NNT? Frag danach.

Bevor wir eine Arznei schlucken, eine Therapie beginnen oder uns einer medizinischen Untersuchung unterziehen, sollten wir uns stets nach der NNT erkundigen, der „Number Needed To Treat“: Wie viele Menschen müssen sich darauf einlassen, damit sie einem einzigen nützt? Bleibt uns der Arzt die Antwort schuldig? Dann Vorsicht! Weiß er sie? Dann gibt sie allzuoft Anlass zu berechtigten Zweifeln.

„60 % aller Patienten, die ein Antidepressivum bekommen, geht es daraufhin besser“: Für einen chronisch Niedergeschlagenen klingt das nach einem starken Argument, sich ein solches Medikament verordnen zu lassen.

Dass der Schein trügt, wird uns klar, sobald wir die imposante Besserungsrate in die „Number Needed to Treat“ (NNT) umrechnen: die „Anzahl der notwendigen Behandlungen“, um einem Patienten zu helfen. Dazu müssen wir zunächst wissen, wie vielen depressiven Patienten es besser geht, nachdem sie ein Placebo erhalten haben: 50 %. Der NNT ergibt sich daraus als Kehrwert der Risikodifferenz: Er beträgt 1 geteilt durch (60 % - 50 %) = 1/10, Kehrwert 10.

NNT = 10? Das bedeutet: Von 10 Patienten, die ein Antidepressivum schlucken, profitiert bloß ein einziger davon. Für die übrigen Neun macht es keinen Unterschied, ob sie ein Arzneimittel bekommen oder nicht – abgesehen von Nebenwirkungen und Kosten.

In Wahrheit fällt der Nutzen zumeist aber noch viel geringer aus. Denn die Prozentzahlen, aus denen sich der NNT errechnet, stammen in der Regel aus Studien der Pharmaindustrie. Diese sind häufig nicht nur mangelhaft verblindet, sondern von vornherein so angelegt, dass Versuchspersonen aus genau jener Patientengruppe kommen, die auf das zu prüfende Medikament ohnehin am wahrscheinlichsten anspricht. Und falls diese Trickserei noch nicht ausreicht, erwünschte Ergebnisse zu liefern? Macht nix: Je geringer die festgestellte Differenz zwischen Behandlungs- und Placebogruppe, desto eher bleibt die Studie unveröffentlicht.

Armutszeugnis für vermeintliche „Vorsorge“

Wie gut helfen Medikamente präventiv – wie wahrscheinlich ist es, dass sie einer Erkrankung vorbeugen? Hier fällt die NNT in der Regel noch viel größer aus.

Betrachten wir beispielsweise Statine: Arzneimittel, die Herzinfarkte und Schlaganfälle verhindern sollen, indem sie den Cholesterinspiegel senken. (Näheres über dieses Marketing-Märchen hier ») In einer vom altehrwürdigen Fachjournal Lancet veröffentlichten Untersuchung erhielten Hochrisikopatienten – schon vor Studienbeginn litten sie an Angina pectoris und/oder hatten einen Herzinfarkt erlitten -, fünf Jahre lang das Statin Simvastatin. (1) Am Ende stellte sich heraus: Bei jedem dreißigsten Teilnehmer ließ sich dadurch ein Todesfall verhindern – immerhin, so mag mancher Leser beeindruckt kommentieren. Allerdings sollte er berücksichtigen: Obwohl die Probanden offenkundig in Lebensgefahr waren, bekam während der fünf Studienjahre nur jeder Dritte Aspirin – ein geradezu unmoralisches Versäumnis, denn in der „Sekundärprävention“, bei schon Betroffenen, kann ASS das relative Risiko für erneute Infarkte und ischämische Schlaganfälle um 50 bis 70 % senken. Zudem rauchte jeder Vierte weiterhin – bekanntlich einer der ärgsten kardiovaskulären Risikofaktoren. Hätte man den Studienteilnehmern nicht erheblich billiger und nicht minder effektiv das Leben retten können, wenn man ihnen anstelle von Statinen einfach Aspirin verabreicht und das Rauchen abgewöhnt hätte?

Mietmäuler der Pharmaindustrie preisen Statine sogar schon für Gesunde an. Dafür scheint eine Meta-Analyse von acht Studien zu sprechen, derzufolge die Cholesterinsenker die Gesamtsterblichkeit um 16 % verringerten. Diese Zahl schindet Eindruck, sagt aber beinahe nichts über den präventiven Nutzen aus, solange offen bleibt, wie hoch die Sterberate bei Unbehandelten ausfällt. In den acht berücksichtigten Studien lag sie bei 2,8 %. Welcher NNT entspricht diesem Verhältnis? 223. Das bedeutet: Um einen einzigen Todesfall zu verhindern, müssten 223 Personen mit Statinen behandelt werden (2) – eine eher erbärmliche Relation von Aufwand und Ertrag.

Mit einer NNT von 25 bis 100 kommen Betablocker, verabreicht nach Infarkt zur Vermeidung vorzeitigen Ablebens, auch nicht gerade vertrauenserweckend daher.

Impfungen schneiden ebenfalls alles andere als prächtig ab: Bei über 65-Jährigen müssen sich bis zu 71 gegen Influenza “piksen” lassen, um einem einzigen eine Hospitalisierung zu ersparen. In derselben Altersgruppe müssten 3600 bis 5000 Personen das PCV13-Vakzin gegen Pneumokokken erhalten, um einen einzigen Fall von invasiver Infektion zu verhindern. “Eindrucksvoll wirksam” sieht anders aus.

Was nützten die Covid-“Impf”stoffe? Der hochangesehene griechisch-amerikanische Mediziner, Epidemiologe und Statistiker John Ioannidis nimmt ein Verhältnis von 1 vermiedenem Todesfall pro 5400 Impfdosen an; hierbei greift er vermutlich zu hoch, weil er von fragwürdigen Modellen und Sekundärdaten ausgeht, nicht von tatsächlich beobachteten Fällen. Bei unter 30-Jährigen vermutet Ioannidis 1 gerettetes Leben pro 100.000 Dosen: eine Relation, die angesichts der üblen Nebenwirkungen – von Myokarditis über Thrombosen und allergische Schocks bis zu neurologischen Ausfällen - ein bezeichnendes Licht auf die unsägliche Corona-Impfkampagne wirft.

Mit NNT gegen Werbetricks

All diese Beispiele führen vor Augen, weshalb das Arznei-Telegramm in der NNT eine wichtige “Hilfe für Therapieentscheidungen” sieht: Ärzte lassen sich häufig von Studien leiten, die Wirksamkeitsbehauptungen auf relative Risikoreduktion (RRR) stützen. Diese besagt, wie stark eine medizinische Maßnahme die Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung im Vergleich zur unbehandelten Gruppe prozentual senkt. Mit diesem RRR-Wert lässt sich mächtig Eindruck schinden - er täuscht aber, weil er vom Ausgangsrisiko abhängt.

Absolute Risikoreduktion (ARR) zeigt hingegen die echte Differenz in Prozentpunkten: Um wieviel verringert sich die Gefahr dank der Maßnahme denn wirklich?

Nehmen wir beispielsweise einen neuen Impfstoff gegen eine Krankheit, die – wie zumeist – nur wenige Menschen tatsächlich trifft. Gesetzt der Fall, in einer Studie mit 10.000 Personen erkranken ohne Impfung 50, mit Impfung 20. Demnach senkt der Impfstoff das relative Erkrankungsrisiko um 60 %, was nach einem Riesenerfolg klingt. (Nach diesem Strickmuster konstruierten Pfizer & Co. hanebüchene Wirksamkeitsversprechen für ihre Covid-Spritzbrühen.) In Wahrheit profitieren aber nur 30 von 10.000 Geimpften – das absolute Risiko sinkt also bloß um 0,3 %. Dafür öffnet die NNT die Augen: Um eine einzige Person wirksam zu schützen, mussten sich 333 unnötig “piksen” lassen. “NNT”, lobt das Arznei-Telegramm, “macht den Unterschied zwischen Werbe-Tricks und Realität klar”, beruhend auf einer simplen Tatsache: Je niedriger die NNT, desto wahrscheinlicher der Therapieerfolg.

NNT ergänzt relative Risikoreduktionen, die oft in die Irre führen. Deshalb empfahl David Sackett (1934-2015) – der kanadische Arzt und Epidemiologe, der als Begründer der Evidenzbasierten Medizin gilt -, NNT als intuitiv einleuchtende Maßzahl: „Die NNT gibt an, wie viele Patienten behandelt werden müssen, um bei einem einzigen das gewünschte Ergebnis zu erzielen – eine Zahl, die Ärzte und Patienten unmittelbar verstehen können.“

Weitere Entscheidungshilfen: NNH und NNS

Nicht minder aufschlussreich ist die “Number Needed to Harm” (NNH): Wie viele Personen müssen sich einer Behandlung unterziehen, bis durchschnittlich eine davon einen Schaden erleidet, z.B. eine massive Nebenwirkung? Bei sehr hohen NNH-Werten ist das Risiko hierfür gering, besonders niedrige NNH-Werte warnen vor einem recht hohen Risiko. Bei SSRI-Antidepressiva wie Sertralin und Paroxetin beispielsweise sind NNHs zwischen 5 und 20 typisch: Jeder fünfte bis 20. Patient bricht die Therapie wegen Nebenwirkungen wie Übelkeit, Müdigkeit und sexueller Dysfunktion ab.

Kaum ein Arzt versäumt es, seine Patienten bei jeder Gelegenheit zu ermahnen, wie wichtig “Vorsorge” sei. Darunter versteht er in der Regel nicht etwa eine Lebensweise, die ihn überflüssig macht, weil sie Krankheiten erst gar nicht entstehen lässt – sondern abrechnungsfähige Untersuchungen, um Krankheiten festzustellen, nachdem sie bereits ausgebrochen sind oder sich zumindest schon in gewissen abnormen Parametern abzeichnen. Wie hilfreich solche Maßnahmen wirklich sind, könnte ihre NNS verraten, die “Number Needed to Screen”. Für die Mammographie beträgt sie 746. Das bedeutet: Um einen einzigen Todesfall durch Brustkrebs zu verhindern, müssten über einen Zeitraum von zehn Jahren 746 Frauen pro Jahr untersucht werden.

Für die Koloskopie, zur Vermeidung von Darmkrebs? 455.

Für PSA-Tests zur Prostatakrebs-Vorsorge? 742 bis 1000.

Und für Knochendichte-Messungen, damit man Osteoporose früher entdecken und behandeln kann, um Brüche zu vermeiden? In der großen britischen SCOOP-Studie mit 70- bis 85-jährigen Frauen sank das absolute Risiko, sich in den darauffolgenden fünf Jahren eine Hüftfraktur zuzuziehen, um 0,9 %. Dem entspricht ein NNS von 111. Das heißt: Man müsste 111 ältere Frauen screenen – und gegebenenfalls behandeln -, damit eine einzige von ihnen in den nächsten Jahren keinen Hüftbruch erleidet, zu dem es ohne Screning gekommen wäre.

Was ist von einem Arzt zu halten, der diese aufschlussreichen Werte nicht kennt, sie ignoriert, seinen Patienten verschweigt? Verpflichtet ihn das Gebot der  “Informierten Einwilligung” nicht dazu, sie vorab mitzuteilen? Er handelt fachlich und ethisch fragwürdig. Denn NNT, NNH, NNS machen Risiken und Nutzen greifbar, sie sind essenziell für fundierte Entscheidungen. Punkt.

(Harald Wiesendanger)

Anmerkungen

(1)  Unter dem Handelsnamen Zocor kam Simvastatin in Deutschland 1990 in die Apotheken. Der weltweite Umsatz seit Markteinführung, Generika nach Patentablauf ab 2006 inbegriffen, wird auf 40 bis 60 Milliarden US-Dollar geschätzt.

(2)  Berechnungsgrundlage: Die Sterberate in der unbehandelten Gruppe beträgt 2,8% (Risiko rc = 0,028).​ Durch die relative Risikoreduktion (RRR) von 16% sinkt das Risiko in der behandelten Gruppe auf rt = rc × (1−0,16) = 0,028 ×0,84 = 0,02352 oder 2,352 %.​Die absolute Risikoreduktion (ARR) ist ARR = rc –rt =0,00448 oder 0,448%.​

NNT = (1 geteilt durch ARR) minus (1 geteilt durch 0,00448) ungefähr gleich 223. Diese NNT ist typisch für Statine in der Primärprävention bei niedrigem Ausgangsrisiko (z. B. 2,8% Sterberate), wo der absolute Nutzen klein ist, während er bei höherem Risiko (Sekundärprävention) niedriger ausfällt (z. B. NNT 50–100).