大流行病

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Pandemics

疾病暴发或许不可避免,但大规模流行病并非如此。未来,只要世界拥有更深入的了解、更充足的资源和更强有力的努力,就能迅速有效地应对流行病风险。

为了避免再次遭受大规模疫情的侵袭,我们必须认真对待疫情风险。尽管此前已有警告称疫情可能再次爆发,但新冠肺炎疫情最终只造成了超过 2700 万人死亡。 百万人 1

我们必须建立检测病原体和了解病原体的能力:哪些病原体对我们构成最大风险,它们是如何传播的,以及如何应对它们。

我们知道,大幅降低传染病风险是完全可能的。纵观历史,我们已经学会了如何通过疫苗 、公共卫生措施和药物来减轻传染病的影响 

除了以往的风险之外,我们还面临着来自工厂化养殖 、基因改造和气候变化的新威胁。 以及抗菌素耐药性。如果我们更加重视并付出更多努力,我们也能降低这些风险。

本页展示了历史上流行病的相关数据和研究,以及我们如何降低未来发生流行病的风险。

研究与写作

历史上关于大流行病的文章

关于疫情风险的文章

关于新冠肺炎的文章

疫情数据探索者

关于疫情的关键图表

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尾注

  1. 这是《经济学人》在2023年12月发布时公布的超额死亡率中心估计值。

    Solstad S. 疫情的真实死亡人数。《经济学人》2021;20。https ://www.economist.com/graphic-detail/coronavirus-excess-deaths-tracker (最后访问日期:2022 年 10 月 10 日)。另见: https://www.economist.com/graphic-detail/2021/05/13/how-we-estimated-the-true-death-toll-of-the-pandemic

引用此作品

我们的文章和数据可视化作品基于众多个人和机构的贡献。引用本主题页面时,请同时注明数据来源。本主题页面的引用格式如下:

Saloni Dattani, Lucas Rodés-Guirao, Edouard Mathieu, Hannah Ritchie, and Max Roser (2023) - “Pandemics” Published online at OurWorldinData.org. Retrieved from: 'https://ourworldindata.org/pandemics' [Online Resource]

 

BibTeX 引用

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