위험이 절반으로 줄었다면, 몇 명이 덜 아픈가 — 상대위험과 절대위험

「위험 50% 감소」라는 제목

「이 약을 먹은 사람은 심장병 위험이 50% 줄었다」. 신문 제목이나 방송 뉴스에서 이런 문장을 한 번쯤 보셨을 것입니다. 절반이라니, 큰일이 일어난 것처럼 들립니다.

같은 결과를 이렇게도 적을 수 있습니다. 예방약을 먹지 않은 100명 가운데 1년 동안 2명이 병에 걸렸고, 예방약을 먹은 100명 가운데서는 1명이 걸렸습니다. 2명이 1명이 됐으니 절반으로 준 것이 맞습니다. 그리고 100명 가운데 병에 걸린 사람 수의 차이는 한 명입니다.

「위험이 절반으로 줄었다」와 「100명 중 2명이 1명으로 줄었다」는 같은 결과를 두 가지로 적은 것이고, 둘 다 참입니다. 앞 문장은 크게 들리고 뒤 문장은 작게 들립니다. 이 글은 그 차이가 어디서 생기는지, 그리고 제목 한 줄을 만났을 때 무엇을 물으면 되는지를 다룹니다.

이 100명 예시는 이해를 돕기 위해 만든 숫자이고, 어느 연구의 결과도 아닙니다. 이 예시를 글 끝까지 들고 가겠습니다. 뒤에 실제 연구에 나온 약 이름이 몇 번 나오는데, 숫자가 어떻게 적히는지를 보여 주는 예일 뿐이고 그 약을 쓸지 말지에 대한 판단이 아닙니다.

나누면 상대, 빼면 절대

다시 두 무리의 100명으로 돌아가겠습니다. 예방약을 먹지 않은 무리에서는 1년 동안 2명, 먹은 무리에서는 1명이 병에 걸렸습니다.

절대위험은 각 집단에서 그 일이 실제로 일어난 사람의 비율입니다. 먹지 않은 무리의 절대위험은 2%, 먹은 무리는 1%입니다. 말 그대로 「100명 중 몇 명」이고, 여기에는 늘 기간이 붙습니다. 이 예시에서는 「1년 동안」입니다.

이 두 숫자, 2%와 1%로 할 수 있는 셈이 두 가지 있습니다. 나눗셈과 뺄셈입니다.

상대위험은 두 절대위험의 나눗셈입니다. 1% ÷ 2% = 0.5, 예방약을 먹은 무리의 위험이 먹지 않은 무리의 절반이라는 뜻입니다.

이 0.5를 「얼마나 줄었나」로 바꿔 말한 것이 상대위험감소입니다. 상대위험감소는 1에서 상대위험을 뺀 값입니다. 1 − 0.5 = 0.5, 곧 50%입니다. 「위험이 50% 줄었다」는 이 숫자입니다.

절대위험감소는 두 절대위험의 뺄셈입니다. 2% − 1% = 1%포인트입니다. 퍼센트끼리 뺀 차이라서 「%포인트」라고 적고, 사람 수로 옮기면 100명 가운데 1명입니다. 「100명 중 2명이 1명으로」는 이 숫자입니다.

위험은 절대적으로도, 상대적으로도 정의할 수 있고, 두 표현이 무엇을 나타내는지 알아야 연구 결과를 정확히 읽을 수 있습니다 (PMID 26952180). 같은 두 숫자를 나누면 상대적 숫자가, 빼면 절대적 숫자가 나옵니다.

상대적 숫자에는 매력이 있습니다. 두 무리의 위험, 곧 숫자 두 개를 하나로 요약해 줍니다. 그런데 그 성질이 곧 가장 큰 약점이기도 합니다. 바탕에 있던 절대위험이 가려지고, 상대적 표현으로 효과를 전해 들은 사람은 효과를 크게 짐작하는 경향이 있습니다 (PMID 28339913). 0.5라는 숫자 하나를 받았을 때, 그것이 2%에서 1%로 간 것인지 40%에서 20%로 간 것인지 되살릴 방법이 없습니다.

어느 지표를 쓰느냐에 따라 받는 인상도 달라집니다. 그래서 상대적 지표와 절대적 지표를 둘 다, 각각 얼마나 불확실한지와 함께 보고하라는 권고가 나와 있습니다 (PMID 12201860, PMID 28339913).

실제 논문에서도 두 표현이 나란히 나옵니다. 영국에서 2형 당뇨병을 진단받은 사람들을 10년 동안 지켜본 연구가 있습니다. 심장·혈관 병력이 없던 25~84세이고, 2005~2016년에 진단받은 사람들입니다. 스타틴을 시작한 사람과 시작하지 않은 사람을 비슷한 사람끼리 짝지어 견줬습니다.

그 가운데 앞으로 10년 심혈관 위험이 10% 미만으로 예측된 사람들을 보겠습니다. 심장·혈관의 큰 병이 생긴 위험을 나누면 0.78이었고, 빼면 스타틴을 시작한 쪽이 0.83%포인트 낮았습니다 (PMID 41461087).

0.78을 「22% 낮았다」로, 0.83%포인트를 「10년 동안 1,000명당 8명 남짓」으로 옮긴 것은 이 글이 한 산수입니다. 같은 결과가 두 문장이 됩니다. 저자들은 스타틴 시작이 예측 위험의 전 구간에 걸쳐 전체 사망과 주요 심혈관질환의 감소와 연관됐다고 결론짓습니다. 무작위 시험이 아니라 기록된 자료를 쓴 연구라서, 재지 못한 요인이 결과에 섞였을 수 있다는 한계도 적습니다.

상대적 숫자와 절대적 숫자는 같은 두 숫자에서 나오지만, 한쪽 숫자로는 다른 쪽 숫자를 되살릴 수 없습니다.

원래 몇 명이었나 — 기저위험

「위험 50% 감소」라는 같은 문장을 세 무리에 대 보겠습니다. 셋 다 이 글이 만든 예시이고, 기간은 모두 1년입니다.

세 줄 모두 상대위험감소는 50%입니다. 그런데 덜 걸리는 사람은 100명당 10명에서 1,000명당 1명까지, 100배 차이가 납니다. 세 줄이 다른 곳은 맨 왼쪽 칸 하나입니다.

기저위험은 치료하지 않은 집단에서 그 일이 일어나는 비율입니다. 위 표에서는 20%, 2%, 0.2%입니다. 상대적 숫자에서 「몇 명」으로 건너가려면 이 값을 반드시 거쳐야 합니다. 20%의 절반은 10%이고, 0.2%의 절반은 0.1%입니다.

같은 50%라도 원래 몇 명에게 일어나는 일이었는지에 따라, 덜 아픈 사람의 수는 크게 달라집니다.

이 성질은 상대적 숫자의 쓸모이기도 합니다. 위험이 서로 다른 무리들 사이에서 이득을 견줄 때는 상대적 지표가 유리합니다 (PMID 16174840). 위 표의 세 줄을 「50%」 한 단어로 묶어 말할 수 있는 것이 바로 그 성질입니다. 다만 세 무리에서 똑같이 50%가 나온다는 것은 이 예시가 정한 가정이고, 실제 치료에서 늘 그렇다는 보장은 없습니다.

위험이 늘어나는 쪽의 제목도 같습니다. 「위험 몇십 배」라는 말은 크게 들리지만, 원래 몇 명이었는지를 같이 들어야 사람 수가 나옵니다. 덴마크의 18~35세 전체를 몇 해 동안 지켜본 연구가 있습니다 (PMID 22753866).

10만 명을 1년씩 지켜본 것으로 치면, 심근경색을 앓은 적 없는 사람에게서 심장 돌연사는 4.1명이었습니다. 앓은 적 있는 사람에게서는 305.0명이었습니다.

뒤쪽 숫자는 심근경색을 앓은 적 있는 사람 가운데 10명의 죽음에서 나온 것이라 흔들림이 큽니다. 두 숫자를 그냥 나누면 약 74배인데, 시간에 따른 발생 속도를 견주는 모형으로 잰 배수는 심장 돌연사가 55.5, 전체 사망이 8.3이었습니다. 계산 방식이 달라서 값도 다릅니다.

어느 쪽이든 배수로는 아주 큰 숫자입니다. 그런데 사람 수로는 10만 명을 1년씩 지켜봤을 때 300명 남짓입니다. 저자들은 논문 제목에 이 둘을 나란히 적었습니다. 젊은 나이의 심근경색 병력에는 심장 돌연사의 높은 상대위험과 낮은 절대위험이 함께 따른다는 것입니다.

「몇 배」나 「몇 % 감소」를 들었을 때 사람 수를 알려면, 먼저 원래 몇 명이었는지를 알아야 합니다.

상대적 숫자만 남을 때

2008~2010년 영향력이 가장 큰 일반의학 학술지들에 실린 약물 무작위 시험을 모두 세어 본 조사가 있습니다. 효과가 있다는 결과를 낸 157편 가운데 69편, 절반에 조금 못 미치는 논문이 초록에서 결과를 상대적 표현으로만 적었습니다 (PMID 21842324). 저자들은 논문이 결과로 무엇을 쟀는지의 한계를 밝히고, 결과를 절대적 표현으로 보고해야 한다고 결론짓습니다.

여러 연구를 모아 정리한 논문도 살펴본 조사가 있습니다. 이 조사를 한 저자들은 상대적으로 표현하면 숫자가 커져서 의사와 환자의 판단에 영향을 준다는 점에서 출발합니다. 그들이 정리 논문 202편을 살펴보니, 환자에게 가장 중요한 결과에 절대적 효과를 적은 것은 73편이었습니다 (PMID 26560992). 저자들은 적은 논문들도 흔히 불충분하게 적어서 읽는 사람이 절대적 효과를 스스로 계산해야 한다고 적고, 상대와 절대를 둘 다 보고하라고 권합니다.

기사의 재료가 되는 보도자료도 봤습니다. 2001년 초에 유명 의학 학술지들의 최근 보도자료를 살핀 조사에서, 두 집단의 차이를 적은 58건 가운데 원래 몇 명이었는지를 함께 적은 것은 절반 안팎이었습니다. 초록에 적힌 건수와 백분율이 서로 맞지 않아 정확한 값은 적지 않습니다. 저자들은 이 형식이 과장에 가장 덜 취약하다고 보고, 보도자료가 결과의 중요성을 부풀려 보이게 할 수 있는 형식으로 숫자를 자주 적는다고 결론짓습니다 (PMID 12038933).

상대적 숫자는 결정도 움직입니다. 약사와 의사와 환자는 상대적 지표를 보면 치료를 시작하는 쪽으로 기울기 쉽고, 절대적 지표를 쓰면 더 보수적인 결정으로 이어집니다 (PMID 16174840).

헷갈리기도 쉽습니다. 일반인 1,234명에게 심장병 위험을 낮추거나 높이는 가상의 치료를 보여 준 실험이 있습니다 (PMID 24803429). 기저위험을 「100명 중 몇 명」 같은 빈도로 함께 주면 제대로 이해하는 사람이 늘었고, 백분율로 주면 이해를 자주 방해했습니다. 예를 들어 많은 사람이 상대위험감소를 절대위험감소로 잘못 읽었습니다. 그래도 저자들은 기저위험을 분명히 줘도 상대적 변화로 전하는 방식에는 여전히 문제가 남는다고 결론짓습니다. 가상의 상황과 대표성이 없는 표본이라는 한계도 적습니다.

전문가도 예외는 아닙니다. 브라질 치과의사 101명을 무작위로 나눠, 가상의 치료 이득을 절대적 숫자나 상대위험감소로 보여 준 시험이 있습니다 (PMID 39109767). 치과의사들은 두 가지 질문을 받았습니다. 항생제 없이 치료했을 때와 함께 썼을 때, 100명 가운데 몇 명이 이를 여럿 잃지 않을지입니다.

항생제를 쓴 쪽 질문은 절대적 숫자로 받은 사람의 50%, 상대위험감소로 받은 사람의 29%가 맞혔습니다. 두 질문을 다 맞힌 사람은 31%와 25%였습니다. 대부분은 어느 형식으로 받든 이득을 정확히 이해하지 못했고, 절대적 숫자일 때 조금 더 많은 사람이 이해했을 뿐입니다.

반대 방향의 결과도 있습니다. 노년의 아메리카 원주민과 알래스카 원주민 91명을 조사한 연구에서는, 상대위험으로 표현했을 때 절대위험이나, 뒤에서 볼 「몇 명이 치료받아야 한 명이 덕을 보나」로 표현했을 때보다 올바르게 해석할 가능성이 높았습니다 (PMID 22188207). 저자들은 표현 방식을 고려하고 이해했는지를 꼼꼼히 확인하라고 권합니다.

판단과의 연관도 보고됐습니다. 어느 주(州) 전체의 의사 학술 모임에서 의사 139명 가운데 88명이 답한 설문에서, 자료 해석 점수가 낮을수록 암 검진에 대한 열의가 높았고, 그 연관을 이끈 것은 상대위험과 절대위험을 혼동하는 것으로 보였습니다 (PMID 24732049). 이 연구가 잰 것은 해석 능력과 열의 사이의 연관이고, 검진이 얼마나 이로운지가 아닙니다.

초록에는 상대적 숫자만 남는 일이 흔하고, 보도자료에는 원래 몇 명이었는지가 빠지는 일이 흔합니다. 그 숫자만 들으면 효과를 크게 읽기 쉽습니다. 모든 사람에게 늘 그런 것은 아니고, 기저위험을 같이 줘도 헷갈림이 다 사라지지는 않습니다.

몇 명이 치료받아야 한 명이 덕을 보나 — NNT

처음의 100명으로 돌아가겠습니다. 예방약을 먹지 않으면 1년 동안 2명이 걸리고, 먹으면 1명이 걸립니다. 100명 가운데 1명이 덜 걸렸으니, 100명이 먹어야 한 명이 덕을 봅니다.

이 수에 붙은 이름이 NNT입니다. NNT는 절대위험감소의 역수로, 한 명이 덕을 보려면 몇 명이 치료받아야 하는지를 나타내는 수입니다. 역수는 1을 그 값으로 나눈 수입니다. 1%포인트는 0.01이라 1 ÷ 0.01 = 100입니다. 100명이 1년 동안 예방약을 먹어야 한 명이 덕을 봅니다. 앞 표의 세 줄로 옮기면 NNT는 10, 100, 1,000입니다. 같은 50%인데도 NNT는 100배 벌어집니다.

약 때문에 새로 병에 걸리는 사람은 없다고 치고, 예방약을 먹은 100명을 평균으로 나눠 보면 이렇습니다. 98명은 먹지 않았어도 걸리지 않았을 사람이고, 1명은 먹었는데도 걸린 사람이며, 1명이 약 덕분에 걸리지 않은 사람입니다. 그 한 명이 누구인지는 알 수 없습니다.

NNT는 기저위험을 품고 있습니다. 치료가 없었다면 무슨 일이 일어났을지가 계산에 들어가기 때문입니다 (PMID 15827840). 그래서 NNT는 치료가 효과가 있는지뿐 아니라 얼마나 효과가 있는지도 말해 줍니다.

「100명 중 1명」과 「1년 동안 100명 중 1명」은 다른 문장입니다. 1년을 지켜봤을 때와 10년을 지켜봤을 때 NNT가 다르기 때문입니다. 동맥이 굳는 병이나 뼈가 약해지는 병처럼 오래 진행되는 병을 겨냥한 치료에서는, NNT도, 상대위험감소와 절대위험감소도 얼마나 오래 봤는지를 담지 못합니다. NNT는 시간에 따라 달라지고, 병이 피해진 것이 아니라 뒤로 미뤄진 것일 수도 있습니다 (PMID 16867164). 상대위험처럼 NNT도 본래 시간에 따라 변하는 지표라서, 추적 기간이 서로 다른 연구를 나란히 놓으면 잘못 읽기 쉽습니다 (PMID 29769296).

NNT와 함께 적어야 할 것은 다섯 가지입니다. 무엇을 무엇과 견줬는지, 얼마나 오래 지켜봤는지, 연구 대상의 기저위험이 얼마였는지, 무엇을 결과로 셌는지, 그리고 추정이 얼마나 불확실한지입니다 (PMID 15827840).

이 가운데 세 가지, 곧 기저위험과 기간과 불확실성이 실제 논문에 늘 적혀 있지는 않았습니다. 영향력이 큰 의학 학술지에서 NNT를 보고한 연구 51편을 살핀 조사의 결과입니다 (PMID 28571585). 저자들은 불완전하게 보고된 NNT는 해석할 수 없다고 결론짓고, 이 결과를 확인하려면 더 연구가 필요하다고 덧붙입니다. NNT는 기간과 기저위험, 그리고 얼마나 불확실한지가 함께 적혀 있을 때 비로소 읽을 수 있습니다.

「100명이 먹어야 한 명」이라는 NNT는 사람을 세는 말이라, 이해하기 쉽고 직관적이라는 평을 받아 왔습니다 (PMID 16867164). 그런데 직관적으로 보이는 것과 더 잘 이해되는 것은 다릅니다. 절대적 지표 가운데서는 「100명 중 1명」 같은 절대위험감소가 NNT보다 이해하기 쉬울 수 있고, 환자는 NNT가 무엇을 말하는지 이해하기 어려워할 수 있습니다 (PMID 16174840). 일반인과 의사 모두 NNT를 잘못 이해한다는 연구들도 있습니다 (PMID 16867164).

영국의 다발성 경화증 환자에게 가상의 치료 결과를 여러 형식으로 보여 준 연구에서도, 절대적 표현일 때 이해가 가장 좋았고 상대적 표현과 NNT는 그보다 낮았습니다. 어느 형식이든 기저 정보를 더하자 이해가 나아졌습니다 (PMID 30005747).

NNT를 어디까지 쓸지는 논쟁 중입니다. 한 제안 논문은 NNT가 이해하기 쉬운 절대적 지표라는 점은 인정합니다. 그래도 진료지침과 정책을 정하는 자리에서는 NNT를 그만 쓰자고 제안합니다 (PMID 40782977). 이유는 둘입니다. 효과가 있는지 확실하지 않은 결과에서는 NNT가 얼마나 불확실한지를 적는 범위가 말이 안 되는 값까지 품게 되고, 이득과 해를 NNT로 견주면 셈이 복잡해진다는 것입니다.

NNT가 얼마나 오래 봤는지를 담지 못한다고 지적한 논문은, 필요한 정보를 모두 전하는 단 하나의 지표는 아마 없다고 맺습니다 (PMID 16867164).

기사 제목을 하나 읽어 보면

「새 예방약, 심장병 위험 50% 낮춰」. 이런 제목을 만났다고 해 보겠습니다. 지금까지 본 것으로 물을 수 있는 것은 두 가지입니다.

첫째 물음은 「몇 명 중에서?」입니다. 약을 먹지 않은 사람들에게서 원래 몇 명이 병에 걸렸는지, 곧 기저위험을 묻는 것입니다. 앞의 표에서 봤듯이, 답이 100명 중 20명이면 50%는 100명당 10명이고 NNT는 10입니다. 답이 1,000명 중 2명이면 같은 50%가 1,000명당 1명이고 NNT는 1,000입니다. 제목의 50%는 두 경우에 똑같습니다.

둘째 물음은 「얼마 동안?」입니다. 1년 동안의 결과인지, 10년 동안의 결과인지에 따라 같은 사람 수도 뜻이 달라집니다. NNT는 시간에 따라 달라지고, 병이 피해진 것이 아니라 미뤄진 것일 수도 있습니다 (PMID 16867164). 상대적 숫자든 절대적 숫자든 기저위험과 지켜본 기간을 함께 따져야 한다는 조건은 같습니다 (PMID 16174840).

앞에서 본 스타틴 연구는 두 물음의 답을 거의 다 줍니다. 「10년 동안」이라는 기간이 있습니다. 원래 몇 명이었는지는 초록에 없지만, 그 대신 「1,000명당 8명 남짓」으로 옮길 수 있는 절대위험의 차이가 상대위험 0.78과 함께 적혀 있습니다 (PMID 41461087). 차이가 사람 수로 적혀 있으면, 첫째 물음이 알려 주려던 크기를 바로 알 수 있습니다.

보도자료에서는 두 집단의 차이를 적은 58건 가운데 절반 안팎만 원래 몇 명이었는지를 함께 적었습니다 (PMID 12038933). 기사 안에서 두 물음의 답도, 사람 수로 적힌 차이도 찾지 못하면, 그 제목은 아직 크기를 말하지 않은 것입니다.

기사에 부작용 이야기가 있다면 한 가지를 더 봅니다. 이득은 상대적 숫자로, 해는 절대적 숫자로 적어서 이득이 해보다 부풀려 보이는 어긋난 제시가 흔하다고 문헌 검토들은 적습니다 (PMID 24732049). 「위험 50% 감소」와 「부작용 100명 중 1명」이 한 기사에 나란히 있다면, 두 숫자는 서로 다른 셈법으로 적힌 것입니다. 둘 다 「같은 기간에 100명 중 몇 명」으로 옮겨야 견줄 수 있습니다.

두 물음은 크기를 알려 줄 뿐, 약을 먹을지 말지를 정해 주지는 않습니다. 미국 성인 600명에게 피부에 생긴 모양이 고르지 않은 점을 두고, 떼어 낼지 지켜볼지를 숫자로 적은 설명 자료나 말로 적은 설명 자료로 보여 준 가상의 실험이 있습니다. 숫자 자료는 이해를 높였지만 떼어 낼지에 대한 선택은 바꾸지 못했습니다. 떼어 내겠다는 사람은 두 자료에서 52%와 53%로 거의 같았습니다. 선택을 주로 가른 것은 진단이 얼마나 심하다고 적혔는지였고, 이해도가 높았는데도 약 3분의 1이 전문가 권고와 다른 쪽을 골랐습니다. 저자들은 개인의 가치가 선택을 이끈다고 적습니다 (PMID 41893389).

어떤 제목이든 「몇 명 중에서?」와 「얼마 동안?」 두 물음을 던지면, 50%가 몇 명인지가 드러납니다.

어디를 더 볼까

이 글은 한 가지를 가정한 채로 이야기했습니다. 기저위험이 다른 무리에서도 상대위험감소가 똑같다는 가정입니다. 그 가정이 실제 연구에서 흔들리는 자리와, NNT에 붙는 불확실성의 범위를 읽는 법은 「"위험 50% 감소"는 몇 명인가 — 상대위험·절대위험·NNT를 읽는 법」이 이어서 다룹니다.

같은 숫자를 백분율로 적느냐 「100명 중 몇 명」으로 적느냐가 판단을 얼마나 바꾸는지는 「같은 결과, 다른 문장 — 형식이 판단을 바꾸는 자리와 바꾸지 못하는 자리」가 다룹니다. 초록에 나오는 다른 「몇 배」들은 「오즈비는 위험비가 아니다 — '몇 배'가 무엇의 몇 배인가」와 「해저드비 0.7은 무엇의 0.7인가 — 생존곡선 읽는 법」이 봅니다.

「숫자 첫걸음」의 다른 글들은 이 숫자들이 우연이 아닌지 묻는 p값, 숫자가 얼마나 흔들릴 수 있는지를 적는 신뢰구간, 그리고 같이 움직인다고 원인은 아니라는 교란을 다룹니다.

근거 논문

• "Common pitfalls in statistical analysis: Absolute risk reduction, relative risk reduction, and number needed to treat." (2016) — PMID 26952180 — 위험은 사건이 일어날 확률이고 절대적으로도 상대적으로도 정의할 수 있으며, 두 척도가 무엇을 나타내는지 알아야 연구 결과를 정확히 해석할 수 있다.
• "Relative risk versus absolute risk: one cannot be interpreted without the other." (2017) — PMID 28339913 — 상대위험은 두 숫자를 하나로 요약하는 성질이 매력이자 최대 약점이라 바탕의 절대위험이 가려지고 읽는 사람은 효과를 과대평가하기 쉽다. 두 척도를 95% 신뢰구간과 함께 모두 보고하라고 권한다(해설).
• "Odds ratio, relative risk, absolute risk reduction, and the number needed to treat--which of these should we use?" (2002) — PMID 12201860 — 서로 다른 지표는 서로 다른 인상을 만든다. 상대적 지표와 절대적 지표를 적절한 신뢰구간과 함께 모두 보고하라고 권한다.
• "Effectiveness and Safety of Statins in Type 2 Diabetes According to Baseline Cardiovascular Risk : A Target Trial Emulation Study." (2026) — PMID 41461087 — 영국 1차의료 2형 당뇨병 25~84세, 10년 추적. 예측 위험 10% 미만 구간의 주요 심혈관질환 위험비 0.78, 위험차 −0.83%. 결론은 예측 위험 전 구간에서 감소와 연관, 한계는 재지 못한 교란(관찰 자료의 표적시험 모사).
• "Number needed to treat: a descriptor for weighing therapeutic options." (2005) — PMID 16174840 — 상대적 지표를 보면 개입을 시작하기 쉽고 절대적 지표는 더 보수적인 결정으로 이어진다. 상대적 지표는 위험이 다른 인구 간 비교에 유리하다. 절대위험감소가 NNT보다 이해하기 쉬울 수 있고, 환자는 NNT를 이해하기 어려워할 수 있다.
• "Prior myocardial infarction in the young: predisposes to a high relative risk but low absolute risk of a sudden cardiac death." (2013) — PMID 22753866 — 2000~2006년 덴마크 18~35세 1,862,431명: 심근경색 병력이 심장 돌연사 발생률을 10만 인년당 4.1에서 305.0(병력자 1,234명 중 돌연사 10명)으로 높였고, 해저드비는 심장 돌연사 55.5, 전체 사망 8.3이었다.
• "Endpoint selection and relative (versus absolute) risk reporting in published medication trials." (2011) — PMID 21842324 — 2008~2010년 상위 6개 일반의학 저널의 약물 무작위 시험 316편 중 양성 157편의 69편(44%)이 초록에서 상대적 표현만 썼다. 결론은 대리 지표 등의 한계를 밝히고 결과를 절대적 표현으로 보고해야 한다는 것.
• "Systematic reviews experience major limitations in reporting absolute effects." (2016) — PMID 26560992 — 체계적 고찰 202편 중 73편(36.1%)만 가장 중요한 결과에 절대 효과를 보고했고, 보고한 것도 흔히 불충분해 이용자가 스스로 계산해야 한다. 절대·상대를 모두 보고하라고 권한다.
• "Press releases: translating research into news." (2002) — PMID 12038933 — 2001년 1월 인터뷰 직전 6개 호의 유명 의학 학술지 9곳 보도자료 127건: 집단 간 차이를 적은 58건 중 기저율을 함께 적은 것은 초록에 「26 (55%)」로 적혀 있다(건수와 백분율이 맞지 않음). 결론은 보도자료가 한계와 산업계 지원을 드러내지 않고, 중요성을 부풀려 보일 수 있는 형식으로 자료를 자주 제시한다는 것.
• "Communicating Relative Risk Changes with Baseline Risk: Presentation Format and Numeracy Matter." (2014) — PMID 24803429 — 일반인 1,234명 가상 시나리오 실험: 기저위험을 빈도로 주면 이해가 좋아지고 백분율은 자주 방해했다. 많은 참가자가 상대위험감소를 절대위험감소로 오해했다. 기저위험을 줘도 상대적 변화로 전하는 것은 여전히 문제라고 결론짓는다(가상 상황·비대표 표본).
• "Randomized trial of dentists' understanding: treatment benefit in absolute numbers vs relative risk reduction." (2024) — PMID 39109767 — 브라질 치과의사 101명 무작위 시험: 항생제 병용 질문의 정답은 절대적 숫자 26명(50%), 상대위험감소 14명(29%). 대부분은 형식과 상관없이 이득을 정확히 이해하지 못했고, 절대적 숫자일 때 조금 더 많이 이해했다.
• "Health numeracy and understanding of risk among older American Indians and Alaska Natives." (2012) — PMID 22188207 — 노년 아메리카·알래스카 원주민 91명: 상대위험 형식에서 절대위험·NNT 형식보다 올바른 해석 확률이 높았다. 표현 방식을 고려하고 이해를 꼼꼼히 확인하라고 권한다.
• "Confusing Relative Risk with Absolute Risk Is Associated with More Enthusiastic Beliefs about the Value of Cancer Screening." (2014) — PMID 24732049 — 의사 139명 중 88명 응답: 자료 해석 점수가 낮을수록 암 검진 열의가 높았고, 상대위험과 절대위험의 혼동이 그 연관을 이끈 것으로 보였다. 배경에서 이득은 상대적으로, 해는 절대적으로 제시하는 어긋남이 흔하다고 적는다.
• "Number needed to treat (or harm)." (2005) — PMID 15827840 — NNT는 기저위험을 반영하고, 치료가 효과가 있는지뿐 아니라 얼마나 효과가 있는지를 말한다. 비교 대상·관찰 기간·기저위험·결과 정의·95% 신뢰구간을 함께 적어야 한다.
• "Number-needed-to-treat (NNT)--needs treatment with care." (2006) — PMID 16867164 — 만성 질환 과정을 겨냥한 개입에서 NNT는 시간 성분을 담지 못해 시간에 따라 변하고, 사건이 피해진 것이 아니라 미뤄진 것일 수 있다. 일반인과 의사가 NNT를 오해한다. 모든 정보를 전하는 단일 지표는 아마 없다.
• "Interpreting risk reduction in clinical trials for pulmonary arterial hypertension." (2018) — PMID 29769296 — 상대위험처럼 NNT도 본래 시간에 의존하는 지표라, 추적 기간이 다른 연구에서는 오해를 부를 수 있다.
• "Number needed to treat (NNT) in clinical literature: an appraisal." (2017) — PMID 28571585 — 상위 25개 일반·내과 저널에서 NNT를 보고한 51편: 기저위험·기간·신뢰구간이 늘 보고되지는 않았다. 불완전하게 보고된 NNT는 해석할 수 없다고 결론짓고, 추가 연구로 확인이 필요하다고 적는다.
• "Best Methods of Communicating Clinical Trial Data to Improve Understanding of Treatments for Patients with Multiple Sclerosis." (2018) — PMID 30005747 — 영국 다발성 경화증 환자: 절대적 표현일 때 이해가 상대적 표현·NNT보다 좋았고, 모든 형식에서 기저 정보를 더하면 이해가 크게 나아졌다.
• "The number needed to treat: it is time to bow out gracefully." (2025) — PMID 40782977 — NNT는 이해하기 쉬운 절대 지표이나 위험차가 유의하지 않으면 신뢰구간이 끊어지고, 이득과 해를 견주기 복잡하다는 한계를 들어 의사결정 맥락에서 사용을 그만두자고 제안한다(제안 논문).
• "Quantitative versus qualitative risk framing in patient decision aids for dysplastic nevi: A randomized A/B testing study." (2026) — PMID 41893389 — 미국 성인 600명: 정량적(숫자) 결정 보조 자료는 정성적(말) 자료보다 이해와 확신을 높였으나 절제 의향은 바꾸지 않았다(52% 대 53%). 진단의 심한 정도 표시가 치료 의향을 주로 이끌었고, 이해도가 높아도 약 3분의 1이 전문가 권고와 달리 골랐다. 개인의 가치가 선택을 이끈다고 결론짓는다.