최종 업데이트: 2026-06-23

치료 필요 환자 수(NNT)

치료 필요 환자 수(NNT)는 치료가 얼마나 도움이 되는지를 직관적인 하나의 숫자로 요약합니다. 즉, 한 명이 추가로 이익을 보기 위해 평균적으로 몇 명에게 치료를 해야 하는지를 나타냅니다. 임상의, 근거 검토자, 학생은 이 값을 통해 임상시험의 통계를 노력 대비 보상이라는 실질적인 감각으로 옮깁니다. NNT가 10이라면 평균적으로 열 명이 치료를 받아야 한 명이 추가로 해당 결과를 피하며, 나머지 아홉 명은 그 결과에서 변화를 보지 못합니다.

절대 위험 감소와 상대 위험 감소

NNT는 두 군 사이 위험의 절대적인 차이를 바탕으로 합니다. 따라서 혼동하기 쉬운 두 양을 구분해 둘 필요가 있습니다. 대조군 사건 발생률(CER)은 치료받지 않은 환자 중 해당 결과가 나타난 비율이고, 실험군 또는 치료군 사건 발생률(EER)은 치료받은 환자 중의 비율입니다.

절대 위험 감소는 두 값의 단순한 차이입니다.

$\text{ARR} = \text{CER} - \text{EER}$

상대 위험 감소는 같은 차이를 기저 위험에 견주어 나타냅니다.

$\text{RRR} = \frac{\text{CER} - \text{EER}}{\text{CER}}$

상대 위험 감소는 결과가 처음에 얼마나 흔했는지를 무시하기 때문에 더 인상적으로 들릴 때가 많습니다. 위험을 2%에서 1%로 낮춘 치료는 50%의 상대 감소를 이루지만 절대 감소는 1 백분율 포인트에 불과합니다. NNT는 의도적으로 절대 감소를 사용해, 대표 수치가 듣기 좋은 비율이 아니라 실제 이익을 반영하도록 합니다.

계산식

절대 위험 감소를 알면 치료 필요 환자 수는 단순히 그 역수입니다.

$\text{NNT} = \frac{1}{\text{ARR}} = \frac{1}{\lvert \text{CER} - \text{EER} \rvert}$

역수라는 점은 정의에서 곧바로 따라 나옵니다. 절대 위험 감소가 0.08이라면 치료받은 각 환자가 이익을 보는 한 명이 될 확률은 8%이므로, 한 건의 이익을 쌓는 데 평균적으로 그 위험의 역수만큼이 필요합니다.

$\text{NNT} = \frac{1}{0.08} = 12.5 \text{ patients}$

절댓값 기호는 치료가 오히려 해로운 것으로 드러난 경우에도 크기를 의미 있게 유지합니다. 이 점은 아래에서 다시 다룹니다.

결과를 올림으로 처리하는 이유

계산된 NNT는 보통 소수입니다. 사람을 분수 단위로 치료할 수는 없으므로, 관례적으로 가장 가까운 정수가 아니라 다음 정수로 올립니다. 올림은 추정치를 보수적으로 유지합니다. 계산이 뒷받침하는 것보다 적은 수의 환자만 치료해 이익을 얻는다고 주장하지 않게 됩니다.

예제

어떤 시험에서 연구 기간 동안 대조군 환자의 20%가 심혈관 사건을 겪었고 치료군 환자는 12%였다고 가정합니다. 사건 발생률은 CER = 0.20, EER = 0.12입니다.

올림하면 NNT는 13이 됩니다. 상대 위험 감소 40%가 상당해 보여도, 한 건의 심혈관 사건을 추가로 막으려면 약 열세 명을 치료해야 합니다. NNT를 치료의 부담과 비용에 견주어 보는 것이 시험 결과를 의사 결정으로 바꾸는 과정입니다.

치료가 해를 끼치는 경우

치료군 사건 발생률이 대조군보다 높으면, 치료가 해당 결과를 줄이는 것이 아니라 늘립니다. 이때 동일한 차이의 역수 계산은 해를 끼치는 데 필요한 환자 수(NNH)를 줍니다. 즉, 한 명이 추가로 해를 입기까지 평균적으로 치료해야 하는 환자 수입니다. 계산은 동일하므로, 이 계산기는 어느 경우든 그 크기를 보여 주고 그 값이 이익인지 해인지 표시합니다.

한계

NNT는 그것이 나온 연구의 특정 모집단, 기저 위험, 관찰 기간에 묶여 있습니다. 1년에 걸친 NNT 50과 5년에 걸친 NNT 50은 같지 않으며, 기저 위험이 시험과 다른 환자에게 적용하면 값이 크게 달라질 수 있습니다. NNT 주위의 신뢰구간도 중요한데, 특히 절대 위험 감소가 작고 불확실할 때 그렇습니다. NNT는 단독 결론이 아니라, 바탕이 되는 위험과 함께 보는 의사소통 수단으로 다루어야 합니다.

이 지표의 비율 기반 짝으로는 상대위험도 계산와 오즈비 계산를 참고하십시오.