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唱完搖籃曲後,如何給寶寶一個安全的睡眠環境?

林希陶_96
・2017/07/20 ・2847字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 484 ・五年級

關於嬰幼兒在睡覺過程中發生意外一事,不時會在台灣的社會出現1。個人覺得相當有必要針對此一問題好好討論一番,以減少嬰兒猝死(Sudden infant death Syndrome; SIDS)發生的機率。

如果家長真的沒空把這一大篇文章看完。個人可以先說結論,就是:

不要趴睡、使用堅硬平坦的床、與嬰兒同房不同床、不要使用鬆軟的寢具、拒絕過熱的環境2

以上這五件是最重要的,已經列入美國小兒科醫學會的政策性聲明(Policy Statement)(註一)之中。

細看美國小兒科醫學會的政策性聲明,其中有 15 項背後皆具研究品質良好的證據,值得父母與相關從業人員認真執行:不要趴睡、使用堅硬平坦的床、哺育母乳、一歲以前與嬰兒同房不同床、不要使用鬆軟的寢具、於睡覺時間使用奶嘴、拒絕吸煙、拒絕酒精與非法藥物、拒絕過熱的環境、懷孕婦女應規律參與媽媽教室、嬰兒應接受相關疫苗接種、心肺監控器材無法減低嬰兒猝死、醫療健康從業人員應認同這些原則並告知父母、媒體從業人員應將安全的睡眠的相關準則在新聞或廣告中傳遞、持續進行「安全的睡眠」運動。

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不要趴睡,嬰兒仰躺最安全

Jared Yeh @ Flickr

第一項「不要趴睡」,個人認為最為重要,兒童健康手冊甚至可以考慮第一頁就印這件事。這裡可以順帶一提的是,嬰兒睡覺的姿勢就是仰睡,沒有趴睡,也沒有側睡。目前研究的最佳證據皆顯示,至少要維持仰睡的姿勢至一歲以上。百歲醫師中所寫的看法有一些都已經過時了,最嚴重的一點,就是他鼓勵趴睡。

我們已經反覆在各種研究中發現,趴睡會增加嬰兒猝死症候群的發生機率。如果胡亂照書養,給小孩趴睡,也不顧小孩哭鬧,致死風險當然非常的高(註二)。許多有養過小孩的家長都知道,小孩大約三個月大之後就會翻身了,睡覺時也會翻來翻去的。這是正常現象,因此我們要改善的是寢具的使用──不要用太軟的床墊或棉被,而不是企圖將小孩固定住。網路上有流傳一些言論,認為他們家的小孩趴睡也沒怎麼樣,為何不能趴睡之類的言詞。這樣的說法,坦白說就是完全沒受過科學訓練的人的看法。

一個小孩趴睡沒事,不代表所有小孩趴睡都沒事。經過科學上大規模的後設研究可知,仰睡可以讓嬰兒猝死的機率,下降 50~70%。也就是說讓 SIDS 從大約千分之二,降到千分之 0.53(如果硬是要換算一個數字讓大家有感一下可以這樣看:每年台灣大約有 20 萬新生兒,依這樣的比例算下來,改成仰睡可以救回 300 個嬰兒,這樣的數字應該可以讓大家警醒一下了吧)。

別讓孩子亂亂睡,堅硬平床才完美

第二項「使用堅硬平坦的床」。此項為何至關重要,主要是因為小孩子在睡覺時,經常翻來翻去就變成其他姿勢,這時候如果用了柔軟的毯子,就可能沒有空間可以呼吸,導致窒息的危險性就會大增。因此柔軟的各種配件都不要使用,如枕頭、軟墊、靠墊、毯子、床圍等等。如果要使用保潔墊,切記一定要與床墊完全密合。

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沒有任何研究證據顯示,特殊的床墊或嬰兒床可以減少嬰兒猝死的發生率。因此若是有產品做這樣的宣稱,千萬不要相信。各種坐姿輔助裝置,如汽車安全座椅、嬰兒背帶、嬰兒車、搖床,都不建議在嬰兒睡覺時使用。如果小孩在這些設備上睡著了,記得在入睡後應該就要鬆開這些裝置,並將小孩平放。

一起睡吧!但應該同房不同床

第三項為「與嬰兒同房不同床」。在設置嬰兒床時,最好是與父母同房,在伸手可及之處較佳。目前建議至少同房六個月,最理想的狀態是最好可以同房至一歲。

如果家裡同時養育雙(多)胞胎的,最好的方式也是分開睡。也就是說,兩個小孩要放在不同的床上。像我們家因為兩個小孩在同一個房間內會互相干擾,所以在新生兒時期,我們是一個大人跟一個小孩為一組,睡在不同房間。同一房間內的一大一小,有各自的地方可以睡。假如在深夜需要親餵母乳,切記餵完奶後就將小孩放回自己的嬰兒床上睡,而不是放在自己身旁。

寢具鬆軟好舒服?全是窒息的陷阱

太軟的物品不要放在嬰孩的睡覺環境,如枕頭、鬆軟玩具、床邊護欄,也不要使用會蓋住頭的衣服或毯子。圖/Dave Herholz @ Flickr

第四項為「不要使用鬆軟的寢具」。如上面第二項所談到的,太軟的物品不要放在嬰孩的睡覺環境,如枕頭、鬆軟玩具、床邊護欄,也不要使用會蓋住頭的衣服或毯子。如果真的要使用嬰兒床,記得選擇柵欄之間縫隙小一點的,避免頭被卡住了。

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記得不要使用床圍,因為床圍通常都是鬆軟材質居多。目前多數嬰兒床廠商已經知道這件事,在商品中也沒有提供此附件,家長千萬不要以為弄錯了,又自己跑去買來掛上去。因為目前已經知道床圍是非必要性的東西,既無法防止頭被卡住,反而可能有窒息風險。

千萬不要包粽子,穿著清涼好舒服

第五項為「拒絕過熱的環境」。目前已有研究證實,過熱的環境可能增加 SIDS 發生的風險。雖然在定義上,很難詳細的定義何謂過熱。但一般而言,嬰兒的穿著要與環境相配合,千萬不要穿得比大人還要多。不要忘記了,嬰兒身體的平均體溫比一般大人還要高。

如果嬰兒太熱了,可從兩個徵兆來判斷,一為流汗,另一為胸口部位太熱。只要兩個出現其中一個,就是穿著太多,要盡快調整。老阿嬤那一套一看到小孩就莫名的一直加衣服的照顧方式,已經與現在的科學知識背道而馳,千萬不要不加思考又實踐到底。

上述五項為最為重要的部分,其餘像是哺育母乳、睡覺時使用奶嘴、嬰兒應接受相關疫苗接種,則為保護因子,可將不利的因素降低。另外的要點,如不要抽煙、不要使用酒精及非法藥物、規律參與媽媽教室獲取相關育兒知識、各種商業產品無法減低嬰兒猝死,也建議父母一定要做到。

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沒有人天生下來就知道怎麼當父母的,我們在育兒的戰場上匍伏前進,多學習一些知識,是為了讓嬰孩在友善的環境之下,慢慢長大成人。


註釋:

  • 註一:美國小兒科醫學會(American Academy of Pediatrics)的政策聲明(Policy Statement)有一個原則,發表五年後就會自動失效,除非有經過合適的改版。因此看到有人談論美國小兒科醫學會的政策聲明,記得先看一下年份,是否已經有最新版出現。依據過往經驗,他們更新的速率算是頻繁,很多重要的議題都會在五年左右就更新。
  • 註二:這時候還是不得不推自己的書:《心理師爸爸的心手育嬰筆記》,裡面不講一堆大道理,就是教你最簡單的科學育兒之道。先前在泛科知識節的已有相關影片釋出了(goo.gl/89hDGa),有空的人可以先看看。

參考資料與延伸閱讀:

  1. 「百歲醫師育兒法」訓練 卻因床墊、趴睡導致寶寶窒息(2017/04/11)。聯合新聞網。
  2. AAP TASK FORCE ON SUDDEN INFANT DEATH SYNDROME. SIDS and Other Sleep-Related Infant Deaths: Updated 2016 Recommendations for a Safe Infant Sleeping Environment.2016;138(5):e20162938。
  3. Gilbert, Ruth, Georgia Salanti, Melissa Harden and Sarah See. Infant sleeping position and the sudden infant death syndrome: systematic review of observational studies and historical review of recommendations from 1940 to 2002. International Journal of Epidemiology.2005; 34(4): 874–887. DOI:1093/ije/dyi088
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文章難易度
林希陶_96
80 篇文章 ・ 53 位粉絲
作者為臨床心理師,專長為臨床兒童心理病理、臨床兒童心理衡鑑、臨床兒童心理治療與親子教養諮詢。近來因生養雙胞胎,致力於嬰幼兒相關教養研究,並將科學育兒的經驗,集結為《心理師爸爸的心手育嬰筆記》。與許正典醫師合著有《125遊戲,提升孩子專注力》(1)~(6)、《99連連看遊戲,把專心變有趣》、《99迷宮遊戲,把專心變有趣》。並主持FB專頁:林希陶臨床心理師及部落格:暗香浮動月黃昏。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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鑑識故事系列:澳洲 Kathleen Folbigg 連續喪孩冤案
胡中行_96
・2023/06/22 ・5769字 ・閱讀時間約 12 分鐘

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「我是負責代號『開放海灣』行動的員警。1999 年 7 月 8 日,新南威爾斯警方開始監聽並記錄,電話號碼(02)****-**** 的通聯。1999 年 7 月 16 日,於 Singleton 鎮 Millard 巷*號的民宅,建立監聽站。器材從當晚 11 點開始運作,直到 1999 年 8 月 4 日早上 9 點 10 分。」──澳洲〈Folbigg孩童死亡案件聲明〉[1]

1989 到 1999 年間,Folbbig 家的 4 名小孩,陸續出生,又相繼死亡。[2, 3, 4]1999 年 3 月 1 日,么女喪命當天,警方啟動「開放海灣行動」(Operation Open Bay):[2, 3]造訪醫院,調閱病歷,勘查住所,監聽對話,並且諮詢醫學專家。[2]

Kathleen Folbigg與4名子女。圖/ABC News on Twitter

育兒日記

1985 年,18 歲的 Kathleen Megan Donovan 認識 Craig Folbigg。兩年後,結婚從夫姓。[4, 5]1989 年 2 月 1 日,長子 Caleb 誕生。初為父母的 Folbigg 夫婦,開心地觀察嬰兒:那些特質似你,這個五官像我。沉浸於新生的喜悅,Kathleen 在日記中,詳載餵奶、泡澡、睡眠、門診、換尿布…,直到意外前幾刻鐘。20 日凌晨 2 點 50 分,她驚聲尖叫。Craig 見搖籃旁的妻子一臉惶恐,雖沒受過訓練,也硬著頭皮對兒子做心肺復甦。稍後,短遊人間的 Caleb,送醫不治。[2]

「1990 年 6 月 3 日──今天是 Patrick 出生的日子。」隨著第二個孩子的到來,回憶湧上心頭。Kathleen 寫道:「我心情複雜。能否勝任母職,還是像上回被擊垮。常懊悔懷上 Caleb 跟 Patrick,僅因生活不復從前。或許我不熱衷變化,走著瞧吧?」[3, 6][註1] Patrick 患有癲癇,Kathleen 仔細記錄抽搐次數及住院日期。[2, 6]「我的生日。哇!本來滿心期待要和 Craig 出去吃晚餐,現下卻在醫院的躺椅上,陪伴搖籃裡睡覺的兒子。不過,只要他沒事就好。查無異狀,感謝上帝。」[6]回家沒幾個月,Patrick 再次送醫。這次重創腦部皮質,即使病況穩定後出院,他卻從此失明。1991 年 2 月 13 日,早上 10 點,Kathleen 致電正在上班的 Craig:「又發生了!」死亡證明判定 Patrick 的腦部病變導致癲癇,發作時呼吸道阻塞,因而窒息喪生。[2]

二子接連猝死,隔年 Folbigg 家準備迎接第三胎。結婚紀念日那天,Kathleen 正計劃為女兒找教父、教母,並在日記中提到丈夫:「認識 Craig 七年了,時光飛逝,毫無遺憾,愈來愈愛他!」[2, 6]懷孕期間,情緒起起伏伏。Craig 偏在此時先遞辭呈再找工作,還考慮接濟親友到家裡住,她不免憂心忡忡。[6]10 月 14 日,Sarah 誕生。[2, 6]兩個多月後,Kathleen 返回職場。[6]1993 年 8 月 30 日,舊事重演。救護車於凌晨 1 點半趕到,淚眼婆娑的 Kathleen 領著急救人員進臥房,遺憾搶救無效。[2]

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接下來幾年,Kathleen 沒有放棄希望。「我準備好了,並會得到支持與協助。若像上回那般瀕臨崩潰,便將嬰兒託付別人即可,不覺孤單。恢復運動,有助心靈和睡眠。我已經記取教訓。」字裡行間,力圖振作。[3, 6]Craig 抱怨收入不足,Kathleen 也感受到經濟壓力。兩人相處本來就會摩擦,個性差異有時令她婚內孤獨,「想來稍嫌傷感,Craig 是我唯一的家人」。[6]

感情的維繫,不就是滿足彼此的需求?「我有 Craig,而他想要小孩。這我做得到。」Kathleen 一邊自我期許,一邊矛盾焦慮。「會覺得自己不夠格,是由於還沒懷孕,好像是我的錯似的。說來也對,都發生多少事情了,就是活該斷後。我萬分憂鬱到無所適從。」等待受孕的日子裡,跟 Craig 的關係大致仍讓 Kathleen 安心。「我愛他,也愛我的家。我以此為傲。」[6]

1997 年 8 月 7 日,終於盼到 Laura 出世,[2]但養育過程不如預期。「我對自己感到極度失望、憤怒和沮喪,終究失控了,大叫害她哭泣不止。幾乎想摔了孩子就走,最後僅將她輕放於地板。我回房,任她哭,那 5 分鐘宛如一輩子。我是世上最糟糕的母親。深恐 Laur a會離我而去,像 Sarah 那樣。我脾氣差,有時對 Sarah 又殘忍,所以她走了。在得到一點幫忙的情況下。」[3]1999 年 3 月 1 日,午間 12 點 5 分,Laura 真的也走了。[2]

Folbigg 家的孩子,死後都有驗屍:壽命僅 19 天的長子 Caleb 和 10 個月大的老三 Sarah,喪生於嬰兒猝死症候群(sudden infant death syndrome);生命才 8 個月的次子 Patrick,其死亡則跟癲癇拖不了關係;然而 19 個月大的 Laura 死因不明。[3]「開放海灣行動」的員警訪問 Folbigg 夫婦,並扣押被褥等物品;驗屍官則調閱 Kathleen 及 4 個孩子的病歷,還要求相關的醫師分別提出書面聲明:其一就自身觀察,描述 Folbigg 夫婦富有愛心,應無精神異常,而且沒有怠忽親職的跡象。[2]

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么女離世幾天後,Folbigg 夫婦分別恢復工作和運動。又過了數週,Kathleen 搬出去住,並將育兒日記留置原宅。[2]「好奇他是否偷讀我的日記,因而行徑怪誕。就我所知,這裡頭除了單純的想法,別無其他。」多年前,Kathleen 曾經如此胡思亂想,[6]而今夢靨成真:1999 年 5 月,Craig發現該箱手稿,覺得內容可疑,遂當證物交出;[2, 4]又找 Kathleen 對質,卻未得到正面回覆。氣憤之下,他向警方指控妻子的筆錄不實。不過後來的監聽逐字稿中,仍記錄到他給予 Kathleen 口頭支持。[2]

Kathleen Folbigg的日記等證物。圖/Justice for Kathleen Folbigg on Twitter

日記定罪

1999 年 7 月 23 日,警方偵訊 Kathleen,沒有律師出席。從早上 9 點 26 分到傍晚 5 點 40 分,共問了 937 題,大量涉及日記內容。Kathleen 否認殺害 4 名子女。[2, 3]2001 年 4 月 21 日,警方分別以妨礙調查與謀殺罪嫌,正式逮捕 Folbigg 夫婦,[2]但最後只有 Kathleen 被起訴。[3]

「輾轉反側,想著 Patrick、Sarah 與 Caleb,我嚴重質疑再懷這胎(Luara)是不是愚蠢的決定。對他們的愧疚,無法抹滅;對往事再現的恐懼,揮之不去;對於如果真的發生了,我跟 Craig 能否撐得過,這樣的擔憂也一直繚繞心頭。」[6]在 2003 年的訴訟中,檢調細究 Kathleen 日記的字句。[3]「去證明我沒問題,別的女人能,我也可以。這個懷孕的理由是否錯誤?是,我就這麼認為,不過為時已晚。…與嬰兒獨處,最令我驚惶。」[6]母職的掙扎與反省,變為間接認罪的自白。[3]甚至她 2 歲時,生父殺害生母,導致 Kathleen 在收養家庭長大的經歷,如今都能扯上關係。「顯然,我是父親的女兒」,這句話彷彿也意有所指。[4]

2003 年 5 月 21 日,孩子的父親 Craig 步出新南威爾斯州最高法院。他拭去淚水,對簇擁的媒體朗讀:「我向 12 位不認識的陪審員,致上最卑微的謝意。今日我們讓 4 縷美麗的靈魂得以解脫安息,並共享這份榮耀。」[3]在沒有目擊證人、殺人凶器、側錄證據、精神診斷和明確犯案動機的情況下,[2]Kathleen 被判 40 年有期徒刑,30 年內不得假釋;上訴再審後,刑期縮短為 30 年,至少得關 25 年。[4, 5]澳洲媒體大肆報導,Kathleen Folbigg 從此成為全國最惡名昭彰的女性連續殺人犯。[3]

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梅多法則

在單一家庭中,「一個嬰兒猝死是悲劇;兩個就很可疑;三個即為謀殺,除非能拿出反面證據。」英國小兒科醫師 Roy Meadow 在 1990 年代,為多起兒童喪生案件出庭。儘管澳洲的 Folbigg 訴訟裡,無人公開引用其論述,幾名專家證人指出:孩子全都自然死亡的可能性,就像遇上「天災」、「墜機」或「小豬飛行」。[2, 3]看似淺顯易懂的梅多法則(Meadow’s Law),其實是把舉證責任推卸給被告,[3]更別提若有遺傳性疾病等因素,這個推論是否依然成立。

「平反 Kathleen Folbigg」運動的臉書粉專。圖/Justice for Kathleen Folbigg on Facebook(Fair use)

「平反 Kathleen Folbigg」運動

「所有孩子都該是上學的年紀了。我總在他們的冥誕,憶起這些事。痛徹心扉,在所必然。」[2]事到如今,Kathleen 失去 4 名子女,遭丈夫背棄,又身陷牢獄。她依然堅稱自己無罪,並不時將內心感觸化為文字,寄給從小認識,且始終相信她的摯友。[2, 3, 4]後者和其他人發起「平反 Kathleen Folbigg」(Justice for Kathleen Folbigg)運動,於 2015 年呼籲法官重新檢視科學證據。[4]2017 年有個法律系學生在實習的時候,讀了 Kathleen 的故事,當下決心要跟到案子水落石出,後來乾脆成為她的律師。[3]

基因突變

Kathleen 於 2003 年入獄。[2]是年人類基因體計劃(Human Genome Project)剛完成 92% 的定序,可供相關研究參考;而剩餘的 8% 則要到 2022 年才補齊。[7]2012 年,在一個有多起心因性猝死(sudden cardiac deaths)的瑞典家族中,調鈣蛋白基因(calmodulin gene)的突變初次被發現。[2, 8]2013 年關注此基因與嬰兒猝死症候群的論文問世。[8, 9]之後科學家逐漸認識更多的突變種類,以及它們對心臟健康的影響。[8]

2019 年 Folbigg 案重啟調查,並有二組學術團隊參與,[10]其中一組的多國科學家便是從上述基礎出發。他們基因採樣的來源,分別是 Kathleen 的口腔;長子 Caleb 和么女 Laura 的新生兒腳跟採血;以及次子 Patrick 與老三 Sarah 的冷凍遺體組織。[8, 10]孩子的父親 Craig,則以經濟困難為由,拒絕提供檢體。[8, 11]其律師解釋:「別忘了,他不是兇手,而且就連兇手抗辯也有法扶補助。」[11]

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根據該團隊 2021 年發表於《EP Europace》期刊的論文:調鈣蛋白是一種會與鈣離子結合的蛋白質,扮演調節心臟收縮的關鍵角色;而調鈣蛋白基因 CALM1、CALM2 和 CALM3 的某些突變,會影響編碼調鈣蛋白,進而引發能致人於死的心律不整。[8]他們引用 2019 年文獻中的個案為例:一對都有 CALM3 G114W 的美國姊弟,姊姊 5 歲時心臟病發;弟弟則 4 歲就心因性猝死。[8, 10]

基因定序的結果不出所料,Kathleen 跟兩個女兒,與美國案例雷同,都帶有另一種致命性的突變──CALM2 G114R不過,擁有相同的問題基因,未必就注定發病。這個可能造成心臟病發死亡的突變,基於不完全外顯性(incomplete penetrance),讓 Kathleen 倖免於難。[8]

調鈣蛋白基因異常所致的心律不整,發生率大約是 3,500 萬分之一。目前為止,全世界僅有 135 個已知病例。然而,由於每人通常有二套染色體,從父母身上各得一套,統計基因學家形容 Kathleen 小孩得到此變異的機率,「好比擲銅板」。[10]另外,Folbigg 家兩個男孩皆有罕見基因 BSN(Bassoon)。在動物實驗中,BSN 使年紀 6 個月以下的小鼠,一半都死於早發性癲癇。[8]被梅多法則所駁斥,那種微乎其微,猶如雷擊的可能性,於此並非不會出現。畢竟這棵被閃電連續劈中 4 次的樹,碰巧長在雷擊區的山丘上。一位小兒神經科醫師這麼比喻。[3]

該篇研究立論確鑿,條理清晰,但起先用處不大──Folbigg 案重啟的調查,早在他們做完分析前就結束了。[8]法官採信另一個團隊的結論,[10]認為新證據無法確定死因,唯獨更加強調 Kathleen 有罪。[3, 4]所幸該論文刊出後,掀起軒然大波,不僅有 3 位澳洲諾貝爾得主在內的 150 名各國科學家連署,[4, 10, 12][註2]以及澳大利亞科學院(Australian Academy of Science)背書,[12, 13]還得到法學界的支持,甚至吸引了公關和經紀公司義務宣傳。[3]

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日記分析

在新的基因證據之外,當初作為主要定罪依據,卻沒有請專家分析的日記,也被翻出來檢視。[3]「我的觀點是,日記內容不一定代表她謀殺孩子。考量眼前證據後,良善的解讀顯得較為可信。」數名鑑識心理學家和精神醫師,針對 Kathleen 的日記與精神狀態,闡述己見。「『暴力、虐待、狂怒及失控』傾向的人,我會預期累積較多的攻擊紀錄,例如:禁制令…但 Folbigg 女士沒有。」「那些日記反映悲傷母親典型的認知狀態,經歷著一波波嚴峻的情緒低潮。」[2]

換句話說,司法體系設定了不存在的母職標準,「她用自己的方式哀悼,但…(在外界眼中)做得不夠好。」Kathleen 的律師總結,並問道:「如果她哭了,是否又要被說成鱷魚的眼淚?我不覺得女人能贏,因為大眾的期望超出她們能力所及。」[3]

獲得特赦

2022 年 11 月 14 日,調查在輿論的壓力下再次展開。[4, 14]Craig 的律師不以為然地說,「一家 4 個孩子都在 2 歲前自然死亡的假設」,令人難以置信,新證據不會有任何作用。縱使如此,2023 年 4 月,檢方首度坦承對判決抱持合理懷疑。[3]6 月 5 日,新南威爾斯州檢察總長於記者會上表示,基於司法正義,應該盡早釋放當事人,並鄭重宣佈:「Folbigg 女士已經獲得特赦」。未來就看刑事上訴法庭是否撤銷 Kathleen 的判決;還有她本人要不要提起訴訟,向新南威爾斯政府索賠。[15]

Kathleen 終於自由了。20 年來外面世界的改變很大,適應肯定挑戰重重。孩子的父親 Craig 透過律師,聲明其立場不變:「Folbigg 女士未獲除罪,她的判決仍在。」[15]不過,現下沒有人能破壞 Kathleen 與其支持者的好心情。一路陪伴的摯友,把她接回家暫住,第一晚還舉辦睡衣派對,大肆歡慶。[15, 16]

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https://youtu.be/0BssSHbf1J4?t=48
摯友迎接重獲自由的 Kathleen Folbigg。影/參考資料 16

司法改革

這個冤案暴露了新南威爾斯州的司法缺陷,Kathleen 的律師因此受到啟發,以司法救濟做為博士研究的主題。有人建議該州仿效英國的刑案審查委員會(Criminal Convictions Review Commission),平反過去其他被判謀殺罪的母親。「至關重要的是,我們不得錯失良機」,澳大利亞科學院執行長同意改革之迫切,並強調:「要發展對科學敏銳的司法體系。」[3]

  

備註

  1. Kathleen Folbigg 行文偶爾不太通順,會出現文法和拼字錯誤。筆者翻譯其日記與信件時,有稍加潤飾,但仍保留原意。來自其他人物的引述,相對比較接近直譯。
  2. 或許是統計時間不同,連署的各國科學家人數,有一說是約 90 人,[4, 10]另一說為超過 150 人。[3, 12]參與的 3 名澳洲諾貝爾得主為 Elizabeth Blackburn、Peter Doherty 與 Brian Schmidt。[17]
  1. Ryan BM. (19 NOV 1999) ‘STATEMENT in the matter of: Death of FOLBIGG children’. New South Wales Police, Australia.
  2. Woods GD, Cavanagh R, Rego R. (18 APR 2023) ‘2022/2023 Inquiry into the Convictions of Ms Kathleen Folbigg – Final Submissions on Behalf of Kathleen Folbigg’. NSW Department of Communities and Justice, Australia.
  3. Parkes-Hupton H, Malone U. (21 MAY 2023) ‘Reasonable doubt’. ABC News, Australia.
  4. Harris L. (05 JUN 2023) ‘Kathleen Folbigg’s tragic life started long before her babies died — now she is a free woman’. ABC News, Australia.
  5. Australian Associated Press. (24 MAR 2021) ‘Timeline of Kathleen Folbigg’s case’. The Western Australian.
  6. Exhibit 18 – Diaries of Kathleen Folbigg’. (13 APR 2023) NSW Department of Communities and Justice, Australia.
  7. First complete sequence of a human genome’. (12 APR 2022) U.S. National Institutes of Health.
  8. Brohus M, Arsov T, Wallace DA, et al. (2021) ‘Infanticide vs. inherited cardiac arrhythmias’. EP Europace, 8;23(3):441-450.
  9. Crotti L, Johnson CN, Graf E, et al. (2013) ‘Calmodulin mutations associated with recurrent cardiac arrest in infants’. Circulation, 127(9):1009-17.
  10. Hanrahan C. (06 JUN 2023) ‘The science that unlocked a rare genetic mutation in the Folbiggs — and set Kathleen free’. ABC News, Australia.
  11. Lynch B. (24 AUG 2022) ‘Ex-husband of child killer refuses to give vital DNA evidence that could clear her name’. The Mirror, UK.
  12. Arabia AM, Vinuesa C. (18 MAY 2022) ‘Academy responds to decision to hold second inquiry into the convictions of Kathleen Folbigg’. Australian Academy of Science.
  13. McDermott Q. (17 JUN 2023) ‘Australian Story’s coverage of Kathleen Folbigg’s case helped kickstart the scientific research that ultimately freed her’. ABC News, Australia.
  14. 2022 Inquiry into the convictions of Kathleen Megan Folbigg’. NSW Department of Communities and Justice, Australia. (Accessed on 08 JUN 2023)
  15. Wells J, Malone U, Parkes-Hupton H, et al. (05 JUN 2023) ‘Kathleen Folbigg pardoned after 20 years in jail over killing her four children’. ABC News, Australia.
  16. 7NEWS Australia. (06 JUN 2023) ‘How Kathleen Folbigg spent her first night of freedom | 7NEWS’. YouTube.
  17. Brown R. (20 MAR 2022) ‘The scientists questioning a serial murder case’. ABC Radio National, Australia.
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胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。

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鑑識故事系列:嬰兒側睡,會猝死?
胡中行_96
・2022/09/05 ・1949字 ・閱讀時間約 4 分鐘

凌晨 1 點 25 分,女嬰被醫院宣告死亡。[1] 保育員現在若回想起來,可知道做錯了什麼?

傍晚 7 點,女嬰花 40 分鐘的時間,喝了一瓶 120 毫升的配方奶。[1]嬰兒喝奶的時候,會順勢吞下氣泡,搞得滿肚子鼓脹。所以他們有的邊喝邊打嗝;有些餐後才反應;[2]但這名女嬰倒是毫無動靜。[1]嬰兒打嗝,或多或少會吐一點奶出來。[2]保育員心想,要是睡到一半才吐,到時候又把奶水吸入呼吸道,那可就不妙了。於是,特別將女嬰以向右側躺的姿勢,放在嬰兒床上,背後再撐一條摺起來的毯子。[1]

這是女嬰生平第一次入住托嬰中心。家長計劃讓她在此度過一夜,隔天便會來接她返家。晚間 10 點 50 分,保育員巡房,發現那條毯子果然有用,女嬰維持本來的睡姿,絲毫不差。誰知她的靜止不動,竟是連呼吸都沒了?!從這一刻起,保育員火速展開的心肺復甦術,後來也由其他人接力下去,一直到隔天凌晨醫院宣告女嬰死亡。[1]

一具嬌小的遺體,躺在冰冷的驗屍檯上。

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生理女性,七個月大,身高 65.5 公分,體重 7.3 公斤。出生以來所有健康檢查的結果都正常;眼前除了心肺復甦術留下的痕跡之外,身體大致無恙,沒有任何外傷。解剖後可見心臟和周邊血管仍有血液,而呼吸道沒有吸入奶水的現象。死後採樣的血液與尿液中,無酒精或藥物殘留。[1]

甲狀腺(thyroid)、氣管(trachea)和胸腺(thymus)的相對位置。圖/Internet Archive Book Images on Flickr(public domain)

不過,解剖團隊在她甲狀腺與氣管交界處的兩側,看到二個小團塊,一直向下延伸至胸腺:左、右大小分別為 1.8×1.4×1.0 和 2.2×0.6×0.6 公分,加上胸腺共重 45 公克。女嬰的氣管明顯地因為左邊團塊的體積較大,而被朝右邊擠壓。這雙團塊的組織,與一般甲狀腺相同。因此,女嬰被認為患有頸部異位性胸腺瘤(cervical ectopic thymus),[1]一種罕見的兒科病症,通常為良性。[3]此外,她頸部的某些肌肉出血,而且兩片肺臟都嚴重阻塞和水腫。[1]

女嬰頸部異位性胸腺瘤的解剖照片。圖/參考資料1,Figure 2(CC BY 4.0

嬰兒氣管內的軟骨尚未發育完全,[4]如果管壁長期受到外力壓迫,便容易出現氣管軟骨軟化症(tracheomalacia)。[1]以往的文獻中記載的問題來源,包括:周圍血管病變、甲狀腺腫大、囊腫和甲狀腺瘤等;但這個後來被 2022 年《國際鑑識科學:報告》刊登出來的頸部異位性胸腺瘤,很可能是史上頭一遭。或許當保育員將女嬰向右側翻轉,左邊那顆比較大的腫瘤在重力的影響下,更加向身體右側擠壓。此時原本就脆弱的氣管,被嚴重堵塞,終致女嬰窒息。周邊輔助呼吸的肌肉,甚至因為奮力運作而出血。[1]至於肺部水腫,應該是始於氣管封閉時,用力吸氣帶來巨大的壓力,改變了肺部的血液和組織液的流動。[5]

女嬰頸部肌肉出血的情形。圖/參考資料1,Figure 1(CC BY 4.0

總之,女嬰的頸部異位性胸腺瘤,顯然在側臥時壓迫到氣管,引發機械性窒息(mechanical asphyxia),進而導致死亡。[1]換句話說,保育員盡力預防嗆奶,只是人算不如天算,意外在所難免?然而,不管是否患有呼吸道疾病,為了避免嬰兒猝死症候群(sudden infant death syndrome),平躺才是唯一推薦的睡姿;除非嬰兒能夠翻身,側臥或趴睡都被認為是不安全的選擇。[6]在這種情況下,家長如果狀告保育員,難說後者能否完全免責。

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在女童死因中扮演重要角色的胸腺,是淋巴系統的一部份,負責生產免疫所需的T細胞。其實頸部異位性胸腺瘤可以手術移除;[3]而在兒童時期最為活躍的胸腺,青春期後功臣身退,就會逐漸縮小並為脂肪所取代。[7]先天性的氣管軟骨軟化症,一般則會隨著軟骨逐漸強壯,以及氣管的成熟,在 18 到 24 個月大的時候,自然痊癒。[4]

遺憾的是,因為保育員善意的舉動,女嬰永遠等不到那一天。

  

  1. Yatsushiroa M, Katsuyamaa M, Nakamaea T, et al. (2022) ‘Sudden infant death due to mechanical asphyxia caused by a cervical ectopic thymus—An autopsy case’. Forensic Science International: Reports, 6, 100286.
  2. How to breastfeed’. Public Health England. (accessed on 28 AUG 2022)
  3. Chang A, Nataraja RM, Pudel E, et al. (2021) ‘Diagnosis and management of ectopic cervical thymus in children: Systematic review of the literature’. Journal of Pediatric Surgery, 56, 11, pp. 2062-2068.
  4. Tracheomalacia’. Johns Hopkins Medicine. (accessed on 27 AUG 2022)
  5. Mesrati MA, Jaoued O, Mahjoub Y, et al. ‘Postobstructive pulmonary edema: A fatal complication in suicidal near-hanging’. SAGE Open Medical Case Reports.
  6. Sudden infant death syndrome (SIDS)’. (2022) Mayo Clinic.
  7. Thymus’. (15 MAY 2022) Cleveland Clinic.
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胡中行_96
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