医药经济学评价中有一个很基础的技术问题：以何种指标来表征成本与效果的综合评估结果。
传统的，医药经济学评估采用增量成本收益比（ICER）来表征评价结果，即：成本差值/效果差值，而效果通常采用健康调整生命年（QALYs）为指标。得到ICER后，通过与界值比较来评判卫生技术的经济性。界值，在欧美发达国家通常采用5万美元，在发展中国家通常采用3倍（或者更低）人均GDP，这体现了社会为多获得一个健康生命年而愿意支付的成本。
ICER的问题在于，这是一个非线性指标，所以很难直接计算其可信区间，也不适用那些我们熟悉的假设检验和多元统计分析方法。为了分析ICER的变异度、计算可信区间，通常可以做Bootstrap抽样，从而可以得到很多自抽样的样本，计算ICER的分布和可信区间，但也仅此而已。
相对而言，净收益（Net
Benefit）是一个更好的指标。这里的净收益是指：效果的差值*ICER界值-成本差值（λ*ΔE-C）。例如：成本增加了1000元，QALY增量为0.2，如果ICER界值为20000元，则净值为2000*0.2-1000=3000元。可以看到，通过界值转换，事实上将健康产出转成了货币单位。
净收益这个指标的好处在于，它是可以进行线性处理的。不像ICER（是C与E的比值），净收益是C与E的差值，相对ΔC和ΔE是线性的，即：NB1-NB2=(λ*ΔE1-C1)-(λ*ΔE2-C2)
= λ*(ΔE1-ΔE2)-(C1-C2)，因此净收益可以直接计算可信区间，参与多元统计分析，例如这样的回归分析可以直接应用于净收益：NB=a+bx1+cx2+...,其中的x变量可以为分组变量，也可以为年龄性别等影响因素。这就为传统医学统计方法和医药经济学评估架构起了一座桥梁。
当然，应用净收益的前提，是有明确的ICER界值，例如5万美元/QALY。不同的界值显然有着不同的结果。
净收益分析方法在国外医药经济学评价研究中已经获得了广泛的应用，国内研究也完全可以借鉴应用。
应网友要求，添加一个案例解析：
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案例：
假定有一个医药经济学评价研究，比较疗法A和B的成本收益比。成本用“元”计量，收益用“健康调整生命年（QALY）”表征。研究得到的结果如下：
http://s6/middle/5c88b5cfgbf9f8419a635&690Benefit）" TITLE="增量成本效果比（ICER）与净收益（Net Benefit）" />
从上面的虚拟数据可见，A疗法的平均成本是11756.93，平均QALYs是4.80；B疗法则是10010.11和4.50 。由此，增量成本收益比（ICER）可计算为：(11756.93 - 10010.11)/(4.80 - 4.50) = 5997.64，表示增加1个QALY，增加的成本是5997.64 。如果这个国家的ICER可接收界值是10000，说明这个ICER是可接收的，意味着A疗法相对B疗法的成本收益比是合适的，疗法A是有经济性的。
这里的ICER是一个比值，因此无法进行那些我们熟悉的统计分析，也不容易算可信区间。采用Bootstrap方法，可以进行自抽样，从而计算ICER的变动区间，这个技术这里就不介绍了。
下面讲讲净收益（NB），数据如下：
http://s12/middle/5c88b5cfg798ff3f0c4fb&690Benefit）" TITLE="增量成本效果比（ICER）与净收益（Net Benefit）" />
在这个表的最右边两列，对每个患者计算了净收益，即：产出（QALYs）*10000 - 成本，其中10000是ICER界值。这样，事实上把健康调整生命年（QALYs）货币化了，计算的是：收益 - 成本。通过比较疗法A和B的平均净收益，可见A组高于B组，就说明：以10000为界值，A疗法的成本收益是优于B疗法的，疗法A是有经济性的。这个结论和上面通过ICER下的结论是一致的。
这里可以看出净收益指标的好处了，通过计算净收益，每个患者都可得到一个净收益值，从而可以进行进一步统计分析。比如：可计算A组与B组的均值、差值及其可信区间；可计算正收益和负收益的例数和比例；又或者，为了排除年龄、性别、吸烟等因素的影响，我们可以把净收益做应变量（Y），把疗法、年龄、性别等做自变量（X），进行多元回归分析。这些大家熟悉的统计分析，就不展开讲了。
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(2012-05-08 17:15:05)