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致命數字的秘密：病例致死率如何揭示疾病的真相？
在公共衛生的領域裡，病例致死率（CFR）自始至終都是一個重要的指標。它不僅能幫助我們了解某種疾病的致命性，還能揭示治療效果及疫情的真實狀況。簡單來說，CFR指的是已確診患者中死亡的比例，這使得它在某些情況下成為評估疾病影響及制定公共政策的關鍵工具。
病例致死率是評估疾病致命性的指標，但它與死亡率的定義面向不同。
首先，我們需要理清「病例致死率」與「死亡率」的區別。死亡率指的是某個時間段內特定人群中死亡的比例，通常以每千人或每萬人來計算。而CFR則是針對已確診病例的死亡情況進行評估，並且不考慮從發病到死亡所需的時間。因此，CFR實質上是疾病致命性的一個風險測量指標，它的定義可以進一步闡述為：
CFR = (死亡人數 / 確診病例數) × 100
這意味着如果一個社區中有100名患者，9人死於某疾病，則該疾病的CFR為9%。這個指標非常依賴於最新的病例數據，因此隨著新的病例和死亡情況的變化，CFR勢必會有所波動。
除了CFR之外，還有一個相關的概念叫做感染致死率（IFR）。IFR包括所有已感染個體中的死亡比例，包括那些沒有症狀或未被診斷的患者。這使得IFR在計算時範圍更廣，可以更全面地反映疾病的嚴重性。簡單來說，若一名患者感染卻未出現病征，該個人也會被納入IFR的計算中，這樣就可以勾勒出更准确的死亡風險圖景。
理解IFR有助於我們更好地評估未來疫情的潛在威脅，也促進了公共衛生政策的制定。
比如，1918年的西班牙流感CFR超過2.5%，而1957年的亞洲流感與1968年香港流感的CFR則大約為0.2%。這些數字反映了不同疾病的致命性差異，也幫助科學家在制定抗疫策略時更為明確。具體到2023年末的新冠疫情，CFR大致為0.91%。在早期，新冠變種的CFR可能接近2%，這顯示疫情隨時間的推移而不斷演變，隨著對病毒更加深入的了解，CFR 的數據也逐漸明朗。
在一些極具致死性的感染中，CFR的數字更是驚人。以伊波拉病毒為例，其CFR可高達90%，而狂犬病更是超過99%，這使得這些疾病成為極端危險的感染威脅。而類似於黃熱病的CFR約5-6%，在重症的情況下甚至可達到40-50%。這些數據揭示了不同病症對人類健康的威脅程度，並能在對抗疫情中發揮關鍵作用。
有效的疫情控制和醫療干預能顯著降低CFR，這一點在許多疾病的案例中獲得印證。
以未經治療的腺鼠疫為例，其CFR可高達60%；然而，若進行抗生素治療，CFR將降至17%。這再次顯示了及時有效的醫療干預對於降低疾病致死危險的重要性。由此可見，病例致死率不僅是一個靜態的數字，它也是對醫療體系能力的一檢視。
綜上所述，病例致死率提供了一個清晰的框架，幫助我們理解疾病如何影響社會以及如何改變我們的生活。在面對疫情時，我們有必要深入探討其背後更深層次的因果關係。這些數字所傳遞的不僅是死亡的概率，更是對公共衛生介入、防治措施所需的反思與期待。隨著全球疫情的不斷發展，CFR所揭示的潛在風險是否在持續引起我們的警覺呢？
