疫病的發展充滿著複雜的變數,全球各地的衛生組織正不斷努力追蹤和預測病原體的變化。尤其是在新冠疫情後,各國的公共衛生專家們開始更加重視數據分析和模型預測的重要性。這背後的關鍵在於理解疫情的流行程度,尤其是什麼時候一種疾病會變成地方性(endemic)。
一種感染被稱為地方性,當它在特定的社群中持續存在,且不需要因旅行等因素而導入額外的感染病例。
食源性、病媒傳播等不同傳染方式的疾病,其在社區中的散佈和感染率都有所不同。地方性疾病的預測,反映於每年固定的患病人數,但這個數字的高低又可分為高地方性(hyperendemic)和低地方性(hypoendemic)。舉例如,英國的水痘就是一個明確的地方性疾病,而瘧疾則並不算是,因為每年報告的病例數量波動相當大。
對於感染的傳播學來說,為了維持地方性,每位感染者必須平均將疾病傳播給一位其他人。這樣的平衡使得疾病的傳播不會迅速失控,卻也不會死亡。在這個背景下,基本繁殖數(R0)的概念應運而生,這個數值預示著一種病原體在完全易感人群中的潛在傳播能力。
在一個存在部分免疫個體的群體中,基本繁殖數乘以易感人群的比例,必須等於一。
數據模型能夠在這一點上提供極具價值的情報。科學家們通過觀察不同地區和國家的疫情波動,試圖預測未來的傳播趨勢。尤其是在COVID-19疫情中,觀察其不同波次的傳播,幫助各國做出及時的反應,限制疫情的進一步擴散。
雖然地方性COVID-19可能會被解讀為病毒性疾病的嚴重性降低,但地方性並不自動意味著疾病的輕微化。
疾病的嚴重性與其地方性之間的關係往往被誤解。即使一種病是否會被普遍認為是地方性的,對該病的理解和疾病管理政策仍是當務之急。某些疾病如淋巴絲蟲病,儘管在某些區域是地方性疾病,然而其帶來的社會和經濟影響卻不可小覷。
除了簡單的地方性 (endemic) 概念以外,還有多種分類方法:
而相對於地方性疾病,還有眾多非地方性疾病,如:偶發病例(Sporadic)、疫情(Outbreak)、流行病(Epidemic)及全球大流行(Pandemic)。這些術語幫助我們理解疫情的範圍和影響程度,進而制定相應的公共衛生策略。
在這樣不斷變化的公共衛生環境中,挑戰依舊存在。數據分析和模型預測持續扮演著關鍵角色,幫助我們理解和預測一種病原體將來的動態。未來是否會持續面臨新的疫情挑戰?在科技發展之下,人類能否找到應對這些疫情的有效辦法?