大家都知道，如果要从缺钱治病的人里选一部分来资助，那么不管是按闹分配也好，还是按惨分配也好，目前来看对落选的病人来说都是不太公平的——毕竟前者的典型，医闹，和后者的典型，某位坐拥北京一套房还要写微信公众号爆款骗捐的写手，目前都还在被全国人民所唾骂。
那么，当国家手握资源不足以解决所有问题，又面临着到底帮A病患者还是帮B病患者，或者到底帮病人治病还是帮健康人预防疾病之类的两难问题的时候，用什么方法做决定会更公平一些呢？
公共卫生领域提供的一种答案是：把各种办法都拿过来，比一比各项客观指标，打分。
认识一下Hanlon方法
不管是给A病患者免费治疗也好，还是给所有健康人免费提供B病疫苗接种也好，这些都是针对一个特定公共卫生问题的解决方案。因此，我们把它们称为对公共卫生问题的干预措施，也就是“干预”。
而为了回答“哪个干预项目更重要”这个问题，公共卫生领域的学者们一直在致力于开发一些优先级排序的方法。
在所有这些方法中，有一种的应用相当广泛，叫Hanlon法（Hanlon Method）[1]。它是美国的公共卫生官员John J. Hanlon于1984年在他主编的《Public health : Administration and practice》中第一次介绍给世界的，并且一直被公共卫生领域使用到现在。
相对于其他的什么多人投票啦、策略网格啦之类的方法，用Hanlon法排序要显得更复杂一些。但是，由于它基本是根据很难被干扰的历史客观统计数据算出来的，因此，只要计算前我们提前把评分标准根据我们要应用干预的人群的实际情况定好了，那么之后计算过程里，人为判断能干扰的程度相对而言就小得多了，最后做出的决定也就相对更定量、更有说服力。
所以，在实际应用情境中，对于那些要同时面对很多问题、有很多利益相关方需要照顾、需要给出令人信服的答案的公共卫生官员来说，Hanlon法仍然非常受欢迎。
Hanlon方法的具体步骤[2]
- 第①步：PEARL test
在排序之前，我们先把各个疾病以及针对它们的干预措施的基本信息放到一起，进行一个PEARL test。
这一步的目的，是分析干预项目最最基本的可行性，也就是观察：照干预项目说的这么干，到底恰不恰当（Propriety）、经不经济（Economics）、方法能不能被接受（Acceptability）、有没有足够的资源来做（Resource）、做这个合不合法（Legality）。
只要这五小项有一项的答案是“不行”（0分），那么对不起，这个干预项目不行，不用走后面流程了，您请出门左转嗝屁去吧。
- 第②步：计算各指标分数
如果一个干预项目活过了第一步的PEARL test，那么就可以根据这些项目的基本信息，给每个项目的以下三个维度打分：
A. 这个干预项目针对的疾病，影响范围有多大。
这个是由发病率或者患病率定义的，来自历史统计数据。发病率，就是一定时点上被新诊断出患有某种病的人到底占了我们要干预的那群人里多大或者多小一块比例；而患病率，则是所有现时正在患病的病人占了我们要干预的那一群人具体多少比例。这些数据通常来自前期的社区监测历史资料或者社区调查。
用这两个率，可以非常客观地衡量事实上得某个病的人实际上到底多不多、具体有多少，而不是尽管实际上影响面小，但个例被媒体曝光得更多，就获得更多照顾。
B. 这个干预项目针对的疾病有多严重。
这些后果，包括需不需要紧急治疗、严重程度、会不会（给患者和社会）带来沉重的经济负担、以及会不会牵扯到其他人（比如具有传染性）。
显而易见的，人一旦因为严重的疾病住院，就没法工作了，这对社会而言是劳动力的损失。如果还能传染，那么可以想象，在极端严重的前提下，疾病的威力甚至可以使全社会停摆。这是社区、社会乃至国家都不愿意看到的，因此这类严重而具有传染性的疾病通常会在这一项得到最高的评分。
而如果一个病就算得了不会有什么严重后果，并且也不具备传染性，比如青春痘，那么它在要用纳税人的钱做事的时候就显得不那么重要了。
C. 这个干预项目提供的解决措施，具体能管多大用。
这一项仍然需要两个小因素乘起来，分别是【这个办法用了之后能对多少比例的人管用】和【在管用的人身上能多大比例解决问题】。它的数据通常来自前期的小范围社区干预试验。
比如安全套绝大部分时候在这一项就能得到10分，因为它显然对所有人都管用，而在持续地正确使用的情况下有90%-95%的几率阻止艾滋病[3]。它的10分就来自100%的有效比例×90%-95%的有效程度=90%-95%的有效性。
与之相对的一个例子，则是比如在流感没有流行的季节给所有人派发口罩。在流感没有流行的季节，全国可能只有占总人口不到十万分之二比例的人被新诊断患上流感[4]。即便口罩几乎可以100%地阻挡飞沫传播的流感，如果给全体人民派发口罩，就算把引发的恐慌放在一边，也能看到100%的有效性×过低的效率0.002%一下就只剩下0.002%，约等于0，这一有效性分数自然也就是0分了。
当然，如果能做到流感传播时定向给高危人群派发免费口罩，这一有效性就会因为有效比例的提升而大大改善。这就是为什么在流感流行极为严重时，在中小学、幼儿园等学生之间密切接触多而学生身体更弱的地方，就会有派发口罩、全体测量体温等额外的照顾措施了。
需要说明的是，由于不同社区乃至不同国家的具体情况不同，虽然A、B、C在Hanlon法中的给分范围都是0-10分，但是具体给分的标准是需要针对实际情况进行优化的。以下是一个评分标准示例。
- 第③步：按公式把各指标合在一起计算总分
按照Hanlon法的公式 ，把之前算过的小指标的分数加减乘除，算出对应的分数D。公式为什么长这样，发明者John J. Hanlon并没有在提出的时候说明，不过可以看出的思想是A和B共同测量疾病本身的情况，B乘以2是一个加权让它显得更重要的措施，二者之和与C相乘则是为了能够交互地测量解决这个问题的项目具体能带来的好处。
也就是说，整个优先级评分由【疾病给人们带来的问题严不严重】和【解决办法到底多大程度上能解决问题】这两方面同时决定的。而【疾病给人们带来的问题严不严重】的衡量方式，又是靠病本身“吓不吓人”，和这个疾病到底影响面具体有多大，来共同决定的。
- 第④步：排序，决策！
各个干预项目的分数都出来之后，就按分数高低排个队。
分数高的干预项目，那就是给一些恼火的大问题提供一针见血的好办法的项目，赶紧先开整！
分数低的干预项目，那就是给不那么恼火的问题提供的一些隔靴搔痒的办法的项目，那么就轮到后面有钱有人有空闲了再整吧。。。
吃瓜群众应该如何看待Hanlon Method
对于大众，掌握Hanlon法的具体用法是没有必要的。不过，Hanlon法的背后所折射出的公共卫生官员思考问题的方式，可以帮助我们理解卫生政策的一部分“做”与“不做”背后的逻辑。
比如说，对于同一种传染病A，如果同时存在有效率90%以上的疫苗和治愈率90%以上的疗法，为什么“给所有健康人打疫苗”的选项总是排在“给所有患者免费治疗”的前面？
从Hanlon公式的结构 出发，我们可以看到，在这种情况下，首先两个选项的A和B是相同的，那么谁先谁后就看C了。
对于给健康人打疫苗和给患者免费治疗的C，首先，接种疫苗一定能拿到满分10分，因为它只要是合格的，那么对它针对的特定病原体，就是90%以上几率有效；而只要所有人都接种疫苗，哪怕最后只有90%的人产生免疫应答，也能形成群体免疫，从而阻止疾病流行。
而给患者免费治疗，看似有效率90%，却需要患者在传染性出现之前就去就医接受治疗才能阻止疾病流行。遗憾的是，很多传染病在症状出现之前就已经有了传染性，因此单纯只治疗已经出现症状的病人并不能阻止传染病的流行。所以，免费治疗患者虽然有90%治愈率的疗法，却在C分数部分只能拿到较低的分数，比如3分甚至更低。
因此，综合起来，“给所有健康人接种疫苗”的方案就总是优于“治疗已经发病的病人”这个方案了。
总结
在不同选择间做出决策，本质是决定一个有限大小的蛋糕应该如何分配。然而遗憾的是，在现实中，人们几乎不可能找到一个可以不得罪任何一个利益相关方的分配方法——现实往往是讨好了一头就得罪另一头，而且两头都还惹不起。因此，尽可能定量地分析那些关键的利害关系，并给出一个令人信服的答案，就显得非常有必要了。
而Hanlon法，正是为了解决这个问题而生的一系列方法中最接近“pure science”的一个。
当然，Hanlon法也不是十全十美的，它也会有失灵的情况，不过，我希望这篇对Hanlon法的介绍，能给大家打开一个新的窗户，知道“帮谁不帮谁”也是可以讲标准、讲科学思路的，从而给大家当好“抛砖引玉”四个字里面的那块砖。
学识有限，如有错漏，也欢迎各位同行批评指正。
以上。
备注：
本文介绍的Hanlon法是D. Vilnius和S. Dandoy在1990年时发表的改进形式。该形式统一了各子项的最高分数，然后将Hanlon原版设置在最高分上的加权移到了公式内部，并把Hanlon的相乘得到的PEARL因子独立成一个检验步骤。这些改动没有改变Hanlon法的本质，但使它更易于理解和使用。
参考文献：
- Hanlon, J., Pickett, G. Public health: Administration and practice[M]. Santa Clara, CA: Times Mirror/Mosby College, 1990: 197.
- Vilnius D, Dandoy S. A priority rating system for public health programs[J]. Public health reports, 1990, 105(5): 463.
- Pinkerton S D, Abramson P R. Effectiveness of condoms in preventing HIV transmission[J]. Social science & medicine, 1997, 44(9): 1303-1312.
- 中华人民共和国国家卫生与计划生育委员会公报 – 2017年第05期
拓展阅读：
Tip Sheet: Prioritizing Issues in a Community Health Improvement Process
这个页面上同时还介绍了一些其他的不那么精确的公共卫生项目优先级排序的方法，感兴趣的读者可以学习参考~
来源：知乎 www.zhihu.com
作者：KellyWeaver
【知乎日报】千万用户的选择，做朋友圈里的新鲜事分享大牛。
点击下载