Zahlen verstehen: relatives Risiko, absolutes Risiko, NNT

„Neues Medikament halbiert das Risiko!“ Solche Sätze stehen in Pressemitteilungen, Werbeanzeigen und manchmal auch in Arztbriefen. Sie sind nicht falsch – aber ohne eine zweite Zahl nahezu bedeutungslos. Dieser Beitrag zeigt, welche Zahlen Sie brauchen, um Nutzen und Schaden einer Behandlung einzuschätzen.

Ein Rechenbeispiel

Stellen Sie sich eine erfundene Studie vor: 1.000 Menschen nehmen fünf Jahre lang eine Tablette, 1.000 vergleichbare Menschen nehmen ein Scheinpräparat. In der Gruppe ohne Wirkstoff erleiden 20 von 1.000 einen Schlaganfall, in der Tablettengruppe 10 von 1.000.

Diese Zahlen lassen sich auf drei Arten beschreiben:

Alle drei Angaben beschreiben dasselbe Ergebnis. Doch „halbiert das Risiko“ klingt nach einem Durchbruch, „1 von 100 profitiert“ nach einer nüchternen Abwägung. Beides ist wahr – vollständig informiert ist nur, wer beide Zahlen kennt.

Relative Zahlen hängen vom Ausgangsrisiko ab

Eine relative Risikosenkung von 50 Prozent bedeutet bei einem Ausgangsrisiko von 40 Prozent sehr viel, nämlich 20 von 100 Menschen, die profitieren. Bei einem Ausgangsrisiko von 0,2 Prozent bedeutet sie wenig. Deshalb kann dieselbe Behandlung für eine Person mit hohem Risiko sinnvoll und für eine Person mit niedrigem Risiko verzichtbar sein. Beim Bluthochdruck etwa hängt der absolute Nutzen einer Therapie stark vom gesamten Herz-Kreislauf-Risiko ab.

Die NNT – und ihr Gegenstück

Die Number Needed to Treat gibt an, wie viele Menschen eine Behandlung über einen bestimmten Zeitraum erhalten müssen, damit eine Person davon profitiert. Je kleiner die Zahl, desto größer der Nutzen. Wichtig ist immer die Zeitangabe: Eine NNT von 100 über fünf Jahre ist etwas anderes als über ein Jahr.

Das Gegenstück ist die Number Needed to Harm (NNH): Wie viele müssen behandelt werden, damit bei einer Person eine bestimmte Nebenwirkung auftritt? Erst beide Werte zusammen erlauben eine faire Abwägung.

Natürliche Häufigkeiten statt Prozente

Prozente und Wahrscheinlichkeiten sind für die meisten Menschen schwer zu verarbeiten – übrigens auch für viele Fachleute. Forschende zur Risikokommunikation, etwa am Harding-Zentrum für Risikokompetenz, empfehlen deshalb natürliche Häufigkeiten: „Von 1.000 Menschen wie Ihnen …“. Solche Formulierungen machen sofort sichtbar, wie viele betroffen sind und wie viele nicht.

Besonders deutlich wird das bei Suchtests. Ein positives Testergebnis bedeutet nicht automatisch, dass eine Erkrankung vorliegt. Ist die Erkrankung selten, stammt ein großer Teil der positiven Befunde von Gesunden, bei denen der Test fälschlich anschlägt. Wer das in Häufigkeiten statt in Prozenten durchrechnet, versteht schnell, warum auffällige Befunde meist erst durch weitere Untersuchungen abgeklärt werden müssen.

Statistisch signifikant heißt nicht wichtig

Ein Ergebnis ist „statistisch signifikant“, wenn es wahrscheinlich nicht allein auf Zufall beruht. Über die Größe des Effekts sagt das nichts. In sehr großen Studien werden auch winzige, praktisch bedeutungslose Unterschiede signifikant. Umgekehrt kann eine kleine Studie einen relevanten Effekt übersehen. Aussagekräftiger ist das Konfidenzintervall: Es zeigt, in welchem Bereich der wahre Effekt vermutlich liegt.

Im Alltag anwenden

Wenn Sie das nächste Mal von einer „deutlichen Risikosenkung“ lesen, suchen Sie nach der absoluten Zahl. Fehlt sie, fragen Sie nach – in der Arztpraxis, in der Apotheke, bei der Krankenkasse. Welche weiteren Tricks in Werbung und Studienberichten üblich sind, zeigt der Beitrag Studien und Werbung kritisch lesen. Begriffe zum Nachschlagen finden Sie im Glossar.

Häufige Fragen

Warum nennen Studien überhaupt relative Zahlen?

Relative Zahlen sind nützlich, um Ergebnisse zwischen Gruppen mit unterschiedlichem Ausgangsrisiko zu übertragen: Die relative Wirkung ist oft ähnlich, die absolute nicht. Problematisch ist nur, wenn sie allein genannt werden.

Was ist eine gute NNT?

Das lässt sich nicht pauschal sagen. Bei einer gut verträglichen, günstigen Maßnahme gegen ein schweres Ereignis kann auch eine NNT von 100 sinnvoll sein. Bei einer belastenden Behandlung gegen ein mildes Problem ist schon eine NNT von 10 zu wenig. Entscheidend ist der Vergleich mit Schaden, Aufwand und persönlichen Zielen.

Wie rechne ich Prozente in natürliche Häufigkeiten um?

Multiplizieren Sie den Prozentwert mit der gewählten Gruppengröße und teilen Sie durch 100. Drei Prozent bedeuten 3 von 100 oder 30 von 1.000 Menschen. Mit Häufigkeiten lassen sich Nutzen und Schaden leichter nebeneinanderstellen.