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停經婦女留意骨質疏鬆症——檢測骨密度,及早保養治療

careonline_96
・2023/03/16 ・2444字 ・閱讀時間約 5 分鐘

「唉呦!我的手腕好痛…」老太太一臉痛苦地說。

「發生什麼事?」醫師問。

「我在家裡舉水瓶做運動,手腕突然一陣劇痛。」老太太瘦小的前臂有些變形。

不出所料,X 光檢查的結果顯示有骨折,而且出現骨密度過低的情況。恩主公醫院社區醫學部暨家庭醫學科主任、中華民國骨質疏鬆症學會理事黃駿豐醫師表示,經常有老人家發生骨折,就醫後才發現骨質疏鬆症,然而骨折一旦發生,就有可能因臥床、減少活動,導致肌力、骨質加速流失。

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婦女在停經前有女性賀爾蒙的保護,會抑制蝕骨細胞的活性,黃駿豐醫師解釋,進入更年期後,雌激素減少,蝕骨細胞的活性就會增加,導致骨密度持續流失。

除了停經婦女之外,還有許多原因與骨質疏鬆症有關,包括老年人、體重過輕、缺乏運動、抽菸、喝酒、長期使用類固醇等,另外若有家族病史,例如父母親有髖部骨折的病史,也是骨質疏鬆症高風險族群。

骨質疏鬆症往往沒有明顯症狀,容易被患者忽略,直到發生骨折才接受骨密度檢測。黃駿豐醫師提醒,大家要留意骨質疏鬆症的警訊「駝背、變矮、腰痠背痛」,如果有駝背現象,在靠牆站立時,後腦勺比較不容易碰到牆壁,或是身高比年輕時候變矮 4 公分以上,或經常腰痠背痛,便要盡快就醫檢查,及早發現骨質疏鬆症,才能及早接受治療,預防骨折的發生。

對骨質疏鬆症患者而言,最大的衝擊就是骨折。黃駿豐醫師說,骨鬆性骨折會造成劇烈疼痛、導致行動不便、甚至臥床失能,嚴重影響生活品質,並提高醫療花費。臥床之後也容易造成一些併發症,像是吸入性肺炎、泌尿道感染等,增加死亡風險。根據研究,髖部骨折患者一年內的平均死亡率高達 22%[1]

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五分鐘躺著測骨鬆,準確又無痛!

檢查骨密度時,建議使用雙能量 X 光吸收儀(DXA)。黃駿豐醫師說,使用不同能量的 X 光照射,能夠測定骨密度,準確度較高。

雙能量 X 光吸收儀,只要平躺便能夠檢測,在無痛的狀況下,大約 5 分鐘便能完成。

完成雙能量 X 光吸收儀檢測後,骨密度檢測報告會標示 T 值(T-Score)。黃駿豐醫師解釋,當 T 值落在 -1 至 -2.5 代表骨量減少,稱為骨質缺乏;當 T 值小於 -2.5 就是骨質疏鬆症;而當 T 值小於 -3 便屬於「極高骨折風險族群」。

若 T 值非常低,並根據 2021 台灣成人骨質疏鬆症防治之共識及指引,符合以下其中一項狀況,像是最近 12 個月內發生骨鬆性骨折、接受骨質疏鬆症藥物治療仍發生骨折、有多發性骨鬆性骨折、服用對骨骼損傷藥物發生骨折(如長期接受類固醇治療)、骨密度 T 值非常低(低於 -3.0)、跌倒風險高或有傷害性跌倒病史的患者、FRAX 骨折風險超高的患者(如主要骨質疏鬆性骨折 >30%,髖關節骨折 >4.5%),便可能為「極高骨折風險患者」,務必要多加留意自身骨骼健康。

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骨質疏鬆症保養治療這樣做

骨質持續流失,將使骨折風險升高,而且骨折常在毫無預警的狀況下發生。為了預防骨折,骨質疏鬆症患者務必及早接受治療,改善骨密度。黃駿豐醫師說,建議可以優先使用促進骨質生成的藥物提升骨密度,然後可使用減少骨質流失的藥物來做長期治療。

由於骨質會隨著時間流失,且骨折再度發生的風險高,因此當務之急就是要透過積極治療提升骨密度,切勿任意中斷治療,黃駿豐醫師說,「門診有位女性患者在 60 歲時因為意外骨折,才發現自己有骨質疏鬆症,在手術後開始接受治療,持續了 5、6 年,狀況都很穩定、下背痛也獲得明顯改善。後因疫情沒有回診追蹤,前一陣子就在跌倒後發生手腕骨折,為生活帶來許多不便。」

除了藥物治療之外,骨質疏鬆症患者也要做好日常保養,黃駿豐醫師叮嚀,飲食方面要攝取足夠的鈣質與維生素 D。中華民國骨質疏鬆症學會建議,針對停經後婦女骨質疏鬆症患者,每日建議的鈣質攝取量為至少 1200 毫克。50 歲以上男性之骨質疏鬆症患者,每日建議的鈣質攝取量為至少 1000 毫克。所有骨質疏鬆症患者的每日維生素 D 攝取量為至少 800 國際單位(包含飲食及額外營養補充)。此外,黃駿豐醫師也建議患者戒菸、戒酒,避免加速骨質流失,並和醫師討論適合從事的運動,量力而為。

骨質疏鬆團隊聯合照護更全面

由於骨質疏鬆症患者常會面臨多種問題,而需要各種專科的協助,黃駿豐醫師說,恩主公醫院具有骨鬆性骨折聯合照護中心,整合骨科、家醫科、復健科、神經外科、內分泌科、風濕免疫科等專科醫師,以及護理師、物理治療師、個案管理師等專業,提供患者骨折手術後完整、全面的骨質疏鬆症照護。

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在台灣,民眾接受雙能量X光吸收儀(DXA)檢測骨密度的比率偏低,黃駿豐醫師提醒,停經婦女和骨質疏鬆症高風險族群可以主動和醫師討論,透過檢查了解自己的骨密度,假使有骨質疏鬆症,或者是低骨密度的狀況,便要及早介入,預防骨折發生!

參考資料

  1. Downey C, Kelly M, Quinlan JF. Changing trends in the mortality rate at 1-year post hip fracture – a systematic review. World J Orthop. 2019;10(3):166-175. Published 2019 Mar 18. doi:10.5312/wjo.v10.i3.166
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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

  • 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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鑑識故事系列:啤酒節猛砸杯,血濺慕尼黑
胡中行_96
・2023/10/05 ・1840字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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德國慕尼黑著名的啤酒節(Oktoberfest),從 1810 年 10 月 12 日的一場皇家婚禮,演變成連續 2 週,結束在 10 月第一個禮拜天的年度活動。[1]幾杯黃湯下肚,不乏酒客暴力相向。約莫 27 至 53 起的酒杯砸人事件,每年固定在此時上演。其中一名 43 歲的男性受害者,因此登上 2020 年的《國際法醫期刊》(International Journal of Legal Medicine)。[2]

慕尼黑啤酒節。圖/Greg Schechter on Wikimedia Commons(CC BY 2.0)

啤酒杯攻擊

事發當天,受害人於慕尼黑啤酒節喝了幾杯,然後在附近的酒吧與兩名男子發生口角。轉身離去之際,腦袋猛遭重擊。185 cm 高,90 kg 重的軀體,遂瞬間倒地。目擊者指稱凶器是一只啤酒杯;而警方沒有搜集碎裂的殘骸作為證物。[2]

右邊頭頂與左後頸的傷口。圖/參考資料 2,Figure 1(CC BY 4.0)

滿身酒味,咬字不清的男子,意識還算清晰,能夠回答問題。他頭頂右邊,有一道長 5 cm,邊緣整齊的傷痕;左後頸上方,也有個直徑 0.8 cm 的淺層傷口。急救人員用壓力繃帶幫他包紮後,開救護車把人送去醫院。電腦斷層掃描顯示,頂骨右邊有個 1.99 mm 深的壓迫性骨折,頭皮內部出血,硬膜下血腫。另外,右手的第2根掌骨骨折。醫師為頭頂的外傷縫了 5 針;但骨折的部份未做處置,僅要求男子留院觀察 24 小時。[2]

男子頭部的電腦斷層掃描影像。圖/參考資料 2,Figure 2(CC BY 4.0)
掌骨編號示意圖:此圖為左手;但男子是右手受傷。圖/BodyParts3D on Wikimedia Commons(CC BY-SA 2.1 JP)

啤酒杯的銳器 vs. 鈍器損傷

啤酒杯攻擊的受傷情形,取決於頂骨對衝擊的承受能力,以及玻璃易碎的程度。啤酒杯可能在碎裂時,從鈍器變為銳器,導致不同型態的損傷。換句話說,變因除了關乎受害者體質的性別、年齡和人種,還有啤酒杯新舊的差異。[2]

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以辦案為目的的驗傷,於事件發生 9 個鐘頭後進行。男子親切、外向、配合度高,但是當時已經完成縫合手術,所以部份關於創傷原始情形的資訊,得由急診護理人員補充。他頭頂上彎曲的傷口,邊緣俐落,周圍沒有刮痕或擦傷。外觀基本上符合典型的銳器損傷,不過還有幾個條件必須納入考量:[2]

  • 傷口下方的壓迫性骨折,型態屬於鈍器損傷。如果有銳器介入,看起來應該會不太一樣。[2]
  • 此壓迫性骨折是由高衝擊力所致,完整的啤酒杯比較容易達到該力道。[2]
  • 比起啤酒杯的杯身,杯底可以創造較大的衝擊力。[2]
  • 這個強大的力量會造成皮膚的撕裂傷。[2]
  • 啤酒杯之類的平滑物體,衝擊而撕裂皮膚,有時結果會跟割傷相似。[2]

法醫綜合以上,認為兇手是抓著啤酒杯的握把,以揮舞斧頭的動作,杯底朝著男子的頭頂,砸出鈍器損傷。相對地,他脖子上的傷口,則是不規則且尖銳的啤酒杯碎片,才劃得出來的銳器損傷。至於右手掌骨,應該是頭部遭遇重擊後,摔倒而骨折。[2]

3D 重建示意圖:紅圈處為男子頭頂壓迫性骨折的位置。圖/參考資料 2,Figure 3(CC BY 4.0)

嚴重身體傷害罪

刑事辦案方面,法醫必須以啤酒杯的質量和揮杯的速度,描述攻擊的強度會造成男子所受的傷害。然而此案線索有限,有些面向只能盡力推測。典型的啤酒杯多為玻璃製,杯壁 0.6 至 1 cm 厚,1 L 裝的約重 1.3 kg。通常行兇時,已經杯空見底,得以忽略內容物的重量。根據文獻,產生男子頭頂那種約莫2 mm深的壓迫性骨折,需要 4 至 5 kN 的力;雖然啤酒杯跟頂骨若不甚堅固,未必需要那麼強的力道。法醫以此推測,衝擊速度約為8到13 m/s。[2]

儘管單就頭頂的創傷,並不會令男子死亡,潛在的併發症卻有致命的風險。比方說,顱內出血或發炎反應等。因此,法醫最後認定兇嫌的行為,應該被視作嚴重身體傷害罪。[2]

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參考資料

  1. Oktoberfest’. (12 JAN 2023) Encyclopedia Britannica.
  2. Kunz SN, Gorges N, Fischer F, et al. (2020) ‘Beer stein blast to the head a rare case of combined blunt and sharp force trauma’. International Journal of Legal Medicine, 134, 1791–1796.
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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大腦與骨骼的關係,比我們想像的還要深?!阿茲海默症最新病因假說
Y.L._96
・2023/06/12 ・2803字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文翻自<Astrocyte Dysregulation and Calcium Ion Imbalance May Link the Development of Osteoporosis and Alzheimer’s Disease>一文

蔡依良 撰

加拿大的研究報告中指出,阿茲海默症患者罹患骨質疏鬆症和骨折發生率是同年齡神經正常成人的兩倍多 [1]。一項為期兩年的縱向研究也表明,與非失智症的患者相比,阿茲海默症患者的骨骼密度流失的更多 [2]。目前已有少量的實證證據,證明了阿茲海默症的神經病理生理學特徵可能導致骨質流失 [3, 4]。藥物方面,也有報告指出使用鈣離子通道阻滯劑和用於治療骨質疏鬆症的雙磷酸鹽類藥物,可以有效地緩解阿茲海默症的症狀。

為什麼骨質疏鬆與阿茲海默症會有關係呢?這就要從阿茲海默症是什麼開始說起。

阿茲海默症是五種失智症的一種

我們所說的阿茲海默症,只是失智症的其中一種。失智症主要可分為五大類型:路易氏體失智症、額顳葉失智症、血管型失智症、混合性癡呆,以及阿茲海默症。其中阿茲海默症為最常見的失智症,它是一種與年齡相關,認知能力下降的退化性疾病,包括記憶力改變和定向能力下降。

在阿茲海默症的病程中,有高達 70-80% 的患者會表現出非認知症狀,這會導致患者煩躁不安,表現妄想、抑鬱、幻覺、錯誤識別、睡眠障礙、冷漠、攻擊性、進食障礙、不適當的性行為或徘徊。

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70-80% 的患者會表現出非認知症狀。圖/envatoelements

因此我們有必要先強調,這些研究都只說明了其中一種失智症類型——阿茲海默症,與骨質疏鬆有關,不是所有失智症都跟骨質疏鬆有關係。

為什麼阿茲海默症會跟骨質疏鬆扯上關係?

在病理學上,阿茲海默症患者的典型症狀是澱粉樣蛋白-β (Aβ) 斑塊和 tau 過度磷酸化。然而,最近的研究表明,這些症狀並不是疾病的原因,而是發病後產生的。與其他類型的失智症相比,阿茲海默症具有明顯的松果體鈣化及體積縮小,和褪黑激素分泌減少的特徵。

而這幾個跟「松果體」有關的特徵,跟阿茲海默與骨質疏鬆症有密不可分的關係。

松果體是什麼?

松果體位於腦部中央的上視丘,介於兩個腦半球之間,藏在丘腦兩半連接處的凹槽中。是一個對光敏感的小型神經內分泌器官,透過眼球接受光的信息,調整褪黑激素的分泌量,進而控制動物的睡眠時間。它具有高度血管化的構造,不依賴血腦屏障(BBB)所提供的保護。由星狀膠質細胞、小膠質細胞、內皮細胞和釋放褪黑激素的松果體細胞所組成的器官。

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松果體的分泌能力與其體積大小成正比。因此當羥基磷灰石逐漸沉積在松果體形成鈣化時,成為我們俗稱的「腦砂」,勢必將減少褪黑激素的產生。這就是上面提到的「阿茲海默症具有明顯的松果體鈣化及體積縮小,和褪黑激素分泌減少」。

松果體鈣化是導致阿茲海夢症的特徵之一。圖/envatoelements

褪黑激素與骨細胞增殖有關

有趣的是,褪黑激素除了與腦的關聯外,其他研究還發現使用褪黑激素可增加正常人的骨細胞和成骨細胞的增殖。這即是一開始研究所說的「阿茲海默症與骨質疏鬆症有關係」的原因之一。

為什麼是之一呢?因為不只在褪黑激素上,找到阿茲海默症和骨質疏鬆症二種疾病的關聯性,也在其他骨鈣代謝激素,像是:腦雌激素、甲狀旁腺素、維生素 D3、降鈣素、骨鈣素…等,也都有研究找出該激素與兩種疾病之間的關聯性。

骨質疏鬆症。圖/envatoelements

骨鈣代謝激素對阿茲海默症的影響

腦雌激素由星狀膠質細胞合成,具有神經保護的功能,維生素 D3 除了可以保護骨骼,同時也是一種神經類固醇激素,在大腦中扮演保護和調節作用。Hana 等人研究則是發現「降鈣素基因相關肽拮抗劑(CGRP)」,具有成骨和維持骨穩態的作用,可能成為延緩人類認知衰退的治療靶點 [5]。

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還有,成骨細胞衍生的骨鈣素,發現可以改善與年齡相關的認知衰退、預防抑鬱和焦慮,以及減少星形膠質細胞和小膠質細胞的增殖。綜合上述,我們可以得知阿茲海默症和骨質疏鬆症之間,確實存在著某種相關性。

阿茲海默症與骨質疏鬆有關的可能原因

雖然有不少研究支持阿茲海默症與骨質疏鬆有關聯性,但兩者的因果關係,尚未有統一答案,不過,我們可以藉由以下幾點推測可能原因:

一、松果體中的星狀膠質細胞對鈣離子平衡作用

星形膠質細胞為組成松果體的重要細胞之一,它的功能有維持鈣離子濃度平衡,提供神經細胞營養,並可在體內遷移。鈣離子是人類重要的神經傳遞物質之一,一旦被觸發,星形膠質細胞之間就會形成鈣波,激活其他星形膠質細胞傳遞信息。

二、調節骨頭生長的骨細胞為星狀型態細胞

人體大多數的鈣質儲存在骨骼中,以維持一生的鈣穩態。骨組織主要由骨細胞、成骨細胞和蝕骨細胞組成。在骨重塑當中,成骨細胞是生成骨頭的細胞,蝕骨細胞則是分解骨頭的細胞,而骨細胞是調節蝕骨細胞和成骨細胞活性的星狀型態細胞。在成熟的骨骼中,骨細胞是數量最多的細胞類型,有著與生命體本身一樣長的壽命。

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雖然骨細胞的並非星形膠質細胞,但無論在形態或功能上,都有相似之處,同樣為星形,也都與鈣離子濃度的調節有關,只是松果體內的星狀細胞是直接調整鈣離子,骨細胞是藉由控制成骨與蝕骨細胞,來影響周圍鈣離子濃度。為了方便起見,我們假設骨細胞是星形膠質細胞的一種,而松果體主要也是由星形膠質細胞組成。

骨質疏鬆導致鈣離子被釋放到血液中,從而促進松果體鈣化。圖/envatoelements

在鈣波的影響下,那麼當蝕骨細胞有較高的細胞活性,加上星形膠質細胞逐漸失去功能時,鈣將從骨骼中逐漸流失,從而引發骨質疏鬆症。隨後被釋放到血液中的鈣離子可能在松果體中蓄積並導致異位鈣化,從而促進阿茲海默症的發生。

最後值得我們進一步思考的是,長期的慢性發炎時常伴隨著鈣化現象的發生。如果我們常常半夜不睡覺,或在睡前接收大量的光線刺激。長期不正常的光週期是否會導致松果體慢性發炎,誘發松果體鈣化增加罹患阿茲海默症的風險呢?

參考資料

  1. Weller I I. The relation between hip fracture and Alzheimer’s disease in the canadian national population health survey health institutions data, 1994-1995. A cross-sectional study. Ann Epidemiol. 2000;10(7):461. doi:10.1016/s1047-2797(00)00085-5
  2. Loskutova N, Watts AS, Burns JM. The cause-effect relationship between bone loss and Alzheimer’s disease using statistical modeling. Med Hypotheses. 2019;122:92-97. doi:10.1016/j.mehy.2018.10.024
  3. Dengler-Crish CM, Elefteriou F. Shared mechanisms: osteoporosis and Alzheimer’s disease?. Aging (Albany NY). 2019;11(5):1317-1318. doi:10.18632/aging.101828
  4. Minoia A, Dalle Carbonare L, Schwamborn JC, Bolognin S, Valenti MT. Bone Tissue and the Nervous System: What Do They Have in Common?. Cells. 2022;12(1):51. Published 2022 Dec 22. doi:10.3390/cells12010051
  5. Na H, Gan Q, Mcparland L, et al. Characterization of the effects of calcitonin gene-related peptide receptor antagonist for Alzheimer’s disease. Neuropharmacology. 2020;168:108017. doi:10.1016/j.neuropharm.2020.108017
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