"위험 50% 감소"는 몇 명인가 — 상대위험·절대위험·NNT를 읽는 법

나쁜 콜레스테롤을 똑같은 폭만큼 낮춰도, 심혈관 위험이 몇 % 줄어드는지는 무리마다 다르게 나옵니다. 콜레스테롤 약 시험 17편을 모아 보면, 1 mmol/L를 낮출 때마다 위험이 줄어든 몫은 심혈관 사건이 드문 쪽에서 컸고 잦은 쪽에서 작았습니다. 위약을 받은 사람들 사이에서 심혈관 사건이 한 해에 1%꼴로 생기는 수준에서는 36%였고, 3%꼴로 생기는 수준에서는 13%였습니다 (PMID 42404863).

이 결과는 시리즈의 첫걸음 편 「위험이 절반으로 줄었다면, 몇 명이 덜 아픈가」가 정해 둔 가정과 부딪힙니다. 그 편은 원래 위험이 20%인 무리에서도 0.2%인 무리에서도 상대위험감소는 똑같이 50%라고 정해 두고 셈을 했습니다. 상대위험감소는 위험이 원래 크기의 몇 %만큼 줄었는지를 나타내는 값입니다. 이 글은 첫걸음 편이 남겨 둔 두 가지를 이어서 다룹니다. 하나는 그 가정이 실제 연구에서 흔들리는 자리입니다. 다른 하나는 「몇 명을 치료해야 한 명이 덕을 보는가」를 나타내는 NNT가 얼마나 흔들릴 수 있는지를 읽는 법입니다.

⚠️ 아래 나오는 약·훈련의 이름은 전부 숫자를 읽는 법을 보이기 위한 사례입니다. 어떤 치료를 쓸지 말지에 대한 판단이 아니고, 각 숫자는 그 연구의 대상·기저위험·관찰기간 안에서만 뜻을 갖습니다.

첫걸음 편에서 세운 숫자들

각 집단에서 그 일이 실제로 일어난 비율이 절대위험입니다. 치료하지 않은 집단에서 그 일이 일어나는 비율이 기저위험이고, 비교의 출발점입니다. 두 집단의 절대위험으로 숫자 셋을 만듭니다. 치료한 집단의 절대위험을 치료하지 않은 집단의 절대위험으로 나누면 상대위험입니다. 1에서 상대위험을 빼면 상대위험감소입니다. 두 절대위험을 빼면 절대위험감소이고, 퍼센트끼리 뺀 값이라 단위를 %포인트로 적습니다.

상대위험감소에 기저위험을 곱해야 절대위험감소가 나옵니다. 그래서 상대적 숫자에서 「몇 명」으로 건너가려면 기저위험을 반드시 거쳐야 합니다. NNT는 절대위험감소의 역수로, 한 명이 덕을 보려면 몇 명이 치료받아야 하는지를 나타내는 수입니다. 이 셈 때문에 「몇 % 감소」라는 제목 한 줄을 만나면 「몇 명 중에서?」와 「얼마 동안?」을 묻습니다.

이 글에는 숫자 뒤 괄호 안에 범위가 자주 붙습니다. 신뢰구간은 추정이 얼마나 흔들릴 수 있는지를 적는 범위입니다. 괄호 안의 두 숫자가 그 범위의 양 끝입니다. 그 범위가 무엇을 말하는지는 숫자 첫걸음의 「한 번 센 숫자는 얼마나 흔들리나 — 괄호 안 두 숫자, 신뢰구간」이 다룹니다.

첫걸음 편은 원래 위험이 서로 다른 세 무리를 표 한 장에 놓고, 세 줄 모두 상대위험감소를 50%로 정해 두었습니다. 그 정해 둔 값이 실제로도 맞는가가 이 글의 첫 질문입니다.

50%는 어느 무리에서나 50%인가

첫머리의 콜레스테롤 숫자는 메타분석에서 나왔습니다. 메타분석은 여러 시험의 결과를 모아 하나로 합쳐 보는 분석입니다. 이 메타분석은 콜레스테롤 약을 위약과 견준 무작위 시험 17편, 105,879명을 모았습니다. 대상은 심혈관 병을 앓은 사람이 없거나 적은(20% 미만) 인구입니다. 센 사건은 심혈관 사망·비치명적 심근경색·비치명적 뇌졸중을 묶은 6,076건이고, 추적 기간 중앙값은 4.4년입니다.

분석의 열쇠는 시험마다 원래 사건률이 달랐다는 점입니다. 위약을 받은 쪽(위약군)에서 사건이 생기는 비율은 시험에 따라 한 해 0.52%에서 3.78%까지 퍼져 있었습니다. 저자들은 시험마다 이 사건률과 1 mmol/L당 상대위험감소를 짝지어 놓고, 둘의 관계를 선 하나로 그려 봤습니다(회귀). 그 선에서 1 mmol/L당 상대위험감소는 사건률이 한 해 1%인 수준에서 36%, 3%인 수준에서 13%로 줄었습니다(p < 0.0001, 우연만으로는 이만한 관계가 나오기 어렵다는 표시). 원래 사건이 잦은 쪽일수록, 같은 폭을 낮췄을 때 위험이 줄어드는 몫이 작았다는 뜻입니다.

저자들의 결론은 두 갈래입니다. 첫째, 1차 예방 인구, 곧 아직 병을 앓지 않은 사람들 가운데 위험이 낮은 쪽이 1 mmol/L당 유의하게 더 큰 상대적 이득을 얻습니다. 둘째, 위험이 높은 인구는 1 mmol/L당 이득이 더 적어서, 비슷한 상대적 이득을 얻으려면 콜레스테롤을 더 많이 낮춰야 합니다 (PMID 42404863).

이 결과를 사람 수로 옮길 때는 원래 사건률을 함께 봐야 합니다. 상대위험감소가 작아진 쪽은 원래 사건이 더 자주 생기는 쪽이기 때문입니다. 앞에서 본 셈대로 상대위험감소에 원래 사건률을 곱하면, 1 mmol/L당 한 해 0.36%포인트(사건이 드문 쪽)와 0.39%포인트(잦은 쪽)가 나옵니다. 둘 다 0.4%포인트 안팎입니다. 상대적 몫은 크게 달랐지만, 사람 수로 옮기면 비슷한 크기가 된다는 뜻입니다.

이 곱셈에는 조건이 셋 붙습니다. 첫째, 실제로 낮춘 폭은 시험마다 달랐으므로 이 값은 1 mmol/L당 값이고, 실제로 덜 걸린 사람 수가 아닙니다. 둘째, 이 곱셈은 초록의 두 숫자로 이 글이 한 산수입니다. 초록에 신뢰구간 없이 적힌 점추정(자료에서 얻은 숫자 하나) 두 개라서, 둘 중 어느 쪽이 더 큰지는 정하지 못합니다. 셋째, 저자들이 말한 「더 적은 이득」은 1 mmol/L당 상대적 이득이라, 이 곱셈과 부딪히지 않습니다.

상대위험감소가 무리를 옮길 때 늘 크게 흔들리는 것은 아닙니다. 아스피린·스타틴·혈압약 두 가지를 한 알에 넣은 복합제를 위약과 무작위로 견준 시험이 그 예입니다. 대상은 378명으로, 이 약의 어느 성분도 따로 쓸 이유(적응증)가 없지만 5년 심혈관 위험이 7.5% 이상으로 추정된 사람들이었습니다. 시험이 끝난 뒤 자료를 다시 나눠 본 분석(사후분석)에서, 위험인자가 줄어든 폭은 무리마다 크게 갈렸습니다. 시험 시작 때 나쁜 콜레스테롤이 높았던 쪽은 위약보다 1.1 mmol/L 더 내려갔고, 낮았던 쪽은 0.6 mmol/L 더 내려갔습니다. 그 감소폭에서 계산한 상대위험감소는 평균 48%(95% 신뢰구간 43–52)였습니다. 시험 시작 때의 나쁜 콜레스테롤과 추정 심혈관 위험은 이 값을 유의하게 바꾸는 인자였습니다. 저자들은 복합제가 위험인자에 미치는 효과가 그 위험인자의 수준에 따라 달라진다고 결론짓습니다.

다만 시험 시작 때의 콜레스테롤이나 혈압으로 나눈 무리 사이에서, 위험인자 감소폭은 크게 달랐지만 그 감소폭으로 계산한 상대위험감소는 중간 정도로만 달랐습니다. 저자들은 이것이 위험인자가 약간만 높아도 전체 심혈관 위험이 올라간 사람은 복합제로 이득을 볼 수 있음을 시사한다고 적습니다 (PMID 26743587).

두 결과가 함께 말하는 것은 하나입니다. 「상대위험감소는 무리를 옮겨도 그대로다」는 자료마다 확인해야 할 가정입니다. 사건을 직접 센 콜레스테롤 메타분석에서는 크게 흔들렸고, 위험인자 감소폭으로 계산한 복합제 분석에서는 중간 정도로만 흔들렸습니다.

NNT에도 같은 문제가 따라옵니다. NNT는 상대위험감소와 기저위험 둘에 반비례합니다. 둘 중 어느 쪽이 작아져도 NNT는 커진다는 뜻입니다. 그래서 평균 NNT가 좋아 보여도, 누가 이득을 볼지 예측하는 힘이 약할 때는 일부 무리(하위군)의 반응이 매우 나쁘거나 해를 입을 수 있습니다. 이 점을 진단검사에 빗대 정리한 비평의 저자는, 그럴 때 NNT는 오도할 수 있으니 그 값어치를 신중히 따져야 한다고 맺습니다. 그리고 평균보다 신뢰구간의 상한이 NNT를 더 잘 반영할 수 있다고 덧붙입니다 (PMID 36170611). NNT의 상한은 더 많은 사람을 치료해야 한 명이 덕을 본다는 쪽, 곧 덜 낙관적인 쪽 끝입니다.

NNT에 붙는 범위를 읽는 법

여자 선수의 무릎 전방십자인대 손상을 신경근 훈련으로 줄이는 효과는 같은 자료가 두 척도로 나란히 적혀 있습니다 (전향적 대조연구 12편을 모은 검토, PMID 22745221). 다른 선수와 부딪히지 않고 생긴 손상만 보면 상대위험감소는 73.4%(95% 신뢰구간 62.5–81.1)입니다. 같은 효과를 NNT로 적으면, 그런 손상 한 건을 막으려면 한 시즌 동안 108명(95% 신뢰구간 86–150)을 훈련시켜야 합니다. 부딪혀 생긴 손상까지 넣은 전체 손상으로 넓히면 상대위험감소는 43.8%(28.9–55.5), NNT는 120명(74–316)입니다.

같은 효과가 상대위험감소로는 크게, NNT로는 수수하게 들립니다. 저자들도 상대위험감소는 예방 효과를 가리키지만, 비교적 큰 NNT는 한 건을 막는 데 많은 선수가 필요하다는 뜻이라고 정리합니다. 그리고 NNT를 줄이려면 위험이 큰 선수를 가려내는 선별 체계를 만들자고 제안합니다 (PMID 22745221).

괄호 안의 범위가 신뢰구간입니다. 이 NNT에는 「얼마 동안?」의 답인 기간(한 시즌)과 범위가 함께 붙어 있어서, 읽을 재료가 갖춰져 있습니다.

NNT의 범위는 대개 따로 재지 않고 절대위험감소의 범위에서 계산합니다. NNT의 신뢰구간은 절대위험감소 신뢰구간의 양 끝을 각각 역수로 뒤집고 서로 자리를 바꿔서 얻을 수 있습니다 (PMID 11306148). 이 글이 만든 예로 보겠습니다. 절대위험감소가 2%포인트이고 그 신뢰구간이 1~3%포인트라고 하겠습니다. 그러면 NNT는 1 ÷ 0.02 = 50입니다. 범위는 1 ÷ 0.03 ≈ 33에서 1 ÷ 0.01 = 100까지입니다. 절대위험감소의 위쪽 끝이 NNT의 아래쪽 끝이 되는 것이 「자리를 바꾼다」는 뜻입니다.

뒤집고 나면 범위가 좌우로 고르지 않습니다. 절대위험감소의 범위가 점추정을 가운데 두고 양쪽으로 같은 폭이어도, NNT의 범위는 큰 숫자 쪽으로 길게 늘어집니다. 위 예에서 33은 50에서 17 떨어져 있지만, 100은 50 떨어져 있습니다. 앞 검토의 전체 손상 NNT도 120이 74와 316 사이에서 아래쪽 끝에 가깝게 놓여 있습니다. 다만 그 검토가 범위를 어떻게 구했는지는 초록에 없습니다.

절대위험감소의 범위를 구하는 계산법에도 함정이 있습니다. 이 방법을 정리한 2001년 논문에 따르면, 실무에서 쓰이는 계산법은 단순한 왈드 방법 하나뿐인 듯한데, 이 방법은 많은 경우 구간을 너무 짧게 잡습니다. 구간이 짧으면 추정이 실제보다 덜 흔들리는 것처럼 보입니다. 저자는 윌슨 점수 방법이라는 다른 계산법을 쓰면 NNT 신뢰구간의 계산과 제시가 나아진다는 것을 보입니다 (PMID 11306148).

가장 읽기 어려운 경우는 절대위험감소의 범위가 0을 품을 때입니다. 범위가 0을 품는다는 것은 효과가 없을 가능성을 자료가 배제하지 못한다는 뜻입니다. 이 글이 만든 두 번째 예로, 절대위험감소가 1%포인트이고 신뢰구간이 −1~3%포인트라고 해 보겠습니다. NNT는 100입니다. 범위의 위쪽 끝 3%포인트는 NNT 33이 됩니다. 문제는 아래쪽 끝으로 가는 길입니다. 절대위험감소가 0에 가까워질수록 NNT는 끝없이 커지고, 0을 지나 음수가 되면 치료가 오히려 해를 더한다는 쪽으로 넘어갑니다.

해를 더하는 쪽의 숫자에는 따로 이름이 있습니다. NNH는 그 해로운 일이 한 건 더 생길 때까지 치료하게 되는 인원입니다. NNT를 해석할 때 기저위험·시간·신뢰구간을 함께 고려하라고 권하는 임상가용 해설도 이 NNH를 NNT의 짝으로 소개합니다 (PMID 40839106). 위 예의 아래쪽 끝 −1%포인트는 NNH 100입니다. NNT의 눈금은 1에서 시작해 무한대를 지나 −1로 이어집니다 (PMID 11306148). 덕을 보는 쪽 숫자가 끝없이 커지다가 무한대를 넘으면, 해를 입는 쪽 숫자로 이어진다는 뜻입니다. 그래서 이 예의 범위는 「덕을 보는 쪽으로 33명에서 무한대까지」와 「해를 입는 쪽으로 100명에서 무한대까지」, 두 토막이 됩니다.

절대위험감소의 범위가 0을 품으면, NNT의 범위는 무한대를 지나 두 토막으로 끊어집니다. 한 제안 논문은 이 끊어짐을 NNT의 첫째 한계로 듭니다. NNT는 이해하기 쉬운 절대 효과 지표이지만, 절대위험감소(위험차)가 통계적으로 유의할 때만 말이 된다는 것입니다. 유의하지 않으면 NNT의 신뢰구간이 끊어진 구간이 되어 그럴듯하지 않은 값들까지 품습니다. 둘째 한계는 이득과 해를 NNT 눈금 위에서 맞바꿔 보는 셈이 복잡해진다는 것입니다. 이 논문은 진료지침·정책·의료기술평가 같은 의사결정 맥락에서 NNT를 그만 쓰자고 제안합니다 (PMID 40782977). 그보다 앞선 종설도 NNT의 신뢰구간은 해석하기 어려울 수 있다고 적었습니다 (PMID 16174840).

범위가 빠진 NNT

논문에 실린 NNT에는 범위가 자주 빠집니다. 영향력 상위 25개 일반·내과 학술지에서 NNT를 보고한 약물 개입 연구 51편을 살펴보니, NNT에 신뢰구간까지 적은 것은 32편(62.7%)이었습니다 (PMID 28571585). 「몇 명 중에서?」와 「얼마 동안?」에 답하는 재료도 늘 붙지는 않았습니다. 기저위험을 적은 것은 72.5%, 기간을 적은 것은 74.5%였습니다.

계산법이 맞지 않는 경우도 있었습니다. 기본적인 계산 권고를 따르지 않은 연구는 15편(29.4%)이었고, 메타분석에서는 23편 중 13편(56.5%)으로 특히 많았습니다. 저자들은 NNT가 임상 결정을 돕는 쓸모가 있지만, 불완전하게 보고되면 해석할 수 없고 계산법이 연구 설계와 변수에 맞지 않으면 오도할 수 있다고 결론짓습니다. 이 결과는 추가 연구로 확인될 필요가 있다고 덧붙입니다 (PMID 28571585).

메타분석으로 NNT를 낼 때는 정해야 할 값이 하나 더 있습니다. 오즈비나 위험비(상대위험)처럼 두 집단을 나눈 상대 지표에서 NNT를 계산하려면, 대조군에서 사건이 생기는 비율, 곧 기저위험을 값 하나로 정해야 합니다. 그 값으로 연구들의 평균, 메타분석으로 합친 값, 전문가 의견 가운데 무엇을 쓰느냐에 따라 NNT가 달라집니다. 알츠하이머 인지개선제 연구들로 예를 든 방법론 논문은, 그 선택이 NNT와 의사결정에 영향을 줄 수 있어 해석에 주의가 필요하다고 맺습니다 (PMID 30905696). 메타분석이 내놓은 NNT 하나 뒤에는 이 선택이 들어 있다는 뜻입니다.

범위와 기저위험이 빠진 NNT가 실제로 어떻게 생겼는지는 한 메타분석의 초록에서 볼 수 있습니다. 이 메타분석은 무작위 시험 25편·환자 109,846명으로 GLP-1 수용체작용제라는 약물군을 위약과 비교했고, 평균 추적기간은 3.48 ± 1.51년입니다. 결과별 상대위험은 서로 비슷했습니다. 심근경색 0.86, 심혈관 사망 0.87, 주요 심혈관 사건 0.87, 뇌졸중 0.88이고, 모두 p < 0.01입니다. 같은 자료의 NNT는 차례로 207명, 170명, 67명, 335명이었습니다. 위장관 이상반응은 상대위험 1.55에 NNH 9였습니다. 저자들의 결론은 이 약물군이 2형 당뇨병 유무와 이전 심혈관질환 유무를 아우르는 넓은 범위의 환자에서 위 결과들의 위험을 낮췄고, 심혈관질환 예방에서 그 역할을 뒷받침하며, 체질량지수가 높은 집단에서 특히 그렇다는 것입니다 (PMID 40652242).

이 초록의 NNT들에는 신뢰구간이 붙어 있지 않습니다. 어떤 기저위험으로 계산했는지도 초록에는 적혀 있지 않습니다. 앞 조사에서 신뢰구간 없이 보고된 NNT가 37.3%였는데, 바로 그런 NNT입니다. 이 숫자들만으로는 얼마나 흔들릴 수 있는지도, 어떤 무리를 기준으로 셌는지도 알 수 없습니다.

상대위험은 거의 같은데 NNT는 다섯 배 차이 납니다. 상대위험이 거의 같으니, 차이를 만든 것은 주로 각 결과가 원래 얼마나 자주 일어나는가, 곧 기저위험입니다. 초록이 그 발생률을 적지는 않았으므로, 이것은 숫자들의 관계에서 나온 읽기입니다. 또 「이득은 67명 중 1명, 해는 9명 중 1명」이라고 나란히 놓고 견주면 안 됩니다. 이득 쪽이 재는 것은 심근경색·심혈관 사망 같은 사건이고, 해 쪽이 재는 것은 위장관 증상이라 저울의 눈금이 다릅니다. 같은 저울에 올리려면 먼저 같은 결과·같은 기간 위에 올려야 합니다.

흔한 오해 하나 — 「상대위험은 나쁜 지표다」

상대적 숫자가 효과를 크게 들리게 한다는 이야기를 들으면 이 결론으로 가기 쉽습니다. 그러나 상대 지표에도 쓸모가 있습니다. 상대 지표는 위험이 서로 다른 인구들 사이에서 이득을 비교할 때 유리합니다. 이 점을 적은 종설은, 절대 지표로 치료를 설명하면 결정이 더 보수적이 되고 잠재적으로 더 쓸모 있을 수 있다고도 적습니다 (PMID 16174840). 두 지표가 서로 다른 일에 강하다는 뜻입니다.

상대위험감소는 흩어진 결과를 모아야 하는 자리에서 표준 척도로 쓰이기도 합니다. HIV 검사·상담의 보건 효과를 추계하려던 연구팀은 55편에서 효과 지표 473개를 뽑았는데, 이 지표들이 다섯 가지 형태로 흩어져 있었습니다. 연구팀은 그 모두를 상대위험감소로 바꾸는 알고리즘을 만들었고, 상대위험감소가 다른 지표보다 나은 점은 개념적 논거로 제시했습니다. 그리고 문헌을 검토해 보니 상대위험감소가 이해하기 쉽고 유용한데도 원 연구와 리뷰 연구에서 덜 쓰이는 것으로 보인다고 맺었습니다 (PMID 25726522). 지표의 우열을 실험으로 잰 연구는 아닙니다.

반대 방향의 강한 주장도 있습니다. 한 해설 논설은 상대위험감소가 위험 감소의 크기를 가리는 오정보성 지표이며, 치료와 백신의 효능을 재는 데 쓰여서는 안 된다고 결론짓습니다 (PMID 36785641). 이 논설은 새 자료를 재지 않고, 임상시험과 코로나19 백신 효능 보고를 예로 들어 논지를 세웠습니다. 이 논설이 다투는 것은 같은 자료를 어느 척도로 적을 것인가입니다. 이 글은 이 논설을 근거로 어떤 백신이나 약의 효능도 판단하지 않습니다.

어느 지표가 더 나은가에는 합의가 없습니다. 상대위험감소를 효능 보고에서 빼자는 주장은 새 자료 없는 논설에서 나왔지만 (PMID 36785641), 상대적 표현만 받은 사람이 효과를 크게 짐작하기 쉽다는 지적도 있습니다 (PMID 28339913). 합의에 가까운 것은 권고 하나입니다. 상대 지표와 절대 지표를 둘 다, 각각의 신뢰구간과 함께 보고하라는 것입니다 (PMID 28339913, PMID 12201860).

흔한 오해 둘 — 「높은 상대위험은 곧 큰 문제다」

배수가 커도 사람 수는 작을 수 있습니다. 첫걸음 편 「위험이 절반으로 줄었다면, 몇 명이 덜 아픈가」에서 본 덴마크 18~35세 자료가 한 사람 한 사람의 위험에서 본 예입니다. 젊은 나이에 심근경색을 앓은 사람의 심장 돌연사는, 모형으로 잰 배수로 앓지 않은 사람의 쉰 배가 넘었습니다. 그래도 10만 명을 1년씩 지켜봤다고 치면 305명꼴이었습니다 (PMID 22753866). 상대위험은 높지만 절대위험은 낮다는 것이 이 자료의 요지입니다.

같은 성질은 무리 전체에서 어디에 힘을 쓸지도 바꿉니다. 호주 빅토리아주의 임신 중 흡연 자료가 그 예입니다. 여기 나오는 비율비는 두 무리의 흡연율을 나눈 배수인데, 무엇과 견준 배수인지는 초록에 적혀 있지 않습니다. 십대 산모의 임신 중 흡연 비율비는 3.26(95% 신뢰구간 3.00–3.54), 저소득 산모는 4.67(4.17–5.22)로 뚜렷이 높았습니다. 그런데 이런 고위험 집단은 저마다 전체 산모 가운데 작은 몫이었습니다. 그래서 임신 중 흡연자 대부분은 25~34세이고, 교육받았고, 도시에 살고, 원주민이 아니고, 빈곤하지 않았습니다. 저자들은 임신 중 흡연자의 다수가 전통적인 고위험 집단에 속하지 않는다고 결론짓습니다.

저자들은 여기서 두 방향의 함의를 적습니다. 전 인구 수준에서 흡연율을 낮추면, 고위험 집단의 높은 상대위험이 그대로 남더라도 그 집단의 흡연율을 절대적으로 낮출 수 있습니다. 반대로 고위험 집단에만 집중하면 전체 흡연율을 낮추지 못할 수 있습니다 (PMID 20649777).

배수가 큰 집단이 그 일의 대부분을 차지한다는 보장은 없습니다. 몇 명인지는 배수와 그 집단의 크기를 함께 봐야 나옵니다.

흔한 오해 셋 — 「절대위험만 보면 된다」

반대 방향의 단순화도 성립하지 않습니다. 절대위험과 절대위험감소 가운데 어느 것을 기준으로 삼느냐에 따라 치료 대상이 달라집니다. 2003년에 보고된 영국 1차의료(동네 의원) 전향적 연구가 이를 직접 쟀습니다. 당시 영국 권고는 예방 목적의 지질강하제를 5년 절대 관상동맥 위험이 15%를 넘는 사람에게만 처방하라는 것이었습니다. 이 연구는 그 기준을, 약으로 줄일 절대위험이 4.45%를 넘는 사람을 고르는 기준(절대위험감소 기준)과 견줬습니다.

2,351명 가운데 두 기준의 판정이 갈린 사람은 111명(4.7%)이었습니다. 82명은 절대위험 기준으로만, 29명은 절대위험감소 기준으로만 치료 대상이었습니다. 두 무리는 다른 사람들이었습니다. 절대위험 기준으로만 고른 쪽은 나이가 훨씬 많았고(평균 68.1세 대 49.1세), 절대위험감소 기준으로만 고른 쪽은 흡연자가 많았습니다(72% 대 35%) (PMID 12624557).

저자들은 어느 한쪽을 지지하는 결론을 분명히 냈습니다. 절대위험만 기준으로 삼으면 고지혈증이 뚜렷하고 상대위험이 높은 젊은 사람이 치료에서 빠지고, 절대위험감소 기준은 가장 큰 이득을 볼 사람에게 약이 가도록 한다는 것입니다. 절대위험이 임의의 문턱을 넘을 때까지 치료를 미루면 그 사이 젊은 사람에게 관상동맥 위험이 쌓인다는 것도 덧붙입니다 (PMID 12624557).

그 판단은 2003년 영국 권고와 이 연구 집단 안에서 내려진 것이라, 이 글은 처방 기준으로 옮기지 않습니다. 이 글이 가져가는 것은 판단 앞의 사실입니다. 대부분은 두 기준이 같은 판정을 냈습니다(91%는 둘 다 대상 아님, 4.3%는 둘 다 대상). 두 기준이 갈리는 자리에서는, 어느 척도를 기준으로 삼느냐가 곧 누구를 대상으로 고르느냐입니다.

흔한 오해 넷 — 「NNT는 직관적이니 그냥 쓰면 된다」

NNT는 기저위험·기간·범위가 붙어 있을 때만 제대로 읽힙니다. 앞의 두 절이 세운 조건입니다. 그 조건을 두고도 NNT를 계속 쓸지에는 문헌이 갈립니다. 한쪽에는 의사결정 맥락에서 손을 떼자는 제안이 있습니다 (PMID 40782977). 옹호하는 쪽에도 실체 있는 논거가 있습니다.

정신과 문헌에서 NNT 사용을 검토한 논문에 따르면, 결과를 척도 점수나 체중 변화처럼 서로 다른 단위 대신 「환자 단위」라는 공통 단위로 옮길 수 있습니다. 그러면 임상가가 실제 차이를 얼마나 자주 보게 될지 예상할 수 있습니다. 같은 논문은 한계도 함께 적습니다. NNT는 실제 진료 대상과 비슷한 사람을 현실적인 용량으로 다룬 잘 설계된 연구에서 계산돼야 하고, 직접 계산은 「있다·없다」 두 갈래로 나뉘는 결과에만 가능합니다. 저자의 결론은 NNT가 효능과 내약성(약을 견디는 정도) 양쪽에서 치료 반응을 예상하는 데 도움이 된다는 것입니다 (PMID 18479317). 반면 NNT를 다룬 한 종설은 NNT가 쓸모 있는 지표지만 여러 변수에 좌우되고 환자가 쉽게 이해하지 못할 수 있다고 맺습니다 (PMID 16174840).

이 글은 어느 편도 들지 않습니다. 다만 어느 편이든, NNT를 읽으려면 기저위험·시간·신뢰구간이 붙어 있어야 한다는 조건은 같다고 이 글은 봅니다. 임상가용 해설 하나도 그 셋을 함께 고려하라고 권합니다 (PMID 40839106).

더 깊이 가려면

초록에서 「몇 % 감소」나 NNT를 만나면, 첫걸음의 두 물음인 「몇 명 중에서?」와 「얼마 동안?」 뒤에 세 가지를 더 물을 수 있습니다. 첫째는 이 무리에서 잰 상대위험감소가 다른 무리에서도 같은지 확인됐는가입니다. 둘째는 NNT 옆에 범위가 적혀 있는가입니다. 셋째는 그 범위를 만든 절대위험감소의 범위가 0을 품고 있지는 않은가입니다. 오즈비·상대위험·상대위험감소·절대위험감소·NNT 다섯 지표를 예제로 다시 훑고 싶다면, 「어느 것을 써야 하나」를 제목으로 단 정리가 출발점입니다 (PMID 12201860).

같은 숫자를 어떤 형식으로 적느냐가 읽는 사람의 판단을 실제로 바꾸는지, 그리고 논문에서 보도자료로, 보도자료에서 기사로 옮겨 가며 숫자가 한 번 더 압축되는 사슬은 「같은 결과, 다른 문장 — 형식이 판단을 바꾸는 자리와 바꾸지 못하는 자리」가 다룹니다.

하나만 남긴다면 이것입니다. 「50% 감소」와 NNT는 그 무리, 그 기간, 그 범위가 함께 적혀 있을 때 비로소 몇 명인지를 말합니다.

근거 논문

• "CV event rate modifies response to LDL-C lowering in primary prevention." (2026) — PMID 42404863 — 메타회귀(17편). 1 mmol/L당 상대위험감소 36%(사건률 1%/년) → 13%(3%/년). 결론=저위험 인구가 1 mmol/L당 더 큰 상대적 이득, 고위험 인구는 1 mmol/L당 이득이 더 적어 비슷한 상대적 이득에 더 큰 절대 감소폭 필요. 본문의 곱셈은 우리 산수다.
• "Estimated CV relative risk reduction from a polypill." (2016) — PMID 26743587 — 사후분석(378명). 위험인자 감소폭은 크게 갈렸으나 계산한 상대위험감소의 차이는 중간 정도였다.
• "Accuracy of the NNT Compared With Diagnostic Testing." (2023) — PMID 36170611 — 비평. NNT는 상대위험감소·기저위험에 반비례. 결론=신중히 따지고 평균보다 신뢰구간 상한.
• "…neuromuscular training to reduce ACL injury in female athletes…" (2012) — PMID 22745221 — 검토(12편). 상대위험감소 73.4%·NNT 108(86–150), 한 시즌. 결론=효과는 있으나 NNT가 크다, 위험 선수 선별 제안.
• "Calculating confidence intervals for the number needed to treat." (2001) — PMID 11306148 — NNT 구간은 절대위험감소 구간의 양 끝을 뒤집고 바꿔 얻는다(눈금은 1→무한대→−1). 왈드 방법은 구간이 너무 짧기 쉽고 윌슨 점수 방법이 낫다.
• "How to interpret the number needed to treat for clinicians." (2026) — PMID 40839106 — 해설. NNH 소개, 해석 시 기저위험·시간·신뢰구간.
• "The NNT: it is time to bow out gracefully." (2025) — PMID 40782977 — 제안 논문. 유의하지 않으면 구간이 끊어진다. 제안=의사결정 맥락 사용 중단.
• "NNT: a descriptor for weighing therapeutic options." (2005) — PMID 16174840 — 종설. 상대 지표는 위험이 다른 인구들 사이의 비교에 유리하고, 절대 지표는 잠재적으로 더 쓸모 있으며, NNT의 신뢰구간은 해석하기 어려울 수 있다. 결론=쓸모 있으나 환자가 쉽게 이해하지 못할 수 있다.
• "NNT in clinical literature: an appraisal." (2017) — PMID 28571585 — 완결성 조사(51편). 신뢰구간 62.7%. 결론=불완전 보고된 NNT는 해석 불가능, 추가 연구로 확인 필요.
• "The NNT in pairwise and network meta-analysis…" (2019) — PMID 30905696 — 방법론. 대조군 사건률을 무엇으로 잡느냐로 NNT가 달라진다.
• "GLP-1 receptor agonist in MI and ASCVD risk reduction…" (2025) — PMID 40652242 — 메타분석(25편). NNT 207·170·67·335, NNH 9, NNT에 신뢰구간 없음. NNT 67과 NNH 9는 곧바로 견줄 수 없다.
• "RRR is useful metric to standardize effect size…" (2015) — PMID 25726522 — 방법론 연구. 473개 지표를 상대위험감소로 변환. 개념적 논거. 결론=덜 쓰이는 것으로 보인다.
• "RRR: Misinformative measure…COVID-19 vaccine efficacy." (2022) — PMID 36785641 — 해설 논설(새 자료 없음). 효능 판단 근거로 옮기지 않는다.
• "Relative risk versus absolute risk: one cannot be interpreted without the other." (2017) — PMID 28339913 — 해설. 권고=둘 다 95% 신뢰구간과 함께.
• "Odds ratio, relative risk, ARR, and the NNT — which of these should we use?" (2002) — PMID 12201860 — 권고=상대·절대를 신뢰구간과 함께 보고.
• "Prior MI in the young: high relative risk but low absolute risk of SCD." (2013) — PMID 22753866 — 덴마크 18~35세. 10만 인년당 4.1 → 305.0, 해저드비 55.5.
• "Balancing absolute and relative risk reduction in tobacco control policy." (2010) — PMID 20649777 — 기술역학. 고위험 집단의 비율비는 높지만(비교 집단은 초록에 없음) 대다수 흡연자는 고위험 집단 밖. 함의=전 인구 감소가 그 집단의 절대적 감소도 가져올 수 있다.
• "A prospective study…absolute risk or absolute risk reduction." (2003) — PMID 12624557 — 전향적 연구(영국). 두 기준이 다른 사람을 고른다. 저자 결론(절대위험감소 기준 지지)은 처방 기준으로 옮기지 않는다.
• "Compelling or irrelevant? Using NNT can help decide." (2008) — PMID 18479317 — 옹호 쪽. 결론=효능·내약성 양쪽의 반응 예상에 도움.