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如何知道健保制度「好不好」?開放資料研究能告訴我們哪些事?

研之有物│中央研究院_96
・2017/12/13 ・4049字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 499 ・六年級

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運用「經濟學」研究健保

中研院經濟所的楊子霆助研究員,分析實際資料發現:「免除三歲以下兒童的部分負擔」制度,會讓三歲以下兒童到大醫院看門診的次數大幅增加,而且新增加的門診大多是應在診所治療的輕症(如感冒)。這顯示調高部分負擔,將有助於抑制輕症病患到大醫院就醫次數,減少醫療資源的浪費。

「我對公共經濟學很有興趣,尤其是政府的支出與收入,健保其實就是一種財政支出。另一方面,我也很好奇醫院的醫療行為……」楊子霆說明為什麼要做這個研究。 攝影/張語辰。

大家都想知道健保制度好不好,但好或不好該如何證實?在平常觀看新聞的過程中,楊子霆發現衛服部於 2002 年推動「免除三歲以下兒童的部分負擔」制度,便運用健保資料分析這項政策的實際影響,也檢視健保制度能如何更好。

「免除三歲以下兒童的部分負擔」,發生了什麼改變?

這個政策的初始目的是希望可以照顧小孩子的健康,因此免除了三歲以下幼童的部分負擔。

「部分負擔」的意思是當大家就診時,除了由全民健保負擔醫療費用外,我們也需要自行負擔一部份費用。除了門診的部分負擔,藥品、復健治療及住院也都有部份負擔。

病患在不同層級的醫療院所,需付出的部分負擔也不同。如未經轉診,屬於醫學中心層級的台大醫院部分負擔現為 420 元,而診所僅需要 50 元。資料來源/部分負擔及免部分負擔說明 。圖片來源。iStock。

政府一直想了解「部分負擔」的變化如何影響「醫療利用」與「健康」,但如果直接比較部分負擔「付較多」與「付較少」的兩群人,他們在醫療利用與健康的差別,可能無法正確估計部分負擔的影響。因為這兩群人可能在家庭收入、先前的健康狀況、或其他特性本來就有不同,研究者無法斷定這兩群人在醫療利用與健康的差異,是來自部分負擔不同所造成的?還是其他因素導致的?

因此,為了正確估計部分負擔的效果,我們選擇從「免除三歲以下兒童的部分負擔」這個制度,來看部分負擔的變化如何影響兒童的醫療利用。我們用「滿三歲前一天」與「滿三歲後一天」的資料做比較,因為三歲前後幾天的健康狀況、家庭收入或是其他因素應該不會有太大差異。

三歲前一天與三歲後一天,唯一差別在於「是否需要付部分負擔」。因此,可以去看同一群人在兩種情況下,醫療利用行為有無改變、及健康狀況是否有差異,藉此就能估計部分負擔的效果。

我們研究結果發現,如果免除三歲以下兒童的部分負擔,「門診」的總醫療花費增加 7%,總就診次數則是增加 5% ,但家長大多是帶小孩去大醫院看小病。而「住院」則沒有明顯變化。

實施「免除三歲以下兒童的部分負擔」制度前,三歲前後的總醫療花費是差不多的(如左圖)。但在實施此制度後,三歲以下兒童「門診」的總醫療花費上升許多(如右圖)。資料來源/Patient Cost-Sharing and Health Care Utilization in Early Childhood: Evidence from a Regression Discontinuity Design (with Hsing-Wen Han and Hsien-Ming Lien)。圖說重製/王怡蓁、張語辰。

原本在大醫院看門診的部分負擔是比較高的,因此,免除部分負擔後,三歲以下兒童到大醫院看門診似乎更為划算:既能得到更多補貼(因為免除的部分負擔金額較高),又能獲得更好的醫療。我們發現到大醫院看門診的次數大約多了 50%~60%,而且新增加的大醫院門診,大多是可以在診所治療的小感冒等疾病。

由於三歲以下兒童免除部分負擔,三歲前到「醫學中心」與「區域醫院」看診的次數,比三歲後高出許多。資料來源/Patient Cost-Sharing and Health Care Utilization in Early Childhood: Evidence from a Regression Discontinuity Design (with Hsing-Wen Han and Hsien-Ming Lien)。

這個健保政策立意當然是好的,但從數據上來看,免除三歲以下兒童的部分負擔,似乎扭曲民眾就醫的選擇,增加他們直接到大醫院就醫的誘因。

比較好的方式是「定額補貼」,不分醫療院所的層級,皆補貼一個固定的費用。例如去診所或大醫院,門診都是補貼一百元,避免誘導民眾選擇大醫院。

三歲以下兒童「住院」,應免除部分負擔嗎?

「住院」的總花費與次數,在「免除三歲以下兒童的部分負擔」前後差異不大。因為通常到住院的程度,都是明確需要比較好的醫療照顧。資料來源/Patient Cost-Sharing and Health Care Utilization in Early Childhood: Evidence from a Regression Discontinuity Design (with Hsing-Wen Han and Hsien-Ming Lien)。

從我們的研究來看,如果幼童需要住院,無論是否有免除部分負擔,父母都會選擇讓他住院。這也是很合理的,因為幼童一旦需要住院,大多是要治療較重大的疾病,父母應該不會在意部分負擔是否免除。

因此,根據研究結果,如果政府想要繼續補貼三歲以下兒童的部分負擔,我們會建議:首先,「門診」的部分,應該用「定額」補貼部分負擔,才不會造成去大醫院得到的「補貼」比較多,反而變向鼓勵民眾多去大醫院就診。

其次,既然對重大疾病幼童來說「住院」是必要的,其決策不受部分負擔高低的影響。關於兒童住院的部份負擔,我們建議應該「全額補助」。

若門診不是用「定額」,而是以「定率」計算部分負擔?

2017 年 2 月,衛福部公布調漲醫學中心的門診部份負擔金額,從 360 元變成 420 元,並於 4 月實施,政府希望此措施能避免民眾小病就跑到大醫院的現象。

但許多人認為現行的「定額部分負擔」做法仍無法抑制民眾小病到大醫院就診的情況,應按照《全民健康保險法》 第四十三條「保險對象應自行負擔門診或急診費用之 20% ,居家照護醫療費用之 5% 。但不經轉診,於地區醫院、區域醫院、醫學中心門診就醫者,應分別負擔其 30% 、 40% 及 50% 」之規範,以「固定比率(定率)」來收取部分負擔的費用。

改成上述「固定比率(定率)」的部分負擔,會更能降低輕症病患在大醫院的門診次數嗎?

根據我們的研究結果,我們並不贊同這樣的改法,因為現行的「定額部分負擔」大約能減少 50-60% 輕症在大醫院的門診量;換句話說,現行的「定額部分負擔」相當程度地能夠抑制到大醫院看小病的醫療浪費行為。事實上, 2017 年 4 月調漲前的醫學中心的部分負擔為 360 元,若是去看小病(例如感冒),那時的自付額已佔該次門診醫療支出的 75% ,遠高於「定率部分負擔」的 50% 。

若醫學中心部分負擔改為自付 50% 的醫療費用,反而會讓到醫學中心看輕症的自付額下降,可能導致民眾更愛選擇到大醫院看小病。

相反地,若是改成「定率部分負擔」,將會讓民眾不敢去大醫院治療「重大疾病」。

因為不像「定額部分負擔」,民眾能事先知道要付的金額,例如:一次醫學中心的門診就是付 420 元,在「定率部分負擔」下,民眾要等所有檢查做完,才知道自己要付多少錢;如果醫療費用是一萬元,要自行負擔 50% ,就是五千元,反而降低重大疾病的病患,到大醫院就醫的意願,然而這類病患才是大醫院應該治療的對象。

還有哪些感興趣的題目,卻因資料不足無法進行?

有的,但這個題目現在我也蒐集到比較多資料了。是關於台灣「人才外流」的議題。

「人才外流這個議題,我想先看看這些數據說了什麼,再讓政府了解有什麼方法可以留住人才」楊子霆說明。圖片來源/iStock

我想知道甚麼類型的人會到海外工作,人才外流造成多少稅收損失、以及造成國內多少勞動力的短缺?光是想像就發現所需的資料量非常龐大:我要先知道他在台灣的工作與背景,再者是有多少人出國「工作」,這點就無法確定政府是否有準確的數據資料。

會有契機可以重新著手這個題目,是因為前行政院院長張善政的緣故,他在任內對「政府資料開放」抱持非常正面的態度,鼓勵各部會開放更多資料,也提供學術界申請政府行政資料 (administrative data)的機會。由研究團隊針對各部會的感興趣的議題,撰寫研究計劃書與提出所需資料,通過審核後,便可以至「國家高速網路與計算中心」的監控室使用資料。必須要強調這些資料都是經過「去識別化」,無法識別特定個人。

現在,我們申請到了研究所需的資料,不過,由於資料龐大,這些資料都還在處理中。無論如何,我非常高興能有機會探索這個重要議題。

台灣政府開放資料是否足夠?

政府開放資料,指的是「去識別化、並統整過」的資料。資料來源/政府資料開放平台。

近年來在張善政與唐鳳的推動下,台灣的開放資料確實進步很多。

除了開放資料外,有些政府行政資料對政策分析與學術研究也很有幫助。像衛福部就做得很好,願意釋出健保資料讓研究者到資料中心使用,健保資料非常地詳細,可以做出精確的分析結果,這在全世界非常少見。更重要的是,很少有國家強制全民納入健康保險制度,像是美國就沒有,所以無法取得全民的醫療健康紀錄資料。

政府手上有非常多很好的資料,研究這些議題需要資料,所以政府要先把這些資料開放出來,不然無法了解發生什麼事。

像健保資料只能得到醫療資訊,如果我想分析「收入」與「醫療利用」的關係,就還需要收入與家庭的資料,如果沒有跨部會資料的話,研究就無法進行、或可能結果不精確。

但目前台灣遇到的最大困難是:各部會的資料無法串聯在一起。各部會的本位主義有點強,如果要跨部會資料的串連,把資料放在哪裡也是一大問題。(冒汗)

我前陣子去瑞典參訪,觀察到他們將資料統一放在一個第三方獨立的機構:國家統計局。他們跟台灣一樣, 會給予每位國民類似身分證字號的代碼,並用這個代碼串聯各部會所屬的資料。

運用國家統計局擁有的整合資料,每年可以直接計算數據、發佈普查結果,取代了台灣還要人工額外進行的人口普查、勞動力調查、收支調查等。其實台灣政府做這些調查都是「重複的」調查,如果整合各部會現有的數據資料,反而可以省下更多行政成本。

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盤點全球生活條件——我們需要多少能量,才能讓所有人過上體面的生活?
安比西林_96
・2021/10/01 ・2933字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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每天煩惱三餐要吃什麽、出門要怎麽穿、回家後有沒有舒適的被窩可以鑽,應該是我們大部分人的日常。然而,在社會的某些角落,「貧窮」卻可能讓人連基本生理需求都難以滿足。

要消除貧窮,免不了增加資源消耗,但全球暖化危機當前,人類又不得不展開節能減碳的行動。面對「對抗貧窮和調適氣候變遷,兩者是否相互衝突」的疑問,科學家們提出了一個直指核心的問題:我們需要多少能量,才能讓所有人過上體面的生活?

打造放諸四海皆準的人類基本福祉指標!

為了解答這個大哉問,來自國際應用系統分析研究所(IIASA)的研究者們,提出了一個新的指標——「體面生活標準」(Decent Living Standards,DLS )。它源自於基本人權與公平正義的普世理念,定義為任何人都應享有的一系列基礎物質與社會滿足要件;不論你出身何處、對好的生活有何想法,或擁有什麽訴求

這些基礎條件,可以分為五大面向:營養(Nutrient)、庇護所(Shelter)、健康(Health)、社會互動(Socialization)及可移動性(Mobility)。在食衣住行方面,除了三餐溫飽及空間大小充裕的住處外,DLS 更貼心地考慮生活的細緻之處,例如乾淨的衛浴、可以烹飪、保存食物的基礎家電,以及高緯度地區在冬、夏兩季不可或缺的溫控設備等等。DLS 也不止步於基本物質需求,更涵括一個健全生活的人應享有的醫療服務、義務教育,使用基本通訊和交通設施,以及進行社交聯繫和政治參與的權利。

「體面生活標準」所列出的指標。圖/參考資料 2

逐項列出統一化的 DLS 各面向的要求後,研究者們會根據不同國情,例如氣候、都市化程度、文化及科技經濟結構的程度,去計算各國達成這些基準的閾值能量。除了國與國的差異,在計算上,也會納入在地的城鄉差距。

舉例來説,訂定了擁有足夠空間和熱舒適的房屋通用標準後,研究者會把它換算成各地所用的不同建材,及建設與維持各類民生服務的基礎設施(如水電廠、運輸系統等)所需耗費的能量。有了 DLS 的理想標竿值,再與每個國家目前用於實現 DLS 的能源進行比較,就可估算出填補 DLS 缺口所需的能源需求。

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為什麼要以「能量」衡量生活標準?

過去,我們總是以滿足生活標準的最低收入,來制定貧窮線的水平。但 DLS 作為最低限度理想生活的基準,採用的是計算能源消耗量(energy consumption)常用的單位,即千兆焦耳(Gigajoule,GJ)或十萬億焦耳(Exajoule,EJ)。一般國家的能源消耗量,都與基礎建設有關,大部分來自化學燃料的燃燒,以及水力發電、核電、風力發電、太陽能發電等。

值得注意的是,DLS 分析結果顯示,無法過上體面生活的人,數量遠比處在貧窮線底下的人來得多!這說明:現有衡量貧富的指標,跟實際情況是脫節的。以金錢收入作為生活水平的衡量單位,是預設個人能透過消費,去換取相應的生活品質。但現實中,有一大部分的人,即使收入高於貧窮門檻,現今社會所投入建設的能源,卻未必足以讓他們過上體面的生活。

因此比起以金錢為單位,DLS 由下而上(bottom-up)去推算建設和維持基本物質需求所耗費能量的模式,也許更適合作為反映人類生活品質的指標。以消耗能量為單位的 DLS 不只有物質條件,也納入社會層面的需求,因此可以為政策制定者在思考資源規劃時,提供更直接、全面的參考。

世界並不公平,尤其在所需耗費的能量上

上方柱狀圖中表示的是各區域平均人口與 DLS 之間的差距,空白間隙及其上數值越大,表示距離達至 DLS 的缺口越大。而下方光譜顯示由 0 至 1 表示體面生活至缺乏體面生活的量度,顔色越深則表示越沒有體面的生活。圖/參考資料 1

搭配各國戶口統計調查、世界銀行(World Bank)發展指標等數據,研究者推算出世界各國在不同面向上與 DLS 的差距。結果顯示,北半球的北美與歐洲,大部分人民都過著與 DLS 相距不遠的生活。然而,南方卻呈現截然不同的境況。

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在撒哈拉以南的非洲國家,有超過 60% 的人口在居家、溫控、衛浴與飲用水設施上,都相當匱乏。部分南亞與太平洋地區也面臨類似困境,尤其缺少乾淨的保暖與烹飪設施。這與他們使用的傳統生質能源帶來的不良健康影響有關。此外,部分亞洲、中東、拉丁美洲地區,也存在不便取得飲用水和保暖設施等等的缺口。

那麽,要投入資源做新建設,弭平當今與未來人口與 DLS 之間的距離,我們還需要多少能量呢?研究者設定情境估算,在 2040 年前,我們總共需要 290 EJ 的累積能量——大概是如今全世界每年所消耗能量的四分之三!是的,當今世界平均所消耗的能量,其實早已超過滿足每個人 DLS 的額度。在提升生活標準的耗能中,有大半會是拿來打造適宜的居所,四分之一用以建設以公共交通為主的交通設施,而改善健康營養所需的能量,會比推動社會互動來得少。

上圖顯示 2015 年至 2040 年間,全球用以投入建設以達到 DLS 所需的累積能量。不同顏色的區塊代表不同 DLS 的面向,而區塊大小則表示其所占總能量的比例。圖/參考資料 1

如果我們能成功在 2040 年時,讓所有人都達到 DLS,那在 2050 年時達到體面生活,最終需要年均 156 EJ 的能量,其中 108 EJ 會是供南方世界所用。到時候,人類生活的耗能大抵都會用在移動、通勤上,其次是維持健康及居住品質,而投入在維持社會互動所需的能量所占比例最低。

2050 年時,用以支持全球人口達到 DLS 所需的年均能量。圖/Kikstra, et al. (2021)

另一個研究的重要發現是,由於各地的氣候、文化和交通管道不同,即使在同一套 DLS 下,有些地區就是會比其他地區耗費更多能量,才能達到相同的基準,這個能量差異甚至可達 4 倍!例如,高緯度國家會需要耗費更多能量,來維持相同舒適的室内溫度;同樣的通勤距離,公共交通覆蓋率高的國家不需太多能量就能完成,但在個人擁車率高的地區,就會產生更多耗能。

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結論:消除貧窮與對抗氣候變遷不衝突

總體而言,DLS 的研究結果,在貧富懸殊與氣候正義議題上提供了新的視野,告訴我們:投入消除貧窮的能量,並不會對調適氣候變遷的行動產生威脅。現今人類社會所產生的能量,其實大都挹注在讓原本就充裕的生活更好,而非幫助仍在體面生活基準下的人。因此,各國如何在經濟成長與耗能規劃上取捨,找出更公正、有效率的資源重分配方式,才是關鍵解決之道。

參考資料

  1. Decent living gaps and energy needs around the world
  2. Decent Living Standards: Material Prerequisites for Human Wellbeing
  3. Energy requirements for decent living in India, Brazil and South Africa
  4. 让全球老百姓过上体面生活不会拖累气候减排目标
  5. How much energy do we need to achieve a decent life for all?
  6. 維基百科:貧窮門檻
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安比西林_96
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這裡痛,那裡痛,全部都是壓力惹的禍!揭開纖維肌痛症的成因
研之有物│中央研究院_96
・2021/03/22 ・3906字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 541 ・八年級

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文|歐宇甜
  • 美術設計|林洵安

日常壓力會誘發纖維肌痛症

纖維肌痛症 (fibromyalgia) 病患有全身慢性肌肉痠痛,可能伴隨失眠、焦慮和憂鬱等症狀,致病機轉一直是個未解之謎。中央研究院生物醫學科學研究所陳志成研究員與研究團隊,找到纖維肌痛症可能的生理與心理致病機轉和關鍵抑制劑,論文於 2020 年 9 月發表於國際風濕免疫科權威醫學期刊 (Annals of the Rheumatic Diseases)。

無藥可醫的纖維肌痛症

「纖維肌痛症 」最常見的症狀是全身肌肉慢性痠痛,伴隨疲勞、失眠、焦慮和憂慮,有時被稱為稍微累一點就全身痠痛的「公主病」。目前醫學對於該病的致病機制並不清楚,病人往往不斷轉診仍找不到明確病因,因此也尚未有專屬用藥,只能先緩解症狀,但效果相當有限。

纖維肌痛症是一種很常見卻又神秘的疼痛病。在成年人中,約有 2 ~ 6% 的人罹患此病,特徵是慢性廣泛性肌肉疼痛,並伴隨疲勞、失眠、焦慮和憂鬱,嚴重影響病人的生活品質,甚至導致失能。圖/iStock

不過臨床上發現,日常生活精神壓力會誘發或加重纖維肌痛症症狀。多數病患的背後都是一段故事,可能有家庭、親友、經濟、工作等各種問題。只是心理壓力和纖維肌痛症到底誰是因、誰是果?背後的致病機制是什麼?「我們必須建立一個可以反應纖維肌痛症的動物模式,以驗證心理壓力與纖維肌痛症的關係。」 陳志成說明。

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在此之前,先來看看痠痛是怎麼引發的呢?

組織酸化誘發痠痛

過去研究認為組織酸化會誘發痠痛。1980 年德國人曾做過人體實驗,直接把酸性物質注射入人體,結果發現真的會引起痛感,而且流速越快、越痛,初步證明酸與痠痛的因果關係。但酸是透過什麼樣的分子機制來刺激痛覺神經,卻一直沒有定論。

陳志成嘗試以此建立纖維肌痛症的動物模式。他們先幫小鼠注射酸鹽水,然後以壓肌肉或用細尼龍線刺激小鼠腳掌,發現小鼠碰到刺激會縮腳,代表的確有「疼痛過敏化」現象,但這疼痛過敏化現象在 24 小時以後會消失不見。但如果五天之內在同樣位置再打一次,就會導致持續約一個月的疼痛過敏化,而且也會發生鏡像性的疼痛,成功符合纖維肌痛症的特徵。

這個小鼠實驗模式提供了一個平台,讓陳志成可以從神經學的分子機制上,深入研究組織酸化如何誘發慢性肌肉疼痛。

我們身上各個組織都有痛覺神經,神經上有許多可被酸給激活的離子通道或受體分子,最重要的包括酸敏性離子通道(ASICs),以及辣椒素受體蛋白 (TRPV1) 等等。陳志成實驗發現,如果以藥物抑制 ASICs 或 TRPV1,五天後再次的肌肉酸化刺激就無法誘發慢性疼痛。但是,如果再次的肌肉酸化刺激發生於第二天,仍會誘發 7 ~ 10 天的疼痛過敏化現象。因此,陳志成推論出,第一次肌肉組織酸化不僅是誘發短暫的疼痛過敏化現象,也讓肌肉痛覺神經產生了可塑性變化,所以五天以內再次肌肉酸化刺激,就足以發展成慢性疼痛。

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我們身上所有組織都有痛覺神經,上面有許多離子通道或是受體分子,分別對應不同來源的痛覺,其中可被酸激活的是酸敏性離子通道(ASICs)以及辣椒素受體蛋白(TRPV1)。圖/研之有物

用噪音製造壓力源

了解痠痛的神經科學分子機制,下一步就是建立心理壓力造成痠痛的動物模式,怎麼做?噪音是好工具!一般的壓力來源很難定量,但是噪音可以換算分貝並以程式設定,比較好掌握。

他們讓小鼠待在籠中,不定時播放尖銳、人耳可能聽不見的超音波噪音,一天重複六次,隔兩天後再連續兩天重覆進行……結果,受到噪音壓力的小鼠,出現了疼痛過敏化現象持續約一個月。「我們發現,關鍵是要有不確定性、間歇性、重複性的壓力刺激,如果是給予短暫的壓力刺激,小鼠並不會出現慢性疼痛過敏化現象。」

此外,一般纖維肌痛症患者常出現共病,像焦慮、憂鬱等情緒問題。他們觀察具有疼痛過敏化現象的小鼠們,焦慮行為也變得明顯:一般健康的小鼠喜歡到處探索、玩耍, 放入十字迷宮時,敢走到兩側開放懸空的部分,但有焦慮行為的小鼠喜歡躲在隱蔽空間、不敢跑出來。

壓力 –> 氧化脂質 –> 疼痛訊號

建立一套動物模式後,接下來他和研究團隊想知道,體內有什麼東西誘發了痠痛?

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他們分析小鼠血液中的脂質,發現小鼠在遭受壓力後,體內有一群特別的脂質被代謝出來。「我們發現到一種氧化脂質 LPC16:0 ,令人眼睛為之一亮!」陳志成說道。原來,幾年前有法國科學家發現這種氧化脂質 LPC16:0 可以專一性的刺激感覺神經元上的 ASIC3 酸敏性離子通道。賓果!全部事情似乎都可以串連在一起了。

經過反覆實驗,致病機轉的輪廓漸漸清楚了!外界的壓力源 (噪音),會導致小鼠體內的氧化壓力上升,造成脂質代謝異常,產生過量的氧化脂質 LPC16:0 ,活化肌肉感覺神經元上的 ASIC3 酸敏性離子通道,造成疼痛過敏化現象,持續刺激下轉變成慢性疼痛。

圖/研之有物 (資料來源|陳志成)

纖維肌痛症療法現曙光

在小鼠身上驗證後,回到纖維肌痛症病人身上觀察:他們體內是不是有比較高的氧化壓力?比較高的異常脂質代謝呢?研究團隊將病患根據症狀嚴重程度分類,一群是全身痛、但症狀比較輕微,一群是全身又痠又痛、症狀比較嚴重,發現全身痠痛症狀嚴重的病人體內的 LPC16:0 特別高,另一組症狀輕微的病患則沒有,兩組之間有明顯的差異。

圖/研之有物 (資料來源|陳志成)

而人體其實本有快速代謝 LPC16:0 的路徑,但在五天內重複刺激,就可能變成慢性痠痛;換句話說,很多纖維肌痛症患者的病因可能是長時間一直受壓力刺激,體內會持續產生氧化脂質 LPC16:0,導致肌肉長期慢性痠痛,「這也能說明一個奇特現象:許多纖維肌痛症病患即使用藥也不見效,但當壓力源去除,像是搬離不幸福的家庭,全身痠痛就可能突然不藥而癒。」陳志成補充。

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研究人員證明氧化脂質 LPC16:0 是引起痠痛感的禍首後,就可以嘗試去阻斷它產生。研究團隊用一種可以抑制這種酵素的藥物–血小板活化因子乙醯水解酵素抑制劑 (platelet-activating factor-acetylhydrolase inhibitor; darapladib),打到小鼠的身上,果真成功降低壓力造成的疼痛反應,此發現已申請國際專利,未來可望運用在纖維肌痛症臨床治療。

纖維肌痛症的神祕面紗,至此終於稍稍揭開!這項重大研究成果於 2020 年 9 月刊登在國際風濕免疫科權威醫學期刊 (Annals of the Rheumatic Diseases) 上。不過這只是陳志成痠痛研究的一角。他首創「痠覺理論」,希望能從更深入、全面解答慢性痠痛的成因,尋找更有效的療法。

建立痠覺理論,尋找新一代止痛藥物

何謂痠覺理論?首先,陳志成認為:痠是痠、痛是痛,兩者並不一樣。

這點對華人沒有問題!在臺語詞彙中有痠(SNG)、也有痛,國語詞彙中有又痠又痛、腰痠背痛等,可是在許多國家語言中只有關於疼痛 (PAIN) 的詞彙,沒有單獨提到痠覺的字彙。目前國際上只有對於疼痛的定義,把痠痛視為同一件事,或認為痠只是比較輕微的痛覺。

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但是痠痛成因其實相當複雜,與組織酸化的關係也有待釐清!

比方說,酸可能引起疼痛,但你知道它也有止痛的效果嗎?在上述的小鼠肌肉酸化實驗中,陳志成發現同時抑制 ASIC3 與 TRPV1 ,可抑制酸所誘發的疼痛過敏化現象。但奇怪的是,第二天對於小鼠再次進行肌肉酸化刺激,雖然 ASIC3 與 TRPV1 這次沒被抑制,但小鼠竟完全沒疼痛反應!由此得知:除了 ASIC3 與 TRPV1 之外,還有一個未知、但是很重要的受體參與反應。這個神秘的受體是一個可以止痛的酸敏性受體分子,讓止痛的效果從第一次實驗延續到第二次!

接著,陳志成發現這個受體分子被刺激後,會促使感覺神經末梢釋放重要的神經傳導物質–物質 P。他認為:當痛覺神經被刺激後,在肌肉端的神經末梢會釋放物質 P,物質 P 會抑制神經活性,達成止痛作用,宛如痠痛的煞車系統。陳志成隨即抑制物質 P ,果然一次肌肉組織酸化就足以誘發慢性疼痛,讓小鼠無止盡痛下去。

那麼,問題來了!既然酸可以誘發疼痛、又可止痛,那麼痠痛病人到底是抱怨痠,還是痛呢?痠顯然不只是一種輕微的痛覺這麼簡單!這個「酸止痛」的神奇現象,提供了痠與痛的另類思考,物質 P 也可能成為新一代的止痛藥物。

「我現在就像一個傳教士,必須努力說服大家,痠與痛不一樣!我也跟語言學家合作,了解其他國家的相關詞彙,希望不久後可以將痠覺清楚定義出來。」唯有正視痠痛的不同,分別了解痠、痛背後各自的分子病理機制,才能發展更有效的止痛或止痠療法,嘉惠更多受到慢性痠痛折磨的病患。

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陳志成自許像一個傳教士,努力建立痠覺理論,並跟語言學家合作,希望不久後可以將痠覺清楚定義出來,進一步找出痠與痛的不同分子機制,發展更有效的止痠與止痛療法。圖/研之有物

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經濟和疫情,今晚,你選哪一道?經濟學家找出各國的「最佳防疫政策」
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  • 採訪撰文|蕭歆諺
  • 美術設計|林洵安

拚經濟 VS 顧性命,防疫政策可能兼顧嗎?

新冠肺炎席捲全球,各國紛紛祭出的嚴格手段,封城、禁足、邊境管制。但這類政策宛如雙面刃,控制人流接觸、傳播疫情,也可能同時衝擊經濟。性命要顧,生計也不能不管,政府該如何擬定政策才能兼顧兩者?當 Covid-19 可能趨向常態化,從嚴防守零容忍是長期最好政策嗎?中研院經濟研究所團隊建構出一套經濟學運算模型,在健康與經濟權衡間,找出適合各國的最佳防疫政策。

防疫是公衛與經濟的拔河

想像一下,你現在是防疫團隊的決策者,此時正與各領域專家開會。

一群學者嚴厲警示:防疫如作戰,務必嚴格限制邊境、在家工作,用盡一切手段把感染人數降到最低。但另一群專家立刻出聲反對:「沒錢也會沒命!」他們主張防疫必須適度寬鬆,盡量維持日常生活,才不會把人逼上絕境。兩邊爭吵不休,你怎麼決定?

對許多人來說,答案或許直觀:防疫首選應該是愈嚴密愈好,最短時間、最高防堵。但在經濟學家眼中,答案沒有這麼斬釘截鐵。

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中研院經濟所助研究員林軒馳、楊宗翰和訪問學者許文泰,耗費近五個月,建構一套量化運算模型,試圖在健康與經濟之間權衡,找出各國的「最佳防疫策略」。

「隔離實在太無聊……」談到研究動機,三人半開玩笑地說,但他們隨後也點出了幾個關鍵動機。

首先,新冠肺炎的衝擊百年罕見,但觀察目前的國外研究,多半仍有限制。例如,總體經濟學家大多忽略國與國之間的互動,沒有納入國際貿易觀點;國際貿易學者則鮮少探討是否有共通的防疫政策。因此,三位學者試圖更全面地找出:在開放經濟體中,什麼才是最佳的防疫政策?

另一個關鍵動機是,他們發現權衡健康與經濟議題,國內輿論幾乎一面倒,「新聞裡的學者專家基本都是公衛或醫學背景,」防疫是公共衛生與經濟的拔河,畢竟健康重要,但放眼各國,長期全境關閉、封城禁足已衝擊眾多產業和商家的營運,擊垮無數家庭生計。因此,經濟問題也不可忽視。

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「我們可能同時顧及公衛與經濟,找出經濟損失最少的防疫選項嗎?」,成為研究團隊的核心問題。

各國國情不同 客製化找疾病傳播速率

帶著這樣的問題,團隊以 2020 年初至 7 月 22 日的資料為基礎,建構出一套經濟學運算模型,檢視不同條件對疫情擴散、經濟損失的影響。

第一步,先了解各國疾病傳播速率。

他們使用流行病學的常用指標:基本再生數(Basic Reproduction Number, R0),意思是每一個感染者平均會傳播給多少人。當 R0 越大,代表疾病擴散快,疫情越難控制;若 R0 小於 1,傳染人數變少,疾病便會逐漸消失。

但即使是同一種疾病, R0 也並不是統一的。「我們根據模型裡人與人的互動參數,或是各國的防疫政策等,反過來推估計各國的 R0。」

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許文泰解釋:「每個國家的國情、防疫措施都不同,例如亞洲人習慣戴口罩,歐洲人打招呼會親吻,所以我們進一步去『客製化』各國狀況——結合各國的 R0 、防疫措施,去計算出對應的有效傳染數(Effective Reproduction number, Re)。」

另外,他們也加入 Dingel and Neiman (2020) 的「各國遠距工作指數」、牛津大學的「防疫政策指標」等重要指標,來做為模型內的運算參數,以提供「客製化」的結果供各國參考。

防疫政策好理解,但為何遠距工作要納入模型?原因是,遠距工作的可行性,也會同時影響疫情傳播與經濟衝擊。楊宗翰舉例:「像美國肉品處理業、或是亞馬遜的雨林工業的工人,很難在家工作,使得工作地就成為群聚感染的破口。」

因此,若一個國家產業的遠距工作可行性愈高,受到的經濟衝擊也相對愈小。國內封城,人們還是可以遠距工作,以及透過國際貿易補足缺口、互通有無,經濟衝擊就可能降低。

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結合流行病學、國際貿易的各項參數,建構出模型後,研究員開始進行各項模擬推算,了解實施不同的防疫政策下,經濟表現有何差異。

各國遠距工作、國際貿易的程度,都可能影響疫情傳播與經濟衝擊。台灣由於製造業占比多,在遠距工作的可行性排行上算是中等國家。
圖/研之有物

參照韓國防疫,「短期」經濟變好或變壞?

他們先以第一波疫情的模範國韓國作為參照。假設,世界各國都向好學生看齊,採用韓國政策防疫,各地的經濟狀況會變好嗎?

檢視經濟狀況的指標有兩項:實質收入(real income)和人民福祉(welfare)。

實質收入較好理解,即是指一國的實質 GDP。後者並非我們熟悉的社會福祉,而是考量了個人感受的效用(utilities)總和,包括風險趨避(risk aversion)、跨時間的替代效果(intertemporal substitution effect)等都納入衡量。簡單來說:當疫情愈穩定、個人收入愈平穩、一國的人民感受愈好,福祉就會愈高。

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要特別說明的是,「套用韓國政策」並不是模仿施行一模一樣的政策,而是「讓疾病傳播速度限制在某個數值(Re)之下」。好比,台灣感染案例更低,因此採韓國政策就代表要增加現行 Re,也就是放鬆現行管制。

至於,為何對照組是韓國,而非超級優等生台灣?說來有趣,答案正是台灣太「模範」了!林軒馳分析:「去年七、八月時,台灣幾乎毫無疫情。如果以台灣做參照,各國經濟活動都要 shut down(全面中止),」台灣就像平行時空,R0 太低,多數國家難以企及。

因此,研究團隊以「韓國的有效傳染數(Re)」做基準,對比現行防疫措施,推算當各國都調整防疫措施,使傳播速度低於這個值時,是否能遏止病毒擴散?對經濟衝擊有何影響?

結果出人意表!除了中國、台灣,短期來看其他國家的實質收入、人民福祉,全都變糟了!加強防疫後,代價是經濟蒙受不小損失。細究原因,韓國疫情比絕大多數國家控制得好,各國需要收緊管制。因此若向韓國看齊,雖然能降低感染人數、少死一些人,但也得承受明顯的經濟衝擊。

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若各國採用韓國防疫模式作為替代政策,不論是染病人數、死亡人數,幾乎都會大幅降低。
圖/研之有物(原圖、資料來源│楊宗翰、許文泰、林軒馳)。
但短期實施後,各國將面臨經濟衝擊。除了中國、台灣的經濟損失會減少,其他國家的經濟反而更慘烈。原因是,韓國比多數國家防疫限制更嚴格,經濟衝擊因而增加。
圖/研之有物(原圖、資料來源│楊宗翰、許文泰、林軒馳)。

看起來,以韓國作為標竿從嚴防疫,對多數國家經濟福祉並不利。難道,防疫真的是經濟殺手?

短期而言,答案似乎是肯定的。但是把時間拉長來看,問題將會複雜許多。因為死亡帶來的各種負面成本,會隨著時間發酵。

比如,一位 30 歲年輕人不幸染疫身亡,假設他原本活到平均年齡的收入、稅金、社會貢獻、消費、可能生養的孩子,將通通化為泡影。另外,狂飆的死亡人數也會讓恐懼陰影擴散,增加不安定的社會成本,「像是賭博一樣,政府都發爛牌給你,知道穩輸的感覺很差,」許文泰解釋。

參照韓國防疫,「長期」經濟變好或變壞?

因此,研究團隊又做了下一個模擬,假定在廣泛施打有效疫苗之前,需要長期防疫。若各國長期採用韓國政策,結果如何?

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情況開始出現分流:有人退步,有人進步。也就是說,一半的國家需要收緊管制,另一半的國家需要放鬆管制,才能有較好的經濟表現。

韓國、台灣得放鬆管制,否則長期下來會承受經濟損失;美國、巴西、印度則應收緊防疫,雖然短期受到衝擊,但長期經濟表現反而更好。

把時間拉長來看,佛系國家若收緊管制,既能挽救更多人的性命,還增加整體經濟利益;中、台、韓等從嚴防疫的國家,則需要放鬆。只是後者調整政策的迫切性沒那麼大,因為實質收入雖然可顯著增加,但福祉並不會巨幅提升。

許文泰強調:「防疫該收緊的時候,請一定要做到,不管是收入、福祉、心理成本都有影響,這不是開玩笑的!」

找出各國最佳防疫政策

保錢、保命一定相互衝突嗎?Re 降到最低,就是最好的防疫政策嗎?顯然,答案未必如此。

從研究結果看來,長期的最佳政策必須在經濟活動、疾病控制之間,找到平衡。強力讓有效傳染數率急速歸零,不見得就能成為模範生,很可能撲滅疾病,但經濟也全面蕭條衰敗,付出慘痛成本,需要考量各國不同的情況,才能計算最佳的防疫政策。因此,下一步,

團隊根據實質收入、人民福祉兩項經濟指標,融合流行病學模型與數據,演算出各國的「最佳防疫政策」──也就是實質收入、人民福祉都能最大化的各國 Re 值。

世紀大疫爆發至今,應該強力封城或者佛系防疫,仍是爭論不休的議題。三位學者透過經濟模型找出最佳防疫參考值,運算出各國最適合的 Re 值,也成為這項研究的突破性發現!

【上圖】研究團隊運算出的各國「最適疾病傳播速度」,例如印度只需要把Re 降至 1.1 ,不須要小於 1。由此提供各國參考,現行政策應該放鬆或管制,才是最適合的防疫方向。
【下圖】若要獲得更好的經濟效益,藍線在0以上的國家,需要加強管制、降低 Re 值;藍線在負值的國家,則需要放鬆管制。
圖/研之有物(原圖、資料來源│楊宗翰、許文泰、林軒馳)。

研究團隊運算出最能降低經濟損失的最適政策後,接著,三位學者也進一步檢視,實施後有多大成效?

根據模型演算,如果各國採取各自最佳防疫政策,多數能增加 2.5% 福祉,包括美國、英國、印度。2.5% 聽起來微不足道,實際上,一兩年的差異如同發展基底,很有可能關乎後續深遠的經濟影響。

白線越短的國家,代表當時的防疫政策表現已接近最適政策。例如,大家印象中的防疫後段班義大利,在圖中表現突出,原因可能是義大利後來採取封城等嚴格政策,將疫情控制住。因此,從蒐集至 2020 年 7 月中的數據來分析,美國、義大利已呈天壤之別。(在此張圖表中,由於台灣當時已無新增案例,R0太低,因此部分失真。)
圖/研之有物(原圖、資料來源│楊宗翰、許文泰、林軒馳)。

如果有一個超級 WHO,該怎麼防疫?

除了最佳防疫政策,他們也做了其他有趣的模擬。例如,想像全世界是由一個機構(例如進化版 WHO),制定全球統一的防疫手段,結果會如何?

「我滿 shocked 的,最佳政策跟放任政策,整體來說實質收入沒有差很多!」林軒馳指出。

若全世界都走佛系路線,相較於採用各國最佳防疫政策,實質收入差距並不大。然而,人民福祉就有顯著差異!這意謂,若國家長期放任,社會必須承受龐大的心理成本,即使表面看來實質收入損失不大,實際上將重創人民福祉。總結本次研究,實施佛系防疫,無論在控制疫情、經濟表現,都明顯吞苦果;採用像韓國般的嚴謹作法,短期雖然會有可觀的經濟損失,長期而言對國家較有助益,死亡人數減少、經濟表現也更好。

值得注意的是,防疫絕非越嚴格越好!最佳防疫政策的推算,就是在控制疫情與經濟效益之間,尋求平衡。

佛系防疫是否可行?從實質收入來看,也許損失並不大;但人們會有風險偏好,當染病、死亡人數不斷攀升,沒有人喜歡隨時處在不安的恐懼陰影,死亡的長期經濟損失也會加成擴大,因而重創人民福祉。
圖/研之有物

另外,三位學者也不約而同談到了國際貿易的重要性。

許多人認為,高度的跨國往來讓病毒很容易搭上「順風車」,是防疫大敵。但研究團隊發現,國際貿易也可以是支援防疫的「後備軍」。

「二、三月的時候,一度出現反全球化浪潮。但實際上,有國際貿易的情況下,才能更良好地控制疫情,」楊宗翰說明,如果各國完全回歸自給自足,疫情可能更糟。比如逼得重災區如美國,工人仍得維持畜牧、肉品加工,因群聚而加速疫情傳播。有他國貨物支援下,國家才能加強防疫,減少經濟衝擊。

林軒馳補充,現代商業交易並非只有人流往來,多數貿易其實是貨運,補足各國生產缺口,反而對拉平疫情曲線有正向幫助。更遑論,許多醫療資源的跨國互助,也需要仰賴國際貿易。

要錢?還是要命?二選一的遊戲很殘酷,但現實中,這道抗疫選擇題不一定是零和挑戰,面對長期的病毒抗戰,社會需要更多面向的思考。隨疫苗研發成功,台灣在努力維持抗疫好成績之時,或許也可以納入經濟學家的意見,找到下一階段最適合台灣的防疫政策。

研究團隊林軒馳、楊宗翰、許文泰(從左至右),為了運算出各國最適合的防疫政策,三人傷透腦筋,但也因此,突破關卡後格外收穫十足。在高度抽象的模型、公式之外,三位研究員仍帶著投身人文社會科學的初心,關懷具體世界的焦慮困境,期盼能從經濟學觀點提供政策建議。
圖/研之有物

延伸閱讀

  1. Wen-Tai Hsu, Hsuan-Chih (Luke) Lin, Han Yang ❬Between Lives and Economy: Optimal COVID-19 Containment Policy in Open Economies❭,2020
  2. 許文泰個人網頁
  3. 林軒馳個人網頁
  4. 楊宗翰個人網頁

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