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Statistik-Glossar

Number Needed to Harm

NNH · Anzahl der zu Behandelnden bis zum Schaden · Maximilian Fuchs · 24. April 2026 · 4 Min. Lesezeit

Was versteht man unter Number Needed to Harm?

Die Number Needed to Harm (NNH) ist eine Maßzahl aus der klinischen Epidemiologie. Sie gibt an, wie viele Personen im Durchschnitt mit einer bestimmten Intervention behandelt oder exponiert werden müssen, damit bei genau einer Person ein unerwünschtes Ereignis (Schaden) auftritt, das auf diese Intervention zurückzuführen ist – und das im Vergleich zu einer Kontrollgruppe.

Formal ist die NNH der Kehrwert der Absolute Risk Increase (ARI), also der absoluten Risikoerhöhung:

Formel: Number Needed to Harm

Dabei ist die Absolute Risk Increase (ARI) die Differenz zwischen dem Schadensereignis-Risiko in der Interventionsgruppe () und dem entsprechenden Risiko in der Kontrollgruppe ():

Formel: Absolute Risk Increase

Je größer der NNH-Wert, desto seltener tritt der Schaden auf – die Intervention ist also vergleichsweise sicherer. Ein kleiner NNH-Wert hingegen bedeutet, dass bereits wenige Behandelte von einer Nebenwirkung betroffen sind.

Einfach erklärt: Stell dir vor, ein neues Medikament verursacht bei manchen Patienten Magenprobleme. Der NNH sagt dir: „Wenn ich diesen Wert – zum Beispiel 25 – kenne, dann bedeutet das, dass im Schnitt 25 Patienten das Medikament nehmen müssen, damit bei einem zusätzlichen Patienten Magenprobleme auftreten.“ Je größer diese Zahl, desto seltener der unerwünschte Effekt.

Warum ist Number Needed to Harm für statistische Analysen wichtig?

Die NNH ist ein zentrales Instrument zur Bewertung des Schadenspotenzials medizinischer Interventionen. Sie überführt abstrakte Wahrscheinlichkeiten in eine anschauliche, klinisch interpretierbare Größe. Das macht sie besonders wertvoll für:

  • Klinische Entscheidungsfindung: Ärztinnen und Ärzte können Nutzen (ausgedrückt durch die verwandte Maßzahl Number Needed to Treat, NNT) und Schaden (NNH) direkt gegenüberstellen.
  • Patientenaufklärung: Konkrete Zahlen wie „1 von 50 Patienten“ sind für Betroffene verständlicher als relative Risikoangaben.
  • Metaanalysen und systematische Übersichten: Die NNH wird genutzt, um Ergebnisse aus mehreren Studien vergleichbar zu machen und die Sicherheit von Therapien zusammenfassend zu beurteilen.
Häufiger Fehler: Die NNH wird oft mit dem relativen Risiko verwechselt oder falsch interpretiert. Ein relatives Risiko von 2,0 (doppeltes Schadenrisiko) klingt bedrohlich, kann aber bei sehr seltenen Ereignissen einen NNH von mehreren Tausend bedeuten – der absolute Schaden ist dann minimal. Immer die absolute Risikoerhöhung im Blick behalten.
Gut zu wissen: Die NNH sollte stets zusammen mit Konfidenzintervallen berichtet werden. Da sie ein Kehrwert ist, können Konfidenzintervalle ungewöhnlich verlaufen – insbesondere wenn die ARI statistisch nicht signifikant von null verschieden ist, kann das Intervall theoretisch von negativ unendlich bis positiv unendlich reichen.

Praxisbeispiel zu Number Needed to Harm

In einer randomisierten klinischen Studie wird untersucht, ob ein neues Blutdruckmedikament das Risiko für Nierenfunktionsstörungen erhöht. Die Ergebnisse nach 12 Monaten:

Tabelle 1. Auftreten von Nierenfunktionsstörungen nach Studiengruppe
Gruppe Teilnehmende Ereignisse Risiko
Interventionsgruppe (neues Medikament) 500 40 8 % (0,08)
Kontrollgruppe (Standardtherapie) 500 20 4 % (0,04)

Die absolute Risikoerhöhung beträgt:

Berechnung: ARI und NNH

Der NNH beträgt also 25. Das bedeutet: Im Schnitt müssen 25 Patientinnen oder Patienten mit dem neuen Medikament behandelt werden, damit bei einer Person zusätzlich eine Nierenfunktionsstörung auftritt – im Vergleich zur Standardtherapie.

Ob dieser NNH klinisch akzeptabel ist, hängt vom Nutzen des Medikaments ab. Wenn das neue Medikament zum Beispiel einen NNT von 10 hat (also bei jedem zehnten Patienten einen Herzinfarkt verhindert), kann der NNH von 25 durchaus vertretbar sein. Diese Abwägung von Nutzen und Schaden ist der eigentliche Kern der NNH-Analyse.

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