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小港區康莊路全聯有確診者請勿前往

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  • 錦繡11巷的,派公車來接1家4口確診的 剛剛看到還有小北鼻😵😵😵,目前新店區疫情嚴峻,請儘量不要出門,乖乖在家。 請勿前往新店中正路-建國市場、仁愛市場、長江、中正路星巴克 新店光明街葉來香麵店老闆及員工都有感染不要去光明街。 該街有許多茶室卡拉OK,是最危險的區域!
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  • 轉貼:台大 王明鉅醫生的臉書 神祕的印度奇蹟 2021年7月30日的紐約時報App,有一則「More covid mystery」的報導,作者提到新冠疫情的幾個「神祕變化」,第一個就是Delta變種病毒源起地,疫情曾經非常猛烈的印度疫情,在過去二個月大幅平息。 這則新聞引起了我的注意與興趣,然後我開始更深入地作了一些小小研究。 印度全國的疫情的確在過去三個月裡大幅舒緩,但因為印度很大人口約14億又有29個邦(states),因此各個邦的疫情變化也並不一致。 在印度的這些邦裡面,我看到最驚人的疫情變化是北方邦(Uttar Pradesh)。 印度北方邦UP的人口數高達2億4千萬人,如果放在世界相比,等於是世界第五大國。 它在今年4月24日新增病例37944人,5月24日新增病例3894人,到了6月24日新增病例減少為224人。 8月開始7天平均新確診病例小於50人,最新的9月10日新確診病例9人,7天平均值16人。 印度北方邦在2個月之內,竟然能把新增病例數大減了99.5%。 從7月開始死亡人數7天平均值都在10人以下,9月10日最新的7天平均死亡人數是1人。 印度一個2億人口以上的邦,這樣的疫情控制成果,如果和世界各個先進國家相比,如果和打疫苗最多的國家以色列比較起來如何? 我認為是非比尋常的驚人。 北方邦從今年6月直到現在,每日新增與7天平均確診病人數以及死亡人數,都遠低於世界7大工業國G7(3個自己發明疫苗也大量施打)與以色列(全人口疫苗完整注射比例最高的國家)。(如圖) 印度目前有英國的AZ、俄羅斯的Spuntik V以及印度自己研發生產的Covaxin三種疫苗(https://www.bbc.com/news/world-asia-india-56345591)。 到今年8月底為止有6.3億人打了疫苗,其中有1.4億約23%完整接種2劑。 北方邦已有7千萬人打了疫苗但其中只有1130萬人(16%)完整接種2劑。(https://www.news18.com/....../up-leads-indias-covid-19......) 印度北方邦面積24.3萬平方公里,人口密度每平方公里823人,是台灣人口密度的1.5倍,他們也沒有號稱有95%效果的疫苗。 面對著這麼一個世紀疫情變種病毒,人口密集又高達2億的印度北方邦,他們是怎麼作到把疫情控制得比美國、英國、德國G7等國、比以色列還成功的? 我早在今年六月就在網路上看到了一位印度北方邦King George Medical University(KGMU)的Surya Kant醫師的報導與訪談(https://medicalupdateonline.com/....../choosing-and....../)。 KGMU是在1905年由英皇喬治五世訪問印度時創立,該醫學院的奠基石也是英皇喬治五世安放,它也是北方邦最老也最大的大學醫院,醫院有4000床。 我想要了解印度北方邦能夠成功控制疫情的原因,於是我蒐集了印度英文媒體的報導,於是我仔細看了訪談,也努力聽懂裡面的每一個字,但由於印度我實在不了解,除了看SuryaKant醫師的訪談之外,我後來為了釐清一些疑問與細節,我也直接寫信給這位Surya Kant醫師。 Surya Kant醫師早在2020年四月,就被政府委託到印度最早爆發疫情的Agra地區(UP共有75個區,世界遺產泰姬瑪哈陵就在Agra區)了解當地疫情傳播的狀況。 Agra區當時爆發了印度最早的群聚疫情,而疫情的起源是有一家人從義大利回到印度而引入。 Surya Kant在訪談(https://medicalupdateonline.com/....../choosing-and....../)中笑稱他是印度疫情的第一個受害者。 因為他當時被政府指派去距離他所在的KGMU與勒克瑙近300公里遠的Agra去調查那兒病例急遽增加的新冠疫情。 他隨後給出了第一個建議是,停止賣蔬菜的小販的銷售方式。 因為當時在Agra的賣菜人,都是把菜直接挨家挨戶而且登堂入室的到每個人的家裡賣菜。可想而知,這個方式將會很快造成許多家戶傳染與流行。 Surya Kant醫師在訪談中提到,他是在Agra調查疫情時,當地的一位醫師向他建議使用Ivermectin(伊維菌素)這個藥物。Surya Kant醫師由於本身就是KGMU的呼吸科教授也是主任,同時也擔任了許多印度重要學術機構的領導人很長時間,因此很快就組成了一個醫學專家小組。 在2020年7月在印度的醫學期刊上發表了他們對Ivermectin的意見。 Surya Kant在訪談中談到的用語是,這個藥物「lies in my heart長存我心」。他說雖然在2020年7月當時,因為缺乏大規模的臨床研究,不敢確定這個藥物到底是7成有效還是2成有效,但是因為這個小組的成員醫師使用這個藥物的經驗都非常正面,同時它在印度非常便宜、也很容易取得。更重要的是,它很安全。 因為它從1987年上世用來治療非洲的許多寄生多病症如河盲症、大象腿以及疥瘡與其他寄生蟲感染,它自1987年開始已經在全球37億人中使用了近四十年,在WHO世界衛生組織中的藥物相關不良反應的記錄也非常良好。 事實上由於Ivermectin對人類健康的貢獻巨大,發明它的二位日本與美國的學者與中國的屠呦呦(發明青蒿素治療瘧疾),在2015年同時榮獲諾貝爾獎。 Surya Kant他們這個專家小組,因為這個藥物的安全、便宜、容易取得,就在2020年七月提出了一份白皮書來向政府建議使用這個藥物(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7434458/)。 另外根據印度媒體的報導,在2020年5月,印度當局針對前往Agra協助控制疫情的一組快速反應小組人員,也以實驗性質的方式,對所有小組人員,全部都給予Ivermectin使用。 也算是作一個實驗性質的投藥。 使用的效果是,這個天天在接觸確診新冠的病人的快速反應小組成員,在這段期間竟然沒有任何一個人感染新冠病毒。(https://indianexpress.com/article/cities/lucknow/uttar-pradesh-government-says-ivermectin-helped-to-keep-deaths-low-7311786/)。 在這些專家學者與實際使用後的效果經驗之下,北方邦政府接受了專家小組的建議,在2020年8月6日,北方邦政府正式批准在全邦使用Ivermectin這個藥物。 Surya Kant教授在給我的信中,還特別附上了UP政府的批准命令,雖然上面全是印度文,我完全看不懂,但我當然相信他的說明。 北方邦政府批准使用Ivermectin的使用方式是,只要有一個病人確診,他的所有密切接觸者,尤其是他的家人,無論有沒有確定感染,都立刻投藥開始治療。因此這個藥物組合在北方邦不但用於治療早期的確診病人,也用於可能感染者的預防。 💥💥💥Surya Kant教授在給我的信裡面提到,他們利用的Ivermectin 與Doxycycline加上鋅與維生素C與維生素D等輔助的組合,很成功地擊退了印度的第一波疫情,也在今年四月到六月再度擊退了侵犯北方邦的第二波delta變種病毒疫情。 而且即使是在2021年的更猛烈delta病毒疫情中,他們也並沒有更改他們的預防與治療藥物組合。 當然,北方邦政府除了使用藥物之外,在2021年的第二波疫情中,也實施了大規模的宵禁措施,從星期五晚上直到星期二的早上,許多商店都不能開門,這些措施在6月疫情緩和之後才陸續解禁,周末的宵禁也直到8月中才實除。 另外Surya Kant教授也提到他們所實施的較小規模的徹底封城措施。 這種微封城的作法是,只有有哪一個微熱點出現(每天出現超過5名新確診病人),那個熱點周邊就全部封鎖,所有微熱點區域內的全部居民都不許出門,大家所需要的物資只能由外部送入。 再加上針對確診者與他的接觸者立即全部投藥治療。 當然還有不可或缺的大量的篩檢與準確的疫情調查。 就這樣印度的北方邦,從今年4月24日每天確診37944人的狂烈疫情風暴中,在二個月的時間裡,就將全北方邦的每天新確診人數減少99.5%。而且還能一直維持著直到七月、八月與九月。 這個有著2億人口,無論是一劑或二劑疫苗的覆蓋率都遠低於G7與以色列的印度北方邦,在2020到2021年九月,最高也曾出現每天37944人的確診者。 但是UP這個等同世界第5大國的印度北方邦在這二年的2波疫情中,不但死亡人數遠低於其他G7國家,每百萬人口的死亡人數,只有英、德、法、義這些國家的十分之一,更只有美國死亡人口的20分之1。 甚至2021年九月的此時此刻,仍未康復的確診病人數更只剩下214人。 紐約時報的報導說,這是新冠病毒的神祕。 的確神祕。 但如果你也看過Surya Kant教授的訪談,也查閱過他所提到的那許多文獻,再想一想印度北方邦所採行的各種措施,也許這一切都不再神祕。 https://professorlin.com/2021/09/03/%e4%bc%8a%e7%b6%ad%e8%8f%8c%e7%b4%a0%ef%bc%9a%e9%86%ab%e5%b8%ab%e6%9c%83%e9%95%b7%e7%9a%84%e6%8e%a8%e8%96%a6%ef%bc%8c%e8%89%af%e8%8e%a0%e4%b8%8d%e9%bd%8a%e7%9a%84%e7%a7%91%e5%ad%b8%e8%ad%89%e6%93%9a/?fbclid=IwAR3B3HJ6geY2a0uarwDF2okx8d-bjmsRvCiIg4gskLl4D4UxifBUgOFe49I
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