分享

一张图纵观人类史上的大流行病

 一点进步 2020-03-21

下面这张图描绘了人类历史中出现的历次大流行病,从公元165年出现的安东尼瘟疫到现在的新冠肺炎。

一张图纵观人类史上的大流行病

人类历史中曾出现的大流行病。图源:视觉资本

世界各地人口流动日益频繁,加剧了传染病的传播扩散。即使在现代社会,传染病的暴发也几乎是持续不断的,但并非每次都像这次新冠肺炎一样达到大流行的水平。

今天这篇文章将利用可视化手段,呈现从公元2世纪安东尼瘟疫到如今新冠肺炎这些历史上最致命的大流行病。

纵观历史上的大流行病

疾病自古以来就在折磨着人类,这是我们的致命缺陷。然而,直到人类社会向农耕文明显著转变时,这些疾病的发展规模和传播速度也才急剧增加。

国际贸易的发展确实为传染病在人与动物之间传播打开了方便之门。比如疟疾、结核病、麻风病、流感、天花等这些疾病最早出现在人类社会的早期。

随着人类文明的发展,城市的规模在不断扩大,也开辟出更多的贸易路线,与不同人群、动物甚至是生态系统的接触越频繁,传染病发展成大流行病的可能性就越大。

以下是历史上曾暴发的一些主要流行病:

一张图纵观人类史上的大流行病

注:上面列出的这些死亡人数是根据现有研究得出的最优推断。个别数据例如查士丁尼瘟疫(古罗马第四次大瘟疫),需要新的证据进行论证。

尽管在漫长的历史中, 人类曾遭遇了数不清的疾病与大流行病,但随着时间的推移,有一个显而易见的趋势,那便是死亡率在逐渐下降。医疗卫生的改善和对大流行病成因的进一步了解,成为了减轻传染病影响的有力工具。

众神之怒

在古代社会,人们把疾病归咎于神灵的发怒和对人类的惩罚。这种不科学的想法常常带来灾难性的后果,导致数百万人的死亡。

就查士丁尼瘟疫而言(译注:查士丁尼瘟疫,暴发于公元541年,这场鼠疫在君士坦丁堡到达最顶峰时,曾在一天内就造成一万人死亡。),后来拜占庭历史学家普罗科皮乌斯(Procopius of Caesarea)追溯了这场瘟疫的起源 —— 是通过陆路和海上贸易路线,从中国传到印度东北部,然后通过地中海港口进入拜占庭帝国。

尽管普罗科皮乌斯显然知道地理和贸易在这场传染病传播中的作用,他还是把这场瘟疫的暴发归咎于查士丁尼大帝,宣称他是魔鬼,抑或是他的邪恶行径导致了上帝对拜占庭帝国的惩罚。一些历史学家发现,最终这场瘟疫阻碍了查士丁尼大帝对东西罗马帝国的统一,并揭开了黑暗时代的序章。

幸运的是,随着科技和医疗技术的进步,人类对疾病成因的了解有所提高,尽管目前我们对疫情的反应还存在延迟,防控措施仍待完善,但相比那时候已经得到了极大的改善。

输入疾病

检疫隔离措施开始于14世纪,目的是保护沿海城市免受鼠疫的侵袭。这一词语源于意大利语“quaranta giorni”,即40天——有危机意识的港口当局要求从疫情区港口到达威尼斯的船只在着陆前必须在船上停留40天才可以上岸。

人类第一次使用可视化地图和数据来分析传染病可追溯到19世纪中叶在伦敦暴发的霍乱疫情。1854年,约翰·斯诺(John Snow)博士得出结论,该疫情通过受污染的水来传播,他决定把附近的死亡率数据直接绘制在地图上。从而揭示了这些病例聚集在布罗德大街(Broad Street)的水泵周围,这正是人们惯常用来抽水的地方。

虽然贸易和都市生活带来的人际交流发挥了决定性影响,但某些特定疾病的致命性质也预示了大流行病的发展轨迹。

一张图纵观人类史上的大流行病

不同传染病的R0值。图源:视觉资本

追踪传染性

科学家使用一种基本方法来计算一种疾病的传染性,最终得出的数值被称为基本传染数,也称为R0值。这个数字是用于显示平均每个感染者会把疾病传染给其他多少个人。

从上图可以看出,麻疹高居榜首,R0范围在12-18之间,传染性最强,这意味着在未接种疫苗的人群中,一个人平均可以感染12至18人。

尽管麻疹可能是已知最致命的疾病,但接种疫苗和群体免疫可以遏制麻疹的蔓延。对某种疾病免疫的人越多,该疾病扩散的可能性就越小,因此接种疫苗对于预防已知可治疗疾病的复发至关重要。

然而对于新冠肺炎而言,由于疫情还在持续暴发,研究人员仍在对新型冠状病毒进行研究,因此很难计算和预测该病的R0值。

城市化与疾病传播

放眼当下,全球各地区的联系和互动不断加强,这也成为大流行病背后的驱动力。从远古的小型狩猎采集部落到现代化的大都市,人类生活中日益增长的相互依存度增加了疾病传播的机会。

发展中国家的城市化进展使得越来越多的农村人口涌向人口密集地区,而人口的增加也给环境带来了更大的压力。同时,过去十年来,航空客运量几乎翻了一番。这些宏观趋势对传染病的传播产生了深远的影响。

目前,世界各地的组织和政府都要求各国公民尽量保持社交距离,以降低新冠肺炎感染率。而互联网正在以前所未有的方式,更好地帮助人们保持人际联系和商业沟通。

*编者注:新冠肺炎大流行尚处于早期阶段,因此不可能准确预测其未来影响。这篇文章和信息图只是提供一个历史的背景。

    本站是提供个人知识管理的网络存储空间,所有内容均由用户发布,不代表本站观点。请注意甄别内容中的联系方式、诱导购买等信息,谨防诈骗。如发现有害或侵权内容,请点击一键举报。
    转藏 分享 献花(0

    0条评论

    发表

    请遵守用户 评论公约

    类似文章 更多