當我活著，我要做生命的主宰，而不做它的奴隸。

——詩人惠特曼Walt Whitman

作者：流行病學專家  何美鄉研究員

每一條生命的消逝，在親友的心中，不是一個數字，而是生命中無法量化的全部。

醫護人員專注於眼前的病患，以腦袋中的知識，為每一位病患做出最佳的照護選擇。疫情突發，這樣的最佳選擇可能無法伸手可及；況且，什麼是最佳的照護選項，好像也無法確定。

2020年3月，電視螢幕上出現了紐約市中央公園內排排站立的帳篷，說是用於收置新冠病人。還有堆滿屍體的冷凍車房，也出現在紐約市的某個角落。身在臺灣的你，有沒有在剎那間，感受到那個平常不被你放在心上的名詞--國家--對你的重要性？因為疫情，不同的國家可以是如此迥異的場景。

新冠疫情爆發以來，截至2022年7月28日，全世界死亡人數達639萬人，臺灣則有8,714人喪命。疫情期間，公衛界無不力挽狂瀾，竭盡所能想要達到的，不就是一個可能的最低傷亡數字？但最低傷亡數字到底可以多低，或應該要多低？疫情當下容易見樹不見林，許多問題往往要等疫情告一段落，才能做出比較與評估。

新冠死亡率低，等於防疫做得好？

上面這個問題的答案，可能無法簡單回答。因為各國對於新冠死亡的判斷標準與防疫策略不一。

依據世界衛生組織在2020年4月（R1）公佈的「新冠死亡定義」：新冠感染是確診病例或疑似病例的「死亡主因」。如果新冠病毒感染只是輔助因素，而不是直接導致死亡的原因，則不計算在內。例如某人車禍喪生，遺體解剖發現死者患有新冠肺炎，但因為主要死因是車禍導致的顱內出血，而非新冠病毒，故不會列入新冠死亡名單。

確診病例很好理解，但為何也要把「疑似確診病例」列入？主要是因為在大流行期間，試劑與醫療資源不足的時空背景下，只要臨床症狀相符者，則可列為「疑似病例」，目的在於幫助我們更確切監控疫情的影響範圍有多大。

很多國家早在2020年4月世衛公佈新冠死亡定義之前，就已擬定死亡病例的定義。因此各國確診數字與死亡數字，很難拿來直接比較。例如，俄國對新冠死亡的定義是一定要有解剖結果（R2），這樣的定義肯定會低估新冠的致死率（確診死亡人數／總確診人數）；而新冠的死亡率（確診人數／總人口數），也受到試劑與醫療資源是否充足的影響，以至於我們不能將各國的死亡率放在同一個水平上檢視。同樣的，我們也很難拿新冠死亡率來判斷一個國家的防疫成效，因為各國的確診與死亡率的報告定義迥異，導致這些新冠死亡率的數字無法直接比較。

新冠病毒旋風似的造成全球疫情大流行，迫使各國快速反應，擬出防疫政策。然而，各國不同的防疫政策，從流行病學及公共衛生的角度嚴格來看，充其量僅能算是「超大型田野試驗」。因為在訂定這些防疫政策之前，沒有人可以預測或評估哪種策略最好。因此大部分國家都只能邊做邊調整，像英國就從剛開始所謂「輕症不檢測、學校不停課」的佛系防疫策略，轉向暫停大型聚會、提升防疫社交距離的策略。

在充滿不確定性的防疫策略，且通報標準各國不一的前提下，我們要如何看出各國的防疫成效差異？疫情期間「全死因的超額死亡率」分析，可能是當下被認為可以克服這種國與國之間既有差異的最好方法。

以超額死亡看待各國防疫成效

在正常狀況下，一個國家各種疾病的發病率與死亡率，通常會穩定地維持在一個可預期的範圍內，即便呈現長期增加或減少的趨勢，也都可以依據其過往的經驗來預估短期或長期的發展狀況。因此，若有突發的戰爭、超強寒流，或像是新冠病毒這樣的嚴重疫災，都會使當年度的死亡人數有超乎預期範圍的可能，而呈現所謂「超額死亡」的現象。

為什麼會說以「全死因的超額死亡率」分析新冠疫情，會比較準確？因為超額死亡率提供了一個國家（或地區）在特定時期內，與預期的死亡人數相比，估算出可能與突發事件有關的額外死亡人數。至於何謂預期死亡人數？通常是以前一年的同一時間，或事發之前多年的年平均值來估計。

針對新冠疫情，以全死因（舉凡疾病、意外等各種死因）的總死亡數分析超額死亡率，就可以克服各國在報告和檢測新冠標準的差異，以及死亡證明上死因分類的差異。

臺灣呈現負超額死亡

針對2020至2021年的新冠疫情，至少有兩個研究，針對世界各國的總死亡人數相對於新冠死亡人數，進行超額死亡的分析。

世界衛生組織所主導的研究（R3），估算出全球在疫情這兩年的超額死亡為1491萬（13.3-16.6M） 人。此研究報告在2022年5月5日刊出，同年6月做了一些錯誤修訂，如德國的超額死亡減半、瑞典的超額死亡增加等等。

另一項研究（R4）經過同儕審查發表於期刊上，由一個國際研究團隊，以長期收集各國資料並研究各國各種疾病所造成的危害（Disease Burden Group, DBG）的基礎與架構，評估了全球新冠疫情的超額死亡，結果顯示，全球超額死亡約1,820萬人（17.1-19.6M）。

這兩個研究因選取的背景值不同，世衛選取2015至2019年的死亡數據，而DBG研究則使用2009至2019年的死亡數據，導致結果有所差異。不過就全球估算會有如此差異也不令人意外，1918到1919年流感大流行造成的死亡人數，估計出來的差異值更廣，從 4000萬到一億不等。

以上兩項研究雖然都有提供各國資料，但世衛的報告不會有臺灣單獨資料的呈現。參考DBG研究的結果，臺灣在2020到2021年是全球少數呈現負超額死亡的五個國家之一，其餘四個分別為澳洲、冰島、紐西蘭、新加坡。《英國經濟學人》雜誌也進行了類似的研究，有關臺灣部分，所得到的結果與DBG雷同：臺灣在2020至2021年的疫情期間，呈現負超額死亡。

負超額死亡是什麼？簡單說，就是實際死亡人數比預期少。

你有發現嗎？根據DBG的研究結果，我們可以發現負超額死亡國家有一個共通點：多數皆為島國。島國可以進行更有效的邊境管控措施，進而減少境外移入病例，同時也降低了病毒進入國境內的機率。當然也不能忽略這些國家的防疫作為，但有了天然屏障，加上部分國家人口密度低，好比紐西蘭，都是促成負超額死亡的助力。不過有些國家（英國），並未善用島國優勢以邊境管制來防疫。

死亡位移，讓我們對新冠死因有更多理解

新冠疫情高峰期間，感染者雖多，但死亡人數相對較低，而死亡者中大多數皆罹患常見共病，如心血管疾病、高血壓等高風險虛弱族群。這些患者的共病，才是導致死亡數字增加的主因。也就是說，新冠病毒感染的死亡衝擊，主要是集中在健康狀況原本就不佳的族群，而導致死亡人數／死亡率的提升。我們還發現，在特定疫情期間，一些虛弱族群因感染新冠病毒，在原本身體狀況就不好的情況下，提早面臨死亡，進而在高峰期之後，出現一段非新冠總死亡率低於預期的時期，因為疫情讓關鍵族群的死亡稍微提早。

我們以義大利北部利古里亞區的觀察來解釋（R5）。2020年疫情高峰期間，利古里亞每週有151人（95% CI 137.8-164.4）超額死亡，也就是說，全因死亡人數比疫情發生前五年（2015-2019）的週平均人數增加了63.3%。可是在接下來的八週，卻出現了比疫情爆發前五年的年平均絕對死亡人數少（-35.9，95% CI -45.5 -26.0）的狀況。作者稱之為「死亡位移」（Mortality displacement）效應。也有人稱之為「收穫效應」（Harvesting effect）。

【圖說：2020年新冠疫情期間，義大利利古里亞區死亡人數所呈現之時間的位移效應】

    死亡位移效應可以在時間上位移，也可以是死因的位移。如在以色列，新冠疫情高峰期，整個期間的非新冠死亡率，與前幾年大多數年齡組的總死亡率相比，顯著降低，特別是在2021年1月和2月的新冠高峰期（R6）。

造成這種情況的原因，可能是在感染高峰期間，因新冠疫情死亡的眾多人口，多數集中在老年人，而他們很多人也都有心血管疾病、糖尿病、高血壓等共病。這些人的死因被歸納為新冠病毒致死，或有些人本來身體就很不好，因染疫而提早了死亡的進程。所以接下來幾個月的時間，那些常見的死因，如上述提及的共病，卻呈現較低的死亡率。

【圖說： 2020年3月至2021年10月，以色列死亡人數所呈現之死因的位移效應】

就臺灣而言，2019到2020年流感季節出現的病例沒有預估的多，連帶的肺炎死亡率也下降；加上2020到2021年的冬季，因為新冠疫情的防疫措施，跨國旅行減少也降低流感病毒入境的機會。兩個原因促使臺灣連續兩年肺炎死亡人數大大下降。雖然2021年5月Alpha病毒疫情釀成臺灣812人死亡，卻被疫情高峰前後的低死亡率給抵銷了。這是臺灣負超額死亡的部分原由。

一項墨西哥的分析（R7），更清楚闡述了死亡位移的現象。研究人員對各種死因進行分析，在2020到2021年間，新冠疫情死亡人數為439582人，全死因的總超額死亡為600590人（超出預期38.2%，95% CI：36.0-40.4）。研究人員發現，有些疾病的死亡率大幅成長，增幅最大的是糖尿病（比預期高出36.8%）、呼吸道感染（33.3%）、缺血性心臟病（32.5%）和高血壓（25.0%）。而多種其他病症的死亡率卻比預期低，如傳染病和寄生蟲病（-20.8%）、皮膚病（-17.5%）、非交通事故（-16.7 %）和惡性腫瘤（-5.3%）。

從墨西哥的案例就可以瞭解，新冠疫情可能會使死亡因素有所轉移，有可能某些病症的死亡率因而上升，有些卻會下降。

這種死亡位移效應，也可能與施打含去活化病毒的百日咳三合一疫苗（DTwP）相關。在以往使用三合一疫苗的年代（現在都用次單位疫苗），有一個非常仔細比較病例與對照組之差別，並長期觀察的研究指出（R8），接種DTwP疫苗後兩天內，女嬰猝死的機率微微增加（風險比1.7），接著在未來的兩到七天時間，死亡率的風險比則會下降至75%，之後會恢復成與對照組相當的數值。這是非常一致性的觀察，在不同年代使用去活化病毒百日咳疫苗時都會出現這樣的情形，這個現象其實就是所謂的死亡位移效應。經過時間的位移，而產生死亡率的變動。疫苗接種並不會增加死亡率，但可能會讓少數原本不健康的嬰兒的死亡，提早了幾天發生。

肺炎， 最後一根致命的稻草 ✽✽

人終有一死，而每個人都會有一個死因。

急性肺炎一直是近年來臺灣人的十大死因之一，依據世衛的資料，它也是全球的第四大死因。新冠病毒的死亡也屬於此類急性呼吸道感染。疫情期間，我們關心新冠相關的每日死亡人數，在疫情高峰期，臺灣每日100多人因此喪命，國人為此唏噓不已。但當疫情緩解後，我們不會再花心思問今天死亡數為何？屆時，臺灣還是平均每日會有30-40人死於急性肺部疾病（含急性肺炎），因為對年長者而言，急性肺炎是最常見的最後一根稻草；不過，一不小心，它也會讓一些人英年早逝（Premature death）。

到底是哪些病原體貢獻了這些急性肺炎的死亡？答案是，非常多種病原體，其中最重要的兩種病原都有成人疫苗可以預防感染後罹患重症，就是流感疫苗與肺炎鏈球菌疫苗。很快的，新冠病毒會加入此死因與疫苗的行列。

臺灣企業大亨王永慶先生，以90歲高齡仍參與公司的員工運動會，令人印象深刻，直到他罹患肺炎之後，身體狀況就大不如前。這也是為何他捐助幾億臺幣送臺灣人肺炎鏈球菌疫苗。這些成人疫苗的使用，對年長者而言，最大功能就在於預防重症；最重要的是，有助於你的健康餘命，當然也會稍稍減少高齡死亡率，但只是額外紅利，可遇不可求。

參考資料

1.     World Health Organization. International Guidelines for Certification and Classification (Coding) of COVID-19 as Cause of Death Based on ICD International Statistical Classification of Diseases. See https://www.who.int/classifications/icd/Guidelines_ Cause_of_Death_COVID-19-20200420-EN.pdf (last checked 10 June 2020)

2.     Beaney et ql. Excess mortality: the gold standard in measuring the impact of COVID-19 worldwide? J R Soc Med. 2020 Sep;113(9):329-334.

3.     Global excess deaths associated with COVID-19, January 2020 - December 2021· published in May 2022 (https://www.who.int/data/stories/global-excess-deaths-associated-with-covid-19-january-2020-december-2021)

4.     COVID-19 Excess Mortality Collaborators. Estimating excess mortality due to the COVID-19 pandemic: a systematic analysis of COVID-19-related mortality, 2020-21. Lancet. 2022 Apr 16;399(10334):1513-1536.

5.     Astengo et al. Weight of risk factors for mortality and short-term mortality displacement during the COVID-19 pandemic. J Prev Med Hyg. 2022 Jan 31;62(4):E864-E870.

6.     Haklai Z, Goldberger NF, Gordon ES. Mortality during the first four waves of COVID-19 pandemic in Israel: March 2020-October 2021. Isr J Health Policy Res. 2022 May 31;11(1):24.

7.     Palacio-Mejía et al. Leading causes of excess mortality in Mexico during the COVID-19 pandemic 2020-2021: A death certificates study in a middle-income country. Lancet Reg Health Am. 2022 Sep;13:100303.

8.     Huang WT, Chen RT, Hsu YC, Glasser JW, Rhodes PH. Vaccination and unexplained sudden death risk in Taiwanese infants. Pharmacoepidemiol Drug Saf. 2017 Jan;26(1):17-25.

註：本文摘錄自何美鄉博士撰寫之書籍《從一個沒有名字的病開始》，由商周出版授權刊登。