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別讓孩子,從「小胖」變「大胖」,父母可以怎麼辦?

黃秀美
・2014/02/27 ・1295字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 449 ・四年級

CDB9- (18)
光看孩子的外表,你知道自己正在讀幼稚園的孩子,是胖是瘦還是剛剛好?

羅馬不是一天造成的。而青少年的肥胖,同樣有跡可尋。根據二○一四年一月三十日發表在美國《新英格蘭醫學雜誌》(The New England Journal of Medicine)的研究發現,剛進入幼稚園的孩子(平均年齡五點六歲)有超過12.4 %肥胖,14.9 %超重。

而當這群孩子長到國中的八年級(平均年齡十四點一歲)時,則有 20.8 %肥胖,17.0 %超重。從幼稚園到國中八年級,原本只是超重的孩子比起體重正常的幼稚園孩子,約有四倍的可能性,在經過九年後,在國中八年級肥胖,也就是說幼稚園時的小胖子比起體重正常的孩子,更有機會在國中八年級時,變成大胖子。可見得幼稚園時期,是個相當重要的關鍵。

目前在美國有21個州,要求公立學校必須為學童測量身高、體重,並作身體質量比(BMI)的評估,在阿肯色州(Arkansas)及麻州(Massachusetts)甚至會把這些數字,以密件郵寄給家長參考,因此,也被戲稱是肥肉信(fat letters),而引起尖銳的爭議,成為深夜喜劇節目、報紙及電視新聞的報導主題,並受到相當嚴厲的批評,為此美國小兒科醫學會,還在二○一三年八月的《兒科》(Pediatrics)發表聲明呼籲重視學童的肥胖問題,以及 BMI 評估。

二○一四年二月,同樣發表在《兒科》(Pediatrics)的研究,也顯示儘管在過去三十年美國兒童的肥胖比例,已經翻了好幾翻,卻有超過五成的父母,仍低估自己超重、肥胖的孩子,尤其是父母本身也超重時,更加不容易察覺到孩子的體重異常。

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而二到十八歲的孩子中,又以二到五歲的年幼孩子,最容易被誤判,因此,失去以健康飲食跟身體活動來優化健康,減輕肥胖的先機。

不過,許多體重過輕的男孩子,卻又常常被誤認為是正常體位。

即然,父母很難從外表分辨自己的孩子,有沒有超重、肥胖或過輕的問題。那有什麼方法,可以提早發現孩子的肥胖問題,別讓自己可愛的孩子,從小胖變大胖,而備受肥胖所累呢?

方法很簡單,美國的疾病管制局(CDC)在官方網站上有一個專為二到十九歲兒童及青少年設計的 BMI檢測表

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家長只要輸入孩子的出生月日年、測量月日年、性別、身高、體重,就可計算出孩子的BMI,在同齡、同性別的孩子中的 BMI 百分位數,是屬於過輕、健康、超重或肥胖,以及,該作什麼樣的健康調整規劃,非常具有參考價值。

BMI
舉例來說:2月27日2009年出生的男孩子,在2月27日2014年時測量出來的身高是110公分,體重是18公斤,輸入這些基本資料後,再按計算鍵( Calculate),即可進行檢測。
Results
可得知這個孩子BMI值是14.9,在同齡5歲的男孩中的BMI百分位數是30,屬於健康體重。

我家的男孩子看起有點瘦,在實際試算之後,發現他的BMI是16.5,在同齡的男孩中,BMI百分位數是15,還在健康體位的範圍內。

那你們家的孩子呢?

 

參考資料:

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文章難易度
黃秀美
23 篇文章 ・ 0 位粉絲
小星星之光》專欄,是我懷抱著對孩子的關切之情,以現今的科學醫療佐証,所撰寫的兒童、青少年(18歲以內)健康新知。黃秀美,現為《國語日報:秀美姐姐說身體奧祕》專欄作者。著作商周出版《146位名醫問診》、原水出版《男人看不見的敵人:攝護腺癌》。FB社群:《名醫一點通》。

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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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小孩太早發育不一定好?骨齡檢查真相一次看懂!
careonline_96
・2025/05/14 ・2929字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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為什麼骨齡會超前?兒童內分泌專科醫師圖文解說
圖 / 照護線上

實際案例分享

十歲的小豪骨齡竟然高達十三歲!! 媽媽好擔心小豪會因而長不高,一進診間就著急地要求邱醫師給小豪性早熟的針劑治療,甚至詢問能不能施打生長激素?

然而,經邱醫師詳細理學檢查,小豪當時沒有任何第二性徵,根本還沒開始青春期發育!身高 153 公分(超過第95百分位),體重卻重達 65 公斤(BMI 超過第 99 百分位),屬於肥胖體格。近一年來體重也增加了近 10 公斤! 原來,小豪的骨齡超前是因為肥胖與快速增加體重所致,在接下來四年多的發育過程,小豪很認真地配合醫囑,認真遵循健康的生活型態:充足睡眠、每天運動、均衡健康的飲食,每天量測體重做紀錄並定期回門診追蹤。最後,小豪在完全沒有藥物介入的情形下,國中一年級開始出現第二性徵,國三順利達到 178 公分的成人身高,體重穩定控制在 68 公斤。媽媽這才鬆了一口氣,卸下心中的大石頭。

類似的情節,在兒童內分泌科診室一而再再而三地上演。究竟「骨齡超前」、「骨齡落後」是不是生病?為什麼兒童內分泌科醫師沒有建議我的孩子做藥物治療?

骨齡:評估兒童青少年生長發育的一個重要工具

「骨齡(Bone age)」、「骨骼的年齡」,是根據 1959 年 Greulich and Pyle 及 1976 年 Tanner-Whitehouse 2 method,由左手手掌與手腕的骨骼影像,推測全身骨骼成熟度的一種方法。

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骨齡檢查是診斷兒童生長發育相關疾患與特定內分泌疾患的一項重要依據,如:身材矮小、身高過高、生長遲緩、性早熟、性晚熟、生長激素缺乏等,所以兒童內分泌科醫師常會用骨齡檢查作為診斷參考。

骨齡檢查怎麼做?

骨齡的檢查方法為:將「左手」手掌平放在檢查台,照射低輻射劑量X光,取得清晰的手掌、手腕與遠端尺骨、橈骨影像,再由兒童內分泌科醫師做專業判讀。

骨齡超前與落後的常見原因
圖 / 照護線上

骨齡檢查安全嗎?

骨齡檢查的輻射劑量僅 0.0025 毫西弗,約莫胸部X光的十分之一,是台灣每人每年接受的天然背景輻射劑量 1.62 毫西弗的千分之一點五,而且照射時間短暫,左手掌也不是體內重要的維生器官,只要遵循醫師醫囑之檢查頻率,基本上是安全的。

骨齡影像可以提供那些資訊?

兒童內分泌科醫師會根據左手手掌與手腕的影像,仔細查看每一塊骨頭的大小、形狀、每一個生長板的空隙大小,判斷骨齡。專業的兒童內分泌科醫師會再根據實際生理年齡與伴隨的生長發育趨勢做整體評估,並藉此推估孩子未來的成人身高。

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此外,邱醫師也會在骨齡的影像上特別留意是否合併其他骨骼異常的表現,如佝僂症、透納氏症、SHOX基因突變、Albright遺傳性骨發育不全症(Albright hereditary osteodystrophy)等,這些疾病也會造成兒童身材矮小與生長遲緩。

骨齡不是性早熟的唯一診斷標準,骨齡超前也不等於性早熟!

爸爸媽媽常常因為孩子骨齡大於實際年齡而焦慮緊張,擔心孩子性早熟而要求接受藥物的治療,其實多數這樣的孩子是處在正常年齡開始青春期發育,不僅沒有性早熟,也有不錯的身高潛力,所以只需要定期門診追蹤,維持健康的生活型態,往往就能達到符合遺傳條件,甚至更好的成人身高唷!

影響骨齡大小的因素有哪些?

骨骼的成熟受到許多因素的影響,如:營養狀態、遺傳體質、青春期發育、甲狀腺功能、生長激素、皮質醇、藥物等。

青春期階段,由於性荷爾蒙濃度逐漸上升,並間接刺激生長激素的分泌增加,因此,大多數青春期的孩子身高明顯長得比先前快。但隨著性荷爾蒙濃度愈來愈高,同時也會加速骨骼成熟、促進生長板閉合,一旦所有生長板都閉合,也就決定了最終的成人身高。

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骨齡超前可能影響成人身高
圖 / 照護線上

臨床上常見孩子進入青春期後,骨齡開始有明顯加速的現象,但此時也常伴隨相對應的身高生長速度,倘若身高符合骨齡該有的表現,孩子的成人身高就不會受到影響。換句話說,骨齡超前不等於性早熟! 骨齡超前不等於性早熟!!骨齡超前不等於性早熟!!!

然而,有些孩子在不該發育的年齡即出現第二性徵,如:女孩未足八歲出現乳房、陰毛發育,未足十歲來初經;男孩未足九歲出現睪丸、陰莖、陰毛發育。這樣的孩子倘若又合併長高速度明顯增加、骨齡超前於實際年齡兩歲以上,就會高度懷疑是「性早熟」,兒童內分泌科醫師將進一步安排相關的荷爾蒙檢查來確認診斷,並在必要時給予藥物治療。

造成骨齡超前的常見原因有:青春期發育、肥胖、遺傳、環境荷爾蒙的暴露、甲狀腺亢進等。相反的,導致骨齡落後的常見原因有:營養不良、體質性生長遲緩、甲狀腺功能低下、全身系統性慢性疾病、特殊藥物使用等。

肥胖、油炸飲食,是讓孩子骨齡超前的真兇

肥胖兒童由於脂肪細胞瘦體素、性荷爾蒙、生長因子以及相對胰島素阻抗等複雜因素造成骨齡容易快速進展,最終導致青春期前看起來高高胖胖,但青春期過程中骨齡進展得更為明顯,反倒長高速度明顯趨緩,最終因為成長時間受限而無法達到理想成人身高! 所以,小時候養得胖胖的,長大不但不會抽高,還會沒時間長高!!!!

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另外,也有一些影響兒童生長的問題或疾病,如:透納氏症,在進入青春期以前骨齡檢查也會符合實際生理年齡。因此,骨齡等同於生理年齡也不代表孩子一定健康沒生病!還是必須經過專業的兒童內分泌科醫師整體評估。

骨齡不是單獨判斷標準,還得看整體生長趨勢

專業的兒童內分泌科醫師會根據孩子的年齡、身高、體重、身體質量指數(BMI)、營養狀態、潛在疾病、青春期發育的成熟度,綜合判斷骨齡是否符合整體表現。孩子的「生長趨勢」與「骨齡變化」都是很重要的診斷依據,大多數的孩子只要落實健康的生活習慣(飲食、行為治療),都可以順利長高。藥物治療介入與否須由專業醫師針對個別孩子的問題做綜合判斷。

圖 / 照護線上
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減重手術進化:從胃內水球到無痕縮胃,哪個適合你?
careonline_96
・2024/12/13 ・2610字 ・閱讀時間約 5 分鐘

「肥胖其實是需要正視的疾病!我們不能再用過去『能吃是福氣』或『胖代表好命』的觀念來看待肥胖。」三軍總醫院減重代謝手術暨體重管理中心陳宣位醫師強調,「對於肥胖,大家應該要像面對其他病症一樣積極處理。」

台灣的肥胖人口逐漸增加,根據國健署的資料,大概每兩人就有一人達到體重過重或是肥胖的程度。三軍總醫院減重代謝手術暨體重管理中心主任徐國峯主任指出,大多數的肥胖與後天因素有關,主要是生活環境和飲食習慣累積過多熱量所導致。先天性肥胖則與一些特定的疾病有關,例如小胖威利症,患者因食慾大增無法控制,導致體重過重。

而減重手術是目前用來治療肥胖及相關併發症的一種方法。如同其他治療性手術,減重手術需要符合特定適應症,且經過專業醫師的評估後才能執行,是基於健康需要的治療,並非只是為了改善外觀。

根據衛生福利部公布之體位定義,18 歲以上成人 BMI(身體質量指數)達 24 kg/m2 以上屬於「過重」, BMI 達 27 kg/m2 以上屬於「輕度肥胖」,BMI 達 30 kg/m2 以上屬於「中度肥胖」,BMI 達 35 kg/m2 以上屬於「重度肥胖」。

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肥胖是疾病並不是好命
圖/照護線上

陳宣位醫師說明,健保規定 BMI 達 37.5kg/m2 以上,或 BMI 達 32.5 kg/m2 以上且合併有高危險併發症,例如高血壓、睡眠呼吸中止症、第二型糖尿病(糖化血色素經治療後仍大於7.5%)等,都是建議考慮接受減重手術的族群。對於 BMI 在 30 至 32.5 kg/m2 之間的患者,雖然不符合健保的給付條件,但如果肥胖已對健康造成影響,也可以考慮接受減重手術的評估。

減重手術大致可分成由內科執行的胃鏡手術與由外科執行的腹腔鏡手術。徐國峯主任解釋,胃鏡手術的作法包括無痕胃拉提(內視鏡袖狀胃縫合術,ESG)、胃內水球術等;腹腔鏡手術包括袖狀胃切除術、縮胃合併繞道手術(如縮胃曠腸或縮胃繞腸)、胃繞道手術等。

「胃內水球術」是利用胃鏡將一個水球放入胃內,讓患者有飽足感,而減少食量。胃水球的減重效果約能達到總體重的 10-15% 左右,與減重藥物 GLP-1 的效果相似。

「無痕胃拉提(內視鏡袖狀胃縫合術,ESG)」是使用特殊的縫合器械進入胃部進行縫合,使其容量減少約 70-80%,能夠達到總體重減輕 15% 至 20% 的效果,效果優於胃內水球術。

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三軍總醫院由徐國峯主任、陳宣位醫師、陳保中醫師組成的內視鏡減重治療團隊執行無痕胃拉提 ( ESG ) 和胃內水球置放提供肥胖患者高品質的減重治療。

圖/照護線上

「袖狀胃切除術」會移除 70% 至 80% 的胃,大幅減少胃的容積以達到減重的效果。

「縮胃合併繞道手術」 ( 如縮胃曠腸或縮胃繞腸, sleeve plus ),顧名思義其以縮胃加腸繞道的手術,目的為加強減重效果與糖尿病治療之療效。

「胃繞道手術」(有單一接口或 RY 型胃繞道)會先將胃分成小胃和大胃兩部分,小胃再接上腸道以形成繞道。這樣可以限制胃的容積,同時改變食物的消化路徑,達到減重的效果。

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無痕胃拉提特點解析

無痕胃拉提(內視鏡袖狀胃縫合術,ESG)是利用胃鏡搭配新式縫合系統,從胃的內部像縫束口袋般進行縫合,然後把線拉緊,大幅縮小胃容量。三軍總醫院減重代謝手術暨體重管理中心陳保中醫師解釋,接受手術後,如果患者狀況穩定,飲水沒有問題,當天即可離院,僅需定期回診追蹤減重進展。因為不會留下體表傷口,術後恢復迅速,患者很快便能恢復正常的工作與生活。

這樣的縮胃效果能讓食慾旺盛的患者因胃容量縮小而更快感到飽足,進而有效減少進食量。陳保中醫師說,相較於傳統的胃內水球術,無痕胃拉提術後較不會有胃脹或不適的感覺,舒適度和術後反應較好。

無痕胃拉提步驟、特點解析
圖/照護線上

無痕胃拉提術後前三天建議以流質飲食為主,例如低渣和半流質的食物,讓胃部有時間適應新狀況。第四週時,可以開始進食較軟的、易消化的固態食物,但需避免油膩或不易消化的餐點。大約在四週後,患者通常可以逐步恢復到較接近正常的飲食狀態。陳保中醫師說,恢復正常飲食後,一定要保持健康的飲食習慣,避免甜食、糖飲等,以確保減重效果長久而穩定。

無痕胃拉提在減重治療中扮演一個非常有潛力且靈活的角色。陳宣位醫師說,使用胃鏡來縮小胃的容量,患者不會有體表的傷口,而且它的可逆性讓病人感到比較安心。研究顯示,無痕胃拉提的長期減重效果約能達到 15 至 20%,對多數患者來說已經是很顯著的改善。因為不會影響腸道吸收,所以較不會出現營養不良的狀況。

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必要時無痕胃拉提可以和減重藥物併用,進一步提升減重成效。雖然減重速度比不上外科手術,但它提供了一種較溫和且相對低風險的選擇。

貼心小提醒

肥胖的治療需要多方面配合,手術僅是治療的一部分,並非全部。在接受手術後,患者的飲食習慣和運動習慣對於維持術後體重和減重成果都非常重要。徐國峯主任提醒,除了執行減重手術外,內科醫師、家醫科醫師、營養師等各領域專家亦是治療團隊中不可或缺的角色。患者務必定期回診,持續監測共病症的狀況,並適時調整藥物!

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