Zusammenfassung
Die beschreibende Statistik kategorialer Daten kann in vielen Punkten auf Tabellen
zurückgeführt werden. Bei der Konzeption der Tabellen muss bedacht werden, welche
Prozentzahlen sinnvollerweise angegeben werden sollen: Es empfiehlt sich, kausale
Einflussgrößen in den Zeilen der Tabellen abzutragen und Prozentzahlen entsprechend
auf diese Zeilenangaben zu beziehen („Zeilenprozente”). Speziell für den Vergleich
von Erfolgshäufigkeiten (d. h. für Daten der Form „Therapie erfolgreich ja/nein?”)
zwischen zwei konkurrierenden Therapieregimes bietet sich bei prospektiven Studien
zur Zusammenfassung der resultierenden 4-Felder-Tafel auch das relative Risiko an,
der Quotient der Therapiehäufigkeiten. Deren Differenz, das absolute Risiko der ersten
Therapie gegenüber der zweiten, wird auch oft umgerechnet in die NNT („Number Needed
to Treat”), welche inzwischen in jeder Publikation zu prospektiven Therapiebewertungen
zusätzlich zu den Therapieerfolgshäufigkeiten angegeben werden sollte. Während z.
B. bei der Bewertung einer Impfprophylaxe das relative Risiko angibt, um wie viel
Prozent das Risiko einer Erkrankung nach Impfung gesenkt wird gegenüber ungeimpften
Personen, beschreibt die NNT, wie viel Personen geimpft werden müssen, um eine Erkrankung
zu verhindern. Dieses Maß bietet sich organisch an als Ausgangspunkt gesundheitsökonomischer
Evaluationen von Therapie- und Präventionskonzepten.
Abstract
Description of categorial data can often be based on contingency tables. However,
percentages appearing in such tables must be meaningful: For most applications, it
may be useful to employ factors of causal influence as the row entry variable and
relate percentages to sub-groups defined by these row entries („row percentages”).
The comparison of success frequencies (i. e. binary information on „therapy success
yes/no”) may be based on two therapies, respective success frequencies and their ratio,
the relative risk. In addition the success frequencies' difference, the absolute (or
excess) risk, can be transformed into the „number needed to treat” (NNT). Many international
journals demand this surrogate measure for the short summary of clinical and epidemiological
trial reports, since it allows a direct comparison of the results at hand with the
results of previous trials. If, for example, prophylactic vaccination strategies are
evaluated, the relative risk estimates the order of risk reduction by vaccination,
whereas the NNT estimates the number of patients needed to treat or vaccination needed
to apply to avoid disease occurrence.
Schlüsselwörter
Zeilenprozente - absolutes Risiko - relatives Risiko - Number Needed to Treat
Key words
Row percentages - absolute (excess) risk - relative risk - number needed to treat
