在医疗资源日益紧张的全球背景下，如何科学分配有限资金始终是公共卫生决策的核心难题。传统方法往往将疾病负担（Burden of Disease）与成本效果分析（CEA）割裂对待——前者通过全球疾病负担（GBD）研究量化健康损失，后者依赖增量成本效果比（ICER）评估干预价值，但两者均无法完整反映资源配置对整体人群健康的影响。这种割裂导致决策者面临"高负担疾病是否值得投入"与"高效干预能否覆盖足够人群"的双重困惑。

针对这一瓶颈，约克大学领衔的国际团队在《Applied Health Economics and Health Policy》发表创新研究，提出人群净健康效益（Population NHB）这一革命性指标。该研究通过构建"净DALYs挽回"（Net DALYs averted）模型，首次实现疾病负担与成本效果的数学整合。其核心突破在于：将健康机会成本（Health Opportunity Cost）和适用人群规模纳入统一框架，使决策者能直观评估干预措施对整体疾病负担的实际改善程度。

研究方法采用理论建模与实证模拟相结合。基于假设的四种干预方案（表1），团队建立NHB计算公式：Population NHB = Σ(ΔDALYs_ij - ΔC_ij/k)，其中k代表国家特定的CET（如500美元/DALY）。通过对比不同CET下（200 vs 500美元/DALY）各干预方案的NHB差异，揭示机会成本对决策的关键影响。所有分析均采用GBD标准化的DALYs计算体系，确保与国际疾病负担评估兼容。

研究结果部分通过三级标题系统呈现：
"Guiding Intervention Choice"章节证实，干预1/3/4在500美元CET下分别产生16万、15.75万和3万DALYs的净健康收益，而干预2因负效益（-5.6万DALYs）被排除。这验证NHB能有效识别"高负担低效益"陷阱。
"Health Opportunity Costs Dynamics"部分揭示CET敏感性：当CET降至200美元时，干预1从正收益转为负值（-20万DALYs），说明资源配置需动态调整。
"Disease Burden Proportionality"创新性提出NHB占总体负担百分比指标（表4），如干预3在两种CET下分别解决1.5%和1.07%总负担，为跨疾病比较提供统一标尺。

讨论部分强调该研究的三大范式转变：首先，NHB突破传统CEA的二元决策模式（仅判断ICER是否低于CET），通过量化净健康收益实现精准资源投放；其次，DALYs与QALYs的双轨兼容设计（Box 1）使其适用于LMIC（中低收入国家）与高收入国家；最后，研究揭示非边际预算影响（Non-marginal Budget Impact）对CET的内生性影响，为后续动态阈值研究奠定基础。

该研究的现实意义已在多国政策实践中显现：在马拉维的卫生福利包（Health Benefits Package）设计中，NHB框架帮助识别出HPV疫苗接种等最具成本效益的干预组合；通过Thanzi La Owino项目，该模型正被用于优化撒哈拉以南非洲的艾滋病防治资源配置。正如作者Megha Rao团队指出，NHB不仅是一种计算工具，更是连接流行病学与卫生经济学的"通用语言"，其价值在实现联合国可持续发展目标（SDG3）的进程中将持续放大。未来研究需进一步解决干预协同效应、规模经济等复杂场景，但现有成果已为全球卫生资源的科学配置提供了可复制的决策范式。

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