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精神個案系列:同性病患瘋狂追求馬來西亞醫師

胡中行_96
・2023/02/13 ・1853字 ・閱讀時間約 3 分鐘

人一生中,能遇到幾個愛慕者,如此高調追求?同性戀性行為在伊斯蘭律法下,可處鞭刑、罰鍰與 20 年以下有期徒刑。[1]這 2 名馬來西亞女子,卻干冒風險,在所不惜,分別對她瘋狂示愛。[2]

玻璃市 Tuanku Fauziah 醫院的精神科醫師,無福消受,困擾至極。[2]

馬來西亞玻璃市景觀。圖/Wolfgang Holzem on Wikimedia Commons(CC BY 3.0)

病史

A 小姐 18 歲的時候,輕微跌跤,右側手腳便虛弱無力。在 5 名手足中排行第 2 的她,感受不到愛,認為父母偏心。[2]兩件沒有明顯關聯的事情:無真實肇因的身體問題;以及未達重度憂鬱的心情不好,讓她被診斷為罹患伴隨轉化症狀的低落性情感疾患(dysthymic disorder with conversion symptoms)。[2, 3]精神科醫師花了 1 小時為 A 小姐諮商,沒有開藥。[2]

B 女士社經地位低落,缺乏家庭和社會支持。面對酗酒丈夫的精神與肢體虐待,她幾回過量用藥,自殺未遂。後來兩人離婚,她因 32 歲時罹患思覺失調症(schizophrenia),而喪失 9 歲兒子的監護權。服藥不確實的 B 女士,精神疾患老是復發,多次進出醫院。[2]

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自殺防治諮詢:
衛生福利部安心專線-1925
全臺生命線協談專線-1995
張老師專線-1980

追求

那次短暫的相處,令 A 小姐對精神科醫師一見鍾情。她追蹤醫師的臉書,下載數張照片。然後在臉書、微信和推特上,假冒後者建立帳號,發佈滿是愛意的影片。此外,A 小姐佯裝病患家屬,問得醫師的聯絡方式。用超過 10 個不同的手機號碼,每週猛灌大量的訊息和未接來電。[2]

起先她談及生活和情感的困境;後來逐漸以威脅來換取關注。自稱病情惡化,有幻聽與自殘等症狀,卻堅決不就診。接著,內容竟變成指控父母家暴,逼得當地社福單位介入。他們發現 A 小姐用兩個門號,撥打政府的求助熱線,編造故事。假通報的案件,最終在詳盡的調查、驗傷,以及訪談家長後了結。[2]

B 女士也是首次見面,便一往情深。當時離診斷出思覺失調症,已有三年之久,受妄想(delusions)和幻覺(hallucinations)纏身:以為被人控制迫害;「聽見」不存在的話語;甚至不知從哪生出與醫師交媾的「觸覺」體驗。她將醫師比做天神,覺得兩人命定要成為知己,而且來生當對方轉世為男人,她們終將結合。秉持著這般信念,B 女士不僅跟蹤人家,還贈與情書、禮物、糖果以及豪華的情人節花束。[2]

戀愛妄想症

戀愛妄想症(erotomania)又譯「情愛妄想症」,有個逗趣綽號叫「老女僕的瘋狂」(old maid’s insanity);還有以法國醫師Gatian de Clérambault (1872–1934)為名的別稱──「克雷宏波症候群」(de Clerambault’s syndrome)。[2, 4]

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每 10 萬人裡,只有 1 至 3 名會產生妄想;其中戀愛妄想的患者又更少,多以女性為主。[2, 4, 5]而同性的戀愛妄想個案,則是不分男女都相當稀罕,難免被拿來投稿學術期刊。[2, 4]上述兩名病患的行為雖然稍有差異,但發病脈絡高度相似。她們都自顧自地熱烈單戀,窮盡騷擾之所能,還以為人家也情投意合。作為一種克服極度空虛的調節機制,患者通常傾向追求社經地位較高,卻不熟識的對象。一面之緣或素昧平生,也能愛得痴狂入迷,死心塌地。[2]

研究指出,典型的戀愛妄想症患者,多半缺乏魅力或性愛經驗,且從未建立有意義的情侶關係。[4]病因方面的理論與假說,目前包括:大腦結構異常;多巴胺與血清素濃度失衡;以及環境、身心、藥物多方交互作用等。[2, 4]

治療

這名馬來西亞醫師,僅想維持專業的醫病關係。當然做不到的時候,最輕易的解方,就是轉診給別人。然而,這未必有助於療效。A 小姐在醫師向警方通報跟蹤案件後,開始由其他醫師負責。及至 2021 年,她已經看過3個精神科醫師。從愛吃不吃的口服藥劑,換成每月穩定施打的長效肌肉注射,她依然沒有病識感。儘管不再試圖與第一個醫師聯繫,A 小姐始終堅信對方深愛著她。另一邊,醫師勉為其難地承諾 B 女士,繼續為她診療。B 女士於是同意接受注射。不過,一旦症狀改善,她就開始錯過門診,毛病三兩下便又再犯。[2]

  

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參考資料

  1. Bloom LB. (25 NOV 2019) ‘20 Most Dangerous Places For Gay Travelers (And The 5 Safest)’. Forbes.
  2. Jamaluddin R. (2021) ‘Same Gender Erotomania: When the Psychiatrist Became the Delusional Theme—A Case Report and Literature Review’. Case Reports in Psychiatry, 7463272.
  3. Conversion Disorder’. APA Dictionary of Psychology. (Accessed on 20 JAN 2023)
  4. Valadas MTTRT, Bravo LEA. (2020) ‘De Clérambault’s syndrome revisited: a case report of Erotomania in a male’. BMC Psychiatry, 20, 516.
  5. González-Rodríguez A, Esteve M, Álvarez A, et al. (2019) ‘What We Know and Still Need to Know about Gender Aspects of Delusional Disorder: A Narrative Review of Recent Work’. Journal of Psychiatry and Brain Science, 4:e190009.
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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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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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寶寶耳朵一直有聲音,但寶寶不說——孩子的耳鳴困擾你發現了嗎?
雅文兒童聽語文教基金會_96
・2023/11/22 ・2785字 ・閱讀時間約 5 分鐘

  • 文/蔡宜欣
  • 雅文基金會聽語科學研究中心 助理研究員

全球耳鳴的盛行率約 10% 到 20%,最常發生在 40 至 60 歲的成人身上,且該比率有隨著年齡增長上升的趨勢(Kleinjung, 2020; Pinto, 2010)。

然而,整合過去針對兒童及青少年的研究發現,聽力正常的孩子得到耳鳴的比例在 4.7% 至 46% 不等,而聽力損失的孩子得到耳鳴的比例為 23.5% 至 62.2%,大幅高於一般聽力正常者 (Rosing, 2016)。顯然,耳鳴並非成年人的專利,我們的孩子也可能面臨耳鳴的困擾。

只有我聽得到,是「耳鳴」還是「幻聽」?

人們常混淆「耳鳴」與「幻聽」這兩者同樣都是屬於環境中不存在,但卻是自己聽得見聲音的徵狀,然而,其實二者可以從所聽見的聲音是否有所意義加以區隔。

人們常混淆「耳鳴」與「幻聽」這兩者同樣都是屬於環境中不存在,但卻是自己聽得見聲音的徵狀。圖/envato

幻聽(Auditory hallucinations)顧名思義是指出現聽的幻覺,幻聽者認為自己聽到了某種感覺真實存在的聲音,事實上聲音並不存在,而聲音的類型通常為一種或多種有意義的聲音,如:聽見有人在叫自己的名字,但事實上沒人叫我;聽見手機鈴響,但實際上手機並未有來電等。

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部分偶發性幻聽是由於心理壓力所造成,若未實質影響生活品質或許暫時可以忽略。然而,若是因疾病(如:思覺失調症、躁鬱症、感官系統疾病或腦瘤等)而頻繁出現幻聽,則建議進一步就醫治療(新生精神康復會,2016)。

同樣都是聽見並不存在的聲音,耳鳴(Tinnitus)則是指聽到單調且不具意義的聲音,如:一段連續或間斷的「嗡嗡聲」、「逼逼聲」、「嘶嘶聲」、「沙沙聲」等,每個人出現耳鳴的狀況不太一致:時間從短短幾秒鐘至持續不斷,頻率從偶發的一次性至每天數次皆有可能。

揮之不去的耳鳴也可能找上孩子!

有研究指出,耳鳴並非一種疾病,而是屬於多種潛在疾病的症狀(Han et al., 2009),如:中耳炎、耳垢栓塞(impacted cerumen)或噪音暴露等,即很可能是兒少引發耳鳴的原因(Baguley, 2013; Coelho, 2007)。

揮之不去的耳鳴也可能找上孩子,研究顯示發現有耳鳴的兒少比例有 34%。圖/envato

一項針對 1100 位 6 歲至 16 歲的兒童及青少年的研究顯示,僅有 6.5% 的兒少會主動抱怨耳鳴,在進一步詢問之後,發現有耳鳴的兒少比例提升至 34%,這也表示大人可以透過一些問題的引導,能幫助兒少描述出耳鳴的經驗與感受,譬如:

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是否感覺到耳朵裡有噪音?
在什麼情況下會聽見這些噪音?
這些噪音像什麼樣子的聲音?
哪一隻耳朵會聽見聲音?

以及請他們回想耳鳴發生的頻率和持續時間耳鳴帶來的困擾程度等。

兒少之所以很少會主動表明自己有耳鳴,可能是他們已經習慣了長期存在的耳鳴,或者他們本身並不清楚耳鳴是一種症狀;除此之外,也可能是曾經主動提到過他們的耳鳴問題,但這些感受被大人們忽略了。(Savastano, 2002; Savastano, 2007; Savastano, Marioni, & de Filippis, 2009)。

耳鳴最常見的影響包含:焦慮、抑鬱、失眠、認知和專注力下降、語音辨識能力下降、行為或情緒問題等(Han et al., 2009; Kleinjung & Langguth, 2020),耳鳴還可能讓孩子出現煩躁、緊張、語言能力下降、學習或寫作困難等情況(Savastano, Marioni, & de Filippis, 2009),家長可以留意孩子是否會摀住/拍打/拉扯耳朵、注意力不集中,或是說「我的耳朵好吵」、「一直有聲音」等,來傳達他們聽見了不存在的聲音,若發現孩子出現這類情況,宜盡速就醫。

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耳鳴可能會造成注意力不集中、失眠、焦慮等症狀。圖/photo AC

找出原因、及時治療,兒少耳鳴就有機會改善

雖然大部分的人遇到的耳鳴並非永久性,經過休息也可能可以改善,但若耳鳴發生的頻率過高,特別是出現其他併發症,如:頭痛、頭暈,或已經影響到生活時,建議尋求醫生的協助,找出引發耳鳴的原因和合適的改善方式。一般來說,常見的耳鳴改善策略如下(Han et al., 2009):

一、直接降低耳鳴的強度

  1. 藥物治療:服用特定藥物可以降低耳鳴強度或舒緩耳鳴所帶來的不適。
  2. 電抑制(Electrical suppression):對耳蝸進行電刺激以抑制耳鳴。

二、減緩耳鳴所帶來的困擾

  1. 認知及行為治療:運用積極的思維取代消極的思維、將注意力轉移至令人愉快的事物、圖片上等方式面對耳鳴困擾。
  2. 聲音治療:透過撥放自然環境音,如雨聲、瀑布聲進而減緩耳鳴者對於耳鳴的感受。
  3. 配戴助聽器:亦屬於聲音治療。針對聽力損失程度較重者,透過助聽器將環境音、語音放大,藉以將注意力從耳鳴上面轉移。
  4. 音樂治療:模擬出與耳鳴頻率、強度相符,但相位相反的音樂,透過音樂與耳鳴聲波的疊加,進而削弱耳鳴聲,讓耳鳴者達到減敏的效果(Liu et al., 2023)。
  5. 耳鳴再訓練療法/耳鳴減敏療法(Tinnitus Retraining Therapy, TRT):結合聆聽低頻率背景音的生理減敏,及醫生引導正向面對耳鳴的心理減敏達到治療效果。
  6. 頸部、咀嚼肌的按摩與伸展:針對下顎、頸部疾病患者,透過頸部、咀嚼肌的按摩和伸展可以有效改善耳鳴。

雖然耳鳴好發於成年人,但是兒童和青少年也容易因為噪音傷害、中耳炎、耳垢栓塞等引起耳鳴,家長除了多加觀察孩子的反應,也可以透過引導的方式幫助孩子表達聽到異聲的頻率、持續時間困擾。若孩子疑似面臨到耳鳴的困擾,建議儘早帶孩子尋求醫生的診治,以免錯過黃金治療期。

參考文獻

  1. Kleinjung, T., & Langguth, B. (2020). Avenue for future tinnitus treatments. Otolaryngologic Clinics of North America53(4), 667-683.
  2. Pinto, P. C. L., Sanchez, T. G., & Tomita, S. (2010). The impact of gender, age and hearing loss on tinnitus severity. Brazilian journal of otorhinolaryngology76, 18-24.
  3. Rosing, S. N., Schmidt, J. H., Wedderkopp, N., & Baguley, D. M. (2016). Prevalence of tinnitus and hyperacusis in children and adolescents: a systematic review. BMJ open6(6), e010596. 
  4. 新生精神康復會(2016)。改變幻聽的世界。香港:香港經濟日報有限公司。
  5. Han, B. I., Lee, H. W., Kim, T. Y., Lim, J. S., & Shin, K. S. (2009). Tinnitus: characteristics, causes, mechanisms, and treatments. Journal of Clinical Neurology5(1), 11-19. 
  6. Baguley, D., McFerran, D., & Hall, D. (2013). Tinnitus. The Lancet, 382(9904), 1600-1607. 
  7. Coelho, C. B., Sanchez, T. G., & Tyler, R. S. (2007). Tinnitus in children and associated risk factors. Progress in brain research166, 179-191.
  8. Savastano, M. (2002). A protocol of study for tinnitus in childhood. International journal of pediatric otorhinolaryngology64(1), 23-27.
  9. Savastano, M. (2007). Characteristics of tinnitus in childhood. European journal of pediatrics166, 797-801.
  10. Savastano, M., Marioni, G., & de Filippis, C. (2009). Tinnitus in children without hearing impairment. International journal of pediatric otorhinolaryngology73, S13-S15. 
  11. Liu, Y., Yang, S., Wang, Y., Hu, J., Xie, H., Ni, T., & Han, Z. (2023). Efficacy and factors influencing outcomes of customized music therapy combined with a follow-up system in chronic tinnitus patients. Journal of Otolaryngology-Head & Neck Surgery52(1), 1-11.
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鑑識故事系列:如何「染出」內臟的鐵?
胡中行_96
・2023/09/14 ・2045字 ・閱讀時間約 4 分鐘

丈夫用來蝕刻金屬的氯化鐵(FeCl3)遺失。罹患妄想型思覺失調症(paranoid schizophrenia),時年 47 歲的妻子,於自家公寓倒下,地板、嘴邊和身上的衣服,都有橙黃的液體。她曾數度以多種方式自殺未遂,最近有安排住院的計劃。[1]

自殺防治專線
衛生福利部安心專線 1925
生命線協談專線 1995
張老師輔導專線 1980

公寓地板上的黃色液體。圖/參考資料 1,Figure 2(CC BY 4.0)
女子的嘴邊和衣服,沾有黃色液體。圖/參考資料1,Figure 1(CC BY 4.0)

鐵中毒

19 世紀末起,基於毒物學的迅速發展,金屬中毒的意外與刑案,已經不似過往那麼頻繁。目前急性鐵中毒的情形,較常見於吞下過量(> 20 mg/kg)鐵劑的兒童;也有些案例是孕婦攝取太多含鐵的補品。輕微鐵中毒的症狀,包括:嘔吐、腹痛、拉肚子等;嚴重的話,則會出現脫水、低血壓、代謝性酸中毒、血糖濃度波動、凝血問題,以及肝臟、腎臟、心血管和中樞神經系統的損傷。[1]另外,氯化鐵加水而分解,也就是經過水解(hydrolysis)後,[1, 2]pH 值約在 1 到 2 之間,具有腐蝕性,會傷害消化道和附近的內臟,並經由血液擴大影響的範圍。[1]

一般急性鐵中毒的情況下,醫師可能會考慮手術取出含鐵的藥錠;[1]或者用水或生理食鹽水沖入胃部再抽出,即洗胃(gastric lavage);[1, 3]還可以經靜脈輸注除鐵能(deferoxamine),讓它跟鐵結合,再排出體外。[1, 4]不過,此個案或許是被發現時就確定死亡,原論文沒有任何關於救治的描述,而是直接從驗屍講起。[1]

示範緊急插管後洗胃:水由藍管口進入胃部,再從紅管口排出。影/Sammy Gold on YouTube

解剖驗屍

女子死後幾天,波蘭博美醫學大學(Pomeranian Medical University)的法醫系解剖驗屍:口腔黏膜跟腸胃道血栓性壞死(thrombotic necrosis)。此二處乃至周邊的心、肺、橫膈膜與肝臟,都呈現黃色。胃部清空,食物大概在毒物腐蝕體內組織的過程中,被腸胃壁和其他臟器吸收殆盡。腦部、肝臟與腎臟等內臟中,氯及鐵離子濃度很高。血液檢測排除酒精及外源非揮發性有機化合物。[1]

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普魯士藍染劑

進行組織學分析的時候,照慣例得使用蘇木紫(haematoxylin)和伊紅(eosin)兩種染劑,讓細胞和組織的結構顯現出來;[5]而驗屍團隊在此額外採用普魯士藍(Prussian blue)染劑,促使鐵現形。[1]細胞中的鐵,分為可溶解跟不可溶解兩種。蘇木紫和伊紅無法令可溶解的鐵蛋白(ferritin)被看見;但普魯士藍染劑會使之呈現非常淺的水藍色。而不可溶解的血鐵質(hemosiderin),碰到蘇木紫與伊紅時是金棕色;如果用普魯士藍染劑,則為藍色。[6]

普魯士藍染劑的成份,為亞鐵氰化鉀鹽酸(potassium ferrocyanide hydrochloric acid)溶液,跟帶正電的鐵離子作用,會產生藍色的亞鐵氰化鐵(ferric ferrocyanide)。[7, 8]儘管人體本來就有鐵,正常的肝臟遇上該染劑,其實看不太出變化;即使因為生病而充斥血鐵質,頂多也只有部份細胞著色;不可能像中毒時,整片湛藍。女子的內臟組織一如預期的大面積變色,而且以腸子和肝臟的最為明顯。[1]

以普魯士藍染劑上色的腸道組織。圖/參考資料 1,Figure 3(CC BY 4.0)
用普魯士藍染劑著色的肝臟組織。圖/參考資料 1,Figure 4(CC BY 4.0)

死因

死亡與驗屍相隔幾天,屍體除了會出現一般死後常見的變化,無疑也給予氯化鐵蔓延並穿透的時間,惡化對內臟和組織的傷害。然而綜合所有證據,以及精神病史賦予的自殺動機,法醫仍可判斷女子死於口服氯化鐵中毒,引發的急性心肺衰竭。[1]

  

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參考資料

  1. Majdanik S, Potocka-Banaś B, Glowinski S, et al. (2021) ‘Suicide by intoxication with iron (III) chloride’. Forensic Toxicology, 39, 513–517.
  2. 5.4: Hydrolysis Reactions’. LibreTexts Chemistry, U.S.
  3. Stomach Pumping’. (10 JAN 2023) Cleveland Clinic, U.S.
  4. Velasquez J, Wray AA. (22 MAY 2023) ‘Deferoxamine’. In: StatPearls. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing.
  5. Sampias C, Rolls G. ‘H&E Staining Overview: A Guide to Best Practices’. Leica Biosystems. (Accessed on 04 SEP 2023)
  6. Guindi M. (2018) ‘11 – Liver Disease in Iron Overload’. In: Practical Hepatic Pathology: a Diagnostic Approach (Second Edition). Pattern Recognition. (pp.151-165)
  7. All About Iron: The Colloidal Iron Stain and Prussian Blue Reaction’. (04 JUN 2021) U.S. National Society for Histotechnology.
  8. Suvarna KS, Layton C, Bancroft JD. (2018) ‘Techniques for the Demonstration of Carbohydrates’. In: Bancroft’s Theory and Practice of Histological Techniques E-Book. (pp. 187-188)
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。