【錯誤】國外研究新冠重症患者因使用呼吸器而死？曲解原始研究報告

呼吸器導致新冠重症患者死亡？

原始謠傳版本：

官方報告：呼吸機殺死了幾乎所有 COVID 患者
一份令人不安的新報告得出結論，幾乎所有在大流行早期在醫院死亡的 COVID-19 患者都是因使用呼吸機而死亡。
一項新的分析表明，大多數因 COVID-19 感染而被迫連接呼吸機的患者也會患上繼發性細菌性肺炎。這種肺炎導致的死亡率高於 COVID-19 感染。
因此，雖然 COVID-19 可能讓這些患者住院，但實際上是使用機械呼吸機引起的繼發感染導致了他們的死亡。
“我們的研究強調了預防、尋找和積極治療重症肺炎重症患者繼發性細菌性肺炎的重要性，包括 COVID-19 患者，”伊利諾伊州西北大學的肺病學家本傑明辛格說。

並在社群平台流傳：

查證解釋：

網傳訊息的原始出處為何？

MyGoPen 檢視網傳訊息所附連結，可以找到《The People’s Voice》 2023 年 5 月 13 日發布的文章《官方報告：呼吸機幾乎殺死所有新冠患者》（Official Report: Ventilators Killed Nearly ALL COVID Patients），內容聲稱許多感染新冠病毒的患者，實際上是因為使用呼吸器引發「繼發性感染」導致死亡。

MyGoPen 在 2023 年 4 月 30 日的查核報告中，提到《The People’s Voice》網站的前身是《New Punch》，今年 4 月才改名。《The People’s Voice》以發布疫苗陰謀論、假訊息等著稱，「國際事實查核聯盟」（IFCN）曾在社群平台上，揭穿至少 80 則來自該網站的不實訊息。

過去諸如「接種疫苗會引起愛滋病」、「世界經濟論壇宣布戀童癖拯救人類」、「菲律賓對比爾蓋茲發布逮捕令」、「日本調查百萬起疫苗死亡事件」等不實謠言，皆源自此網站。

研究團隊澄清

網傳訊息引用的報告，是美國西北大學費恩伯格醫學院（Feinberg School of Medicine）研究團隊，於 2023 年 4 月 27 日發表在《臨床研究雜誌》（Journal of Clinical Investigation）上的研究，標題是《機器學習將未解決的繼發性肺炎與包括新冠肺炎的肺炎重症患者死亡率作連結》（Machine learning links unresolving secondary pneumonia to mortality in patients with severe pneumonia, including COVID-19）。

研究第一作者班傑明辛格（Benjamin Singer）教授告訴國際事實查核單位《AFP Fact Check》，「呼吸器是導致患者死亡的主因」的說法並不正確，因為他們的研究對象都是只要不用機械通氣（mechanical ventilation）就會死亡的重症患者，因此，研究中提及的各種原發性肺炎（包括新冠肺炎），才是患者的主要死因。

簡單來說，比如一個人發生嚴重車禍，送醫治療後仍不治身亡，他的死因是車禍造成，而非手術。

原始研究內容

該研究主要是探討「呼吸器相關肺炎」（ventilator-associated pneumonia, VAP）未能成功治療，與肺炎重症患者死亡率之間的關聯，研究對象是 585 名使用呼吸器的患者，其中有 190 人患有新冠肺炎、50 人患有繼發於其他呼吸道病毒的肺炎、252 人患有其他肺炎（細菌性）及 93 人最初被懷疑患有肺炎，後來判定是與肺炎無關的呼吸衰竭。

補充：呼吸器相關肺炎是指使用侵襲性呼吸器（例如使用氣管內管連接病人和呼吸器）48 小時以後產生的院內肺炎感染。

該研究發現， 190 名使用機械通氣的新冠患者中，有近一半發展成「續發性細菌性肺炎」（Secondary Bacterial Pneumonia）。根據費恩伯格醫學院 2023 年 5 月 5 日發布的新聞稿，辛格表示成功治療繼發性肺炎的患者，大多可以活下來，而未能成功治癒的人，則更有可能死亡。

辛格也提到，「細胞激素風暴」（Cytokine storm）是指一種無法控制的發炎反應，導致肺部、腎臟、大腦和其他器官衰竭，如果細胞激素風暴是導致新冠患者住院的根本原因，應該會頻繁出現多重器官衰竭的情況，但他們的研究並沒有觀察到這樣的數據。

該研究有幾項重要的限制，因為是觀察性研究（observational），研究團隊無法排除一些與呼吸器相關肺炎有關的干擾因素，例如呼吸器與抗生素管理策略、患者身體因素等，這些都有可能影響結果；未來還需要體外細胞、動物試驗以及患者隨機對照組等來進一步試驗。

不過辛格仍強調「我們的研究突顯了在肺炎重症患者中，預防、檢測和積極治療繼發性細菌性肺炎的重要性，而這也包括新冠患者在內。」（ Our study highlights the importance of preventing, looking for and aggressively treating secondary bacterial pneumonia in critically ill patients with severe pneumonia, including those with COVID-19 ）

研究共同作者、肺部與重症監護醫學博士李察溫德林克（ Richard Wunderink ）則表示，在新冠患者當中，肺部細菌重複感染（ superinfection ）導致死亡的重要性一直被低估，因為大多數的醫學中心並沒有對其進行檢測，或者是只關注細菌重複感染是否存在，而非關注治療是否成功。

研究團隊接下來將使用研究樣本的分子數據，與機器學習方法作結合，去探究為何有些患者可以治癒肺炎，有些則不行；且希望未來可以擴大數據庫應用，在臨床上也能依照這項技術，改善重症患者的照護。

結論

總結來說，網傳訊息曲解原始研究，該報告是強調預防和醫治繼發性肺炎的重要性，研究人員也澄清，肺炎重症患者的死因，主要還是原始感染的肺炎所導致，並非使用呼吸器導致死亡，網傳訊息不正確。

資料來源：

Wikipedia – 首圖出處
JCI – Machine learning links unresolving secondary pneumonia to mortality in patients with severe pneumonia, including COVID-19
AFP Fact Check – Article misrepresents study on Covid-19 deaths, ventilators
U.S. CDC – Frequently Asked Questions about Ventilator-associated Pneumonia
台灣感染症醫學會 – 台灣肺炎診治指引（2018年中文版）
Northwestern Medicine – Secondary Bacterial Pneumonia Drove Many COVID-19 Deaths

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