最後更新：2026-06-23

益一需治數（NNT）

益一需治數（NNT）以單一且直觀的數值，概括一項治療帶來多少助益：平均須有多少名患者接受該治療，才能讓多一名患者獲益。臨床人員、實證審查者與學生藉此將臨床試驗的統計數據，轉換為對「投入與回報」的實際感受。NNT 為 10 表示平均須有十人接受治療，才能讓多一人避免所研究的結果發生；其餘九人在該結果上並無改變。

絕對風險下降與相對風險下降

NNT 建立在兩組之間風險的「絕對」差異之上，因此值得先區分兩個容易混淆的量。對照組事件發生率（CER）是未接受治療的患者中發生該結果的比例，實驗組或治療組事件發生率（EER）則是接受治療的患者中發生該結果的比例。

絕對風險下降是兩者單純的差值：

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

相對風險下降則以基準風險為比較對象，將同一差值換算為比例：

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

相對風險下降聽起來往往較為亮眼，因為它忽略了該結果原本有多常見。一項將風險由 2% 降至 1% 的治療，相對下降達 50%，但絕對下降僅 1 個百分點。NNT 刻意採用絕對下降，使主要數值反映實際獲益，而非一個看似漂亮的比值。

公式

求得絕對風險下降後，益一需治數即為其倒數：

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

此倒數關係直接源自定義。若絕對風險下降為 0.08，則每位接受治療的患者有 8% 的機率成為獲益的那一位，因此平均而言，須累積到該風險的倒數人數才能換得一次獲益：

$\text{NNT} = \frac{1}{0.08} = 12.5 \text{ 名患者}$

絕對值符號使此數值在治療結果其實為有害時仍具意義，這一點將於下文說明。

結果為何要無條件進位

原始 NNT 通常為小數。由於無法治療不足一人的患者，慣例上會無條件進位至下一個整數患者數，而非四捨五入。無條件進位使估計值偏保守：不致宣稱以少於算式所支持的患者數即可獲益。

計算範例

假設某試驗報告指出，研究期間對照組有 20% 的患者發生心血管事件，治療組則為 12%。事件發生率為 CER = 0.20、EER = 0.12。

無條件進位後 NNT 為 13：即使相對風險下降達 40% 聽來相當可觀，仍須約十三名患者接受治療，才能多預防一次心血管事件。將 NNT 與治療的負擔及成本相互權衡，才能把試驗結果轉化為決策。

治療造成危害時

若治療組事件發生率高於對照組，治療反而增加而非降低該結果的發生。此時以同樣的「差值取倒數」算式可求得益一致害數（NNH）：平均須治療多少名患者，才會多使一名患者受到危害。其算式完全相同，因此本計算器無論結果為獲益或危害皆會回報其數值大小，並標示該數值代表獲益或危害。

限制

NNT 與其來源研究的特定族群、基準風險及時間範圍密切相關。一年內 NNT 為 50 的治療，與五年內 NNT 為 50 並不相同；當套用於基準風險不同於試驗對象的患者時，此數值可能大幅改變。NNT 周圍的信賴區間同樣重要，尤其在絕對風險下降很小且不確定時。NNT 宜視為與基礎風險並陳的溝通輔助，而非單獨成立的定論。

關於此指標以比值為基礎的相關量，可參見 相對風險計算機 與 勝算比計算機。