25=4. Vi trenger med andre ord å behandle fire personer med blodtrykksenkende medisiner for at én av dem skulle unngå hjerneslag over det gitte tidsrommet. Tre av dem ble unødvendig medisinert. Null effekt, i verste fall fikk de bivirkninger.
Tallene er selvsagt bare oppspinn. Poenget med eksempelet over er å gi en viss intuisjon over hvordan formelen og ideen fungerer i praksis. Dette er selvsagt også snakk om å behandle på befolkningsnivå, ikke blant fire pasienter. Vi må tenke over den binomiske fordelinga, altså: På samme måte som man kan få utfallet 2, 2, 3, 6, 1 på fem terningkast, selv om sannsynligheten for å kaste 2 bare er 16,6 %, kan man være heldig og se bedring i alle pasientene – eller uheldig og ikke se bedring i noen. Dessuten har vi ikke sett på hva beregninga av NNT for 10, 15 eller 20 år er. Hvis risikoen for hjerneslag øker, blir NNT naturligvis lavere.
Heldigvis trenger du ikke å regne på dette selv. Det er et veldig hendig nettsted kalt thennt.com hvor du kan du slå opp NNT for ulike medisinske behandlinger. Ifølge nettstedet er man for eksempel nødt til å behandle 60 personer uten hjertesykdom i 5 år for å forhindre ett hjerteinfarkt. For personer med hjertesykdom, er NNT på 39 for å unngå et nytt hjerteinfarkt, og NNT for å redde ett liv er 83.
Jeg forsøkte å finne en behandling som konsekvent ga en gunstig effekt for en pasient – altså en behandling som alltid bedrer en sykdom hos en pasient som gjennomfører en behandling. Antibiotika? Nei. Penicillin? Nei. Paracetamol? Nei. Aspirin? Niks. Warfarin? Nope. Mammografi? Nope, og det har jeg faktisk skrevet om her. Insulin for type 1-diabetikere var det eneste jeg fant, fordi mennesker med T1D dør uten insulin – dermed er NNT på 1. Du behandler én person med en medisin, og redder én.
En viktig nyanse
Statistikk kan fort lure deg. Statistikk er nesten er som en komplisert måte å lyve på. Husk, som jeg sa over: Statistikken baserer seg på gruppa, ikke individet. Å se på tallene på denne måten er misvisende, fordi det er basert på gjennomsnitt i en utvalgt gruppe – ikke en indviduell vurdering, slik legen din vil gjøre av deg. Hvis noen har færre risikofaktorer enn gjennomsnittet, er NNT høyere. Motsatt, hvis en pasient har flere risikofaktorer enn gjennomsnittet, er NNT lavere.
Et annet viktig poeng, som jeg håper observante lesere fikk med seg, er at NNT beregnes ut i fra et gitt tidsrom. Det betyr at NNT synker hvis tidsrommet blir større, og øker hvis tidsrommet blir mindre. Tidsaspektet er svært viktig.
Nå til et praktisk eksempel: Hvis du behandler 100 pasienter med en svært høy risikoprofil (dvs. mange risikofaktorer som øker sjanse for sykdom) over et lengre tidsrom, vil åpenbart langt flere bli skånet fra sykdom på grunn av en medisinsk behandling. Dermed er NNT lav. Om du behandler 100 pasienter med lav risikoprofil over kort tid, blir NNT skyhøy. Derfor er det viktig gode undersøkelser for å filtrere vekk hvem som trenger og hvem som ikke trenger behandling, for å holde NNT lav.
Å behandle eller intervere i tilsynelatende friske personer, er ikke bare unødvendig, men skadelig. NNT blir altså høy, uten at vi redder noen flere av det. Derfor er det litt uroligende når det stadig skal bli mer og mer vanlig å gi antibiotika for enhver minste lille ting. Det kommer ingen til gode å overforbruke medisiner.
Konklusjon?
Medikamenter gir ikke positiv effekt for majoriteten av pasientene som tar dem. Det er unektelig sant. Siden vi imidlertid ikke har noen måte å identifisere de som har en gunstig effekt, står vi igjen med at den mest rasjonelle beslutningen vi kan gjøre for å redde flest mulig liv, er å behandle de mange til fordel for de få.
Noen pasienter har tross alt gunstig effekt av noen av medisinene – og det kan jo bli oss selv.
