2025.10.17 2025.10.17

その差に“意味”があるか？ -p値の限界とNNTの読み方-

Neurolog管理人

記事の目次

はじめに

論文を読むとき、私たちはつい「p<0.05」という数字に目を奪われがちです。

しかし、その「統計的に有意な差」は、目の前の患者さんにとって本当に「臨床的に意味のある差」なのでしょうか？

この記事のゴールは、論文を単に「有意かどうか」で判断するのではなく、「その治療を何人に行えば、1人に良い結果（あるいは悪い結果）がもたらされるのか？」という、より実践的な視点で読み解く力を身につけることです。

そのための鍵となるのが、治療必要数 (Number Needed to Treat, NNT) と 害必要数 (Number Needed to Harm, NNH) という指標です。

本記事を通じて、p値が持つ限界を理解し、NNT/NNHを使って臨床研究の価値を深く評価する方法を、脳神経内科領域の有名な論文を例に学んでいきましょう。

2016年、米国統計協会 (American Statistical Association, ASA) はp値の誤用を戒める声明を発表しました。

その核心は、「p値は効果の大きさや重要性を示すものではない」「科学的結論をp値の閾値だけで判断すべきではない」という点にあります。

さらに、2019年の特集号 “Statistical Inference in the 21st Century: A World Beyond P < 0.05” では、p値への過度な依存から脱却し、「p=0.049とp=0.051を別世界として扱わない」という姿勢が推奨されました。

私たちが臨床で重視すべきは、「有意か否か」の二元論ではなく、効果の推定値（点推定）とその不確実性の範囲（信頼区間）です。

NNTは「1人の患者で望ましい結果を追加で得るために、何人の治療が必要か」を示す、非常に直感的な指標です。

計算は、まず絶対リスク減少 (Absolute Risk Reduction, ARR) を求めるところから始まります。

ARR = CER − EER

NNT = 1 / ARR

例えば、
対照群のリスクが15%、
介入群のリスクが10%だった場合、
ARRは 15%-10%=5% (0.05) となり、
NNTは 1 / 0.05 = 20人となります。

有害事象の場合は、絶対リスク増加 (Absolute Risk Increase, ARI) と 危害必要数 (NNH) を用います。

ARI = EER − CER

NNH = 1 / ARI

NNTを解釈する際は、以下の3点に注意が必要です。

1995年に発表されたNINDS試験は、急性期脳梗塞に対する血栓溶解療法（t-PA）の有効性を世界で初めて証明した、まさにランドマークと呼ぶべき臨床試験です。
この試験結果が現代の脳卒中急性期治療の礎を築きました。

NINDS試験では、3ヶ月時点でtPA群はプラセボ群と比較して「最小〜無障害」となる相対的な確率が少なくとも30%高いことが示されました（相対効果）。

一方で、より長期の12ヶ月時点でも良好な機能転帰の絶対差は11〜13%ポイントで持続しており、これを基にNNTを計算すると、

NNT ≈ 1 / 0.12 ≈ 8.3

となり、NNTは約8〜9人という目安が得られます。
もちろん、症候性頭蓋内出血のリスク（tPA群 6.4% vs プラセボ群 0.6%）も同時に考慮する必要があります。

2015年に発表されたMR CLEAN試験は、脳主幹動脈閉塞症に対する血管内治療（機械的血栓回収療法）の有効性を証明した、最初のランダム化比較試験です。
この試験を皮切りに肯定的な結果が相次ぎ、脳卒中治療は新たな時代を迎えました。

MR CLEAN試験の主要評価項目はmRSのシフト解析であり、血管内治療の有効性を共通オッズ比 1.67 (95%CI 1.21–2.30) で証明しました。

これは「治療によって患者全体のmRSが、より良好な方向へシフトする」ことを意味しますが、直感的に理解しにくい側面もあります。そこで理解の補助として、副次評価項目である機能的自立（mRS 0–2）の割合で二値化して見てみます。

治療群 32.6% vs 対照群 19.1%

ARR = 13.5% (95% CI, 5.9% – 21.2%)

NNT ≈ 1 / 0.135 ≈ 7.4 (95% CI, 約5〜17)

NNTの目安は約7人となります。
ただし、二値化は「mRSが3→2になる」ことと「1→0になる」ことを同じ「成功」として扱ってしまうなど、多くの情報を失います。
必ず一次解析（シフト解析）の結果と併せて解釈することが重要です。

Yaddanapudi LN. The American Statistical Association statement on P-values explained. J Anaesthesiol Clin Pharmacol. 2016;32(4):421-423. doi:10.4103/0970-9185.194772
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Di Leo G, Sardanelli F. Statistical significance: p value, 0.05 threshold, and applications to radiomics-reasons for a conservative approach. Eur Radiol Exp. 2020;4(1):18. Published 2020 Mar 11. doi:10.1186/s41747-020-0145-y
PUBMED: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32157489/
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Berkhemer OA, Fransen PS, Beumer D, et al. A randomized trial of intraarterial treatment for acute ischemic stroke. N Engl J Med. 2015;372(1):11-20. doi:10.1056/NEJMoa1411587
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