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水貼紙隨身電子儀器! Tattoo could monitor your health

Scimage
・2011/09/06 ・435字 ・閱讀時間少於 1 分鐘 ・SR值 489 ・五年級

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軟性電子材料因為可以被彎曲摺疊,所以被認為可以廣泛的應用在電子紙或是衣服式可穿戴電子產品上。但是除了這些,其實還有很多種可能的應用方式。

這影片介紹利用水貼紙的方式,經由水來溶化高分子包覆的元件與基質的黏著,改黏於另一基質,把軟性的電子元件晶片貼附在人的身上,這樣一來,像是血壓的監測、血糖的量測等目前需要固定在某個地方才能量測到的生理數據,都可以藉由這樣的軟性電子元件,配合無線模組直接讀取傳送,當不需要的時候也可以輕易移除。

目前這樣的設計可以固定附著在身體上兩天,經由不同的黏附物質,時間應該可以依照應用來控制。可以想像的是在未來可以輕易監視身體不同部位的生理條件,像是受傷復原與否,肌肉骨骼的情況,運動的情況,甚至更複雜的疾病訊號等。這種對生理的即時監控能力會讓很多醫療的方式有革新的可能。期待更多可能的應用能經由這樣的方式達成。

本文原發表於科學影像Scimage[2011-09-04]

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不是不會髒,而是更難沾:耐污馬桶的表面科學
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/09/22 ・3364字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文與 Panasonic 合作,泛科學撰文 

●以下科學研究內容作為知識分享,不直接與Panasonic A La Uno全自動洗淨馬桶產品功能連結

在做家務的痛苦排行榜上,「刷馬桶」絕對名列前茅。明明天天都在沖水,但過不了幾天,馬桶內壁邊角總會浮現黃黃的水垢、角落發黑的霉斑,甚至是那些刷掉又長出來的粉紅色污垢(黏質沙雷氏菌)。

許多市售衛浴設備常標榜「神奇抗污」或「永久不沾」,讓人誤以為安裝後便能永保潔淨。然而從材料科學的角度來看,世上並無能使污垢憑空消失的魔法。所謂「耐污」的實質機制,並非打造完全不沾染髒污的材質,而是調整表面的物理與化學屬性,使水垢和微生物難以強力附著。一旦降低了污垢與內壁之間的附著力,透過日常水流沖刷,便能輕易地將髒污帶走。

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為什麼污垢「黏不住」? 

要搞懂為什麼某些特殊表面能做到「耐污」,我們得先像偵探一樣,拆解馬桶裡的髒污究竟是怎麼「抓緊」材料表面的。馬桶內壁的污垢主要有兩大難纏的元兇:

  1. 水垢與礦物沉積*1:我們日常使用的自來水中含有鈣、鎂等金屬離子。當水滴在表面經歷反覆的濕潤與蒸發乾燥循環時,這些離子會逐漸結晶析出,變成硬度極高、緊緊「卡」在微觀縫隙裡的礦物質水垢。
  2. 生物膜與有機物*2:包含尿液中的無機鹽、油脂殘留,以及細菌入侵後分泌出像超強膠水一般的聚合物,所組成的黏滑防禦大本營。
關鍵不是沖水,而是「這些污垢如何抓住表面」

這兩大類污垢想要在材料上「落腳」,前提是它們必須能在表面找到足夠的附著點與黏合力。那麼,材料科學家是如何讓這些髒污「站不穩」的呢?答案就藏在「表面能(Surface Energy)」與「濕潤性(Wettability)」這兩個核心概念中。

當我們把水滴在某個表面上時,水滴會聚成一顆圓滾滾的水珠,還是迅速攤平開來?這取決於表面的特性:

  • 疏水路線(Hydrophobic)*1:具備低表面能的疏水表面,能顯著減少水分子或污染物與表面之間的極性作用力與氫鍵。水滴在這種表面上會因為表面張力而收縮成水珠,當水珠滾動滑落時,就能順便把表面的灰塵與礦物質顆粒帶走,這就是著名的「自清潔效應」。
  • 親水路線(Hydrophilic / Superhydrophilic)*2:相反地,極度親水的超親水表面則會強烈地吸引水分子,在材料最外層形成一層薄薄的「水化層(Hydration Layer)」。這層水化層就像是實體的液體盾牌,讓油污、蛋白質或細菌無法直接接觸到材料基底,只能漂浮在水膜上方。

如果要用攀岩來比喻:傳統粗糙的表面就像是有許多凹槽的攀岩牆,髒污就像攀岩者,需要找到落腳點並用力撐住才能攀附;而我們做的是抽掉把手點,或是在把手上塗上潤滑油,讓髒污找不到施力點,自然難以停留。

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材料科學的核心:想辦法讓污垢「抓不住」

不給細菌「握手」的機會

解決了水垢,下一個更棘手的對手是「細菌」。

馬桶內壁那些黑黑粉粉、摸起來滑滑的污垢,在微生物學中被稱為「生物膜(Biofilm)」。細菌並不是孤立生長的,當單顆細菌落在表面後,如果覺得環境舒適,它就會開始分泌胞外聚合物(EPS),這是一種天然的超強膠水。細菌們用這種膠水把自己與同伴緊緊黏在一起,並築起堅固的防禦堡壘,這時一般的沖水就很難把它們沖洗乾淨了。

根據《Nature Communications》與《Microsystems & Nanoengineering》的學術期刊研究指出,要阻止生物膜形成,除了化學上的抗菌,材料的「表面微幾何結構」扮演了至關重要的角色。

材料科學領域中有一個著名的「附著點理論(Attachment Point Theory)」:

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  1. 粗糙與微孔洞表面:如果材料表面存在許多微小的裂縫、氣孔或微米級凹洞,細菌(體積通常約 1 到 3 微米)就會興高采烈地鑽進這些小凹槽裡。這些凹槽不僅提供了極佳的機械咬合支點,還能幫細菌擋掉水流的沖刷。
  2. 極致平滑與微結構表面:相反地,如果材料表面做到極致平滑,完全沒有微米級的缺陷;或者反過來設計出尺寸遠小於細菌的奈米結構,細菌的足跡構造(如鞭毛或纖毛)就無法在表面找到穩固的「接觸附著點(Contact Points)」。

當細菌發現自己在這個表面上連「手都握不緊」、隨時會被水流吹走時,它就無法順利定殖並分泌膠水築巢。此外,現代衛浴結構在設計時,也越來越強調「一體成形」與「無接縫工藝」。消除接縫與死角,等於直接拔除了細菌與水垢最喜歡的避風港。

阻止細菌、生物膜找不到「落腳點」

當材料、結構與流體科技組隊聯防 

了解了材料化學與微觀幾何,我們就能勾勒出一座現代耐污馬桶的完整防禦體系:【材料層(低附著力)】+【結構層(無縫平滑)】+【動態流體層(泡沫與水流剪切力)】= 高效清潔!

以市面上備受矚目的 Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶為例,就是將材料科學、結構工程與流體力學發揮到極致的典型代表:

1. 材料層:有機玻璃系新素材

A La Uno 全自動洗淨馬桶採新開發的「有機玻璃系新素材」(以壓克力高分子為基礎研發的衛浴專用材料,這類高分子成形技術亦被廣泛運用於大型水族館高壓觀景窗與飛機機艙罩)。這種材料表面具備極佳的疏水性與耐水垢特性,水滴不易長時間攤平停留;材質堅固、不易破裂,耐刮、不易造成細小傷痕。通過實驗測試,這種素材配合泡沫洗淨,在沖洗後能有效沖刷掉高達 99.99% 的大腸桿菌,從源頭阻斷細菌定殖。

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2. 結構層:無接縫工藝與三重防濺防護

在宏觀結構上,A La Uno 全自動洗淨馬桶採用無水箱沖水與便器、溫水洗淨便座一體成型設計,減少傳統水箱與座體之間的結構層次及接縫,並搭配可動迴轉式排水系統完成沖洗。更貼心的是其「三重防護」設計:

  • 泡沫防護:在水面上製造一層充沛的泡沫緩衝層,有效抑制男性站立小便時的尿液與污水飛濺;
  • 外圍防護:馬桶邊界特別設計了高約 3mm 的水檔,防止液體延著外壁滴落至地板;
  • 測漏防護:便座與馬桶本體採用不外露的防護設計,避免液體從縫隙飛濺滲漏。
Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶

3. 動態流體層:雙效泡沫洗淨、漩渦水流與 nanoe™ X

當污垢降落在馬桶內壁時,A La Uno全自動洗淨馬桶 的動態流體科技便接手進行徹底打掃。其「雙效泡沫洗淨」會先釋放直徑約 5mm 的「毫米泡沫」包裹並帶走大塊髒污,再透過直徑約 60微米的「微米泡沫」深入微觀縫隙,徹底溶解殘餘的油脂與細微污垢。接著,配合高度清潔力的「漩渦型強力水流」,利用旋轉產生的流體剪切力,一口氣將附著力已被削弱的污垢剝離並沖走。此外,Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶還搭襯了 nanoe™ X 健康科技,釋放氫氧離子有效抑制異味與髒污,維持空氣與內壁的良好衛生狀態。

科技讓生活變輕鬆,但物理法則依然誠實

從材料化學的低表面能設計,到微觀幾何的附著點控制,再到流體力學的水流沖刷,一座現代抗污馬桶的演進,縮影了人類如何運用基礎科學來解決日常生活痛點的智慧。

我們習慣將衛生清潔想像成一場與細菌髒污的硬碰硬死鬥。然而,A La Uno全自動洗淨馬桶 等現代衛浴技術的突破,展示了材料科學的另一種聰明思維:不靠強酸強鹼硬打,而是透過物理與化學邏輯,將「污垢固著」的機率降到最低。

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當材料科學與現代衛浴技術結合,刷馬桶不再是一件令人頭痛的辛苦瑣事。透過這些前沿科技的加持,我們得以從繁重的家務勞動中解放,享受更加乾淨、舒適且有品質的日常生活。

*1 參考論文:A metallic anti-biofouling surface with a hierarchical topography containing nanostructures on curved micro-riblets

*2 參考論文:Brushing up functional materials

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時時刻刻監測您的「飛行安全」——智慧型手機有潛力作為「大麻檢測器」
帕德波耶特 Pas de poète_96
・2021/10/30 ・3146字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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智慧型手機的功能日趨全面,幾乎就要包辦日常生活大小事,當然也包含我們的健康。有些人拿它來記錄每天的運動狀況,也有人搭配應用程式,監測自己的心肺功能。

但這還不夠,科學家總是能想到更奇葩的需求:未來,你的手機也有機會變身「大麻檢測器」了!羅格斯大學健康暨健康政策與高齡研究所(Rutgers Institute for Health, Health Care Policy and Aging Research)研究團隊,調查大麻使用者的「嗨度」,並將其與機器學習技術做結合,試圖打造能準確判斷大麻中毒程度的日常小工具。

研究發表於《藥物與酒精依賴》(Drug and Alcohol Dependence)期刊[1]。

大麻何以讓人愉悅?

法國喜劇劇集《大麻咖啡館》(Family Business)中,年輕企業家喬瑟夫.亞贊(Joseph Hazan)乘著法國大麻合法化的順風車,決定將老父親傑哈德.亞贊(Gérard Hazan)的肉鋪改造成大麻咖啡館。雖說父親一開始很反對,但在偶像安瑞可.馬西亞斯(Enrico Macias)的循循善誘下,父親最終也體驗了呼麻的快感,並開始積極面對他們的咖啡館事業。

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大麻為何能讓人快樂到放棄執著?一個叫四氫大麻酚(Tetrahydrocannabinol, THC)的傢伙扮演著關鍵角色。由於 THC 的化學結構與人體的內源性大麻「花生四烯乙醇胺」(anandamide)十分相似,它能與大麻素受體(cannabinoid receptors)結合,並啟動大腦的獎勵系統,讓我們感到身心愉悅[2]。

這不免讓人感到好奇:究竟,人們是如何攝入大麻的呢?

一般來說,大麻被攝取的途徑有二:吸食,或直接拿起來嗑(沒啦,是摻在食物裡面服用)。當人們吸食大麻時,裡頭的化學物質會從肺部進入血液,進而將它們運送到身體各處,包括大腦。但如果是用吃的,由於是透過消化系統吸受,因此大麻所帶來的影響通常會晚個 30 分鐘到 1 小時出現。

製作中的大麻奶油。圖/WIKIPEDIA

大麻中毒將導致「定向感」降低

對大麻使用者來說,它最迷人的地方大概就是使用後欣快的放鬆感受。此外,有些人也會體驗到感官放大的飄忽景象,但也有部分人認為,大麻會讓他們感到焦慮、恐懼、不信任和恐慌。雖然目前較少有因純粹吸食大麻而死亡的案例,然而,若是使用過量,便會引發大麻中毒(cannabis intoxication)[3]。

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大麻中毒的人,輕則產生飢餓與嗜睡等症狀,嚴重的話,會導致認知與對人事時地物的定向感降低,甚至會出現急性精神病(acute psychosis)[4]。其他典型、可預測的症狀,還包括口乾舌燥、紅眼、短期記憶受損,以及知覺和動作的影響等5。

部分大麻中毒者,會因為大麻在精神上的影響,對外界反應時間過慢,造成工作或學校表現低落,甚至在開車、駕駛時形成干擾,最終導致交通事故與傷亡等憾事。

雖說如今有血液、尿液或唾液等測試,能針對大麻中毒進行檢測,但若要實現日常生活中的時刻監測,恐怕還是有些限制的。

過去曾有研究,以現代人形影不離的「智慧型手機」裡的感測器,來探測高風險的飲酒者,準確率高達 90%[6]。有鑑於此,羅格斯大學健康暨健康政策與高齡研究所團隊開始研究,想知道在機器學習模型的協助下,手機是否能發揮檢測「大麻中毒」的作用,即時探測那些可能因大麻中毒引發的危機。

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智慧型手機,有潛力作為「大麻中毒」的檢測器。圖/Pexels

如何檢測嗨不嗨?關鍵是「使用後的行為」

團隊首先從美國賓州匹茲堡(Pittsburgh, PA)找來 57 位年齡介在 18~25 歲的年輕人,透過自我報告,得知他們每週至少使用大麻兩次。之後,團隊透過「手機回傳調查」搭配「手機內感測器數據」等方法,每日收集受試者使用大麻的相關數據持續至多 30 天,以掌握他們在大麻中毒後的狀況。

其中,回傳調查每日三次,包含開始與結束使用大麻的時間、用量,以及主觀感受的自我評分——依據「嗨」的程度,評分標準為 1~10分,其中 10 分為「敲級嗨」。後來回傳的 451 起大麻使用事件中,平均「嗨度」為 3.77 分。

而手機則搭配應用程式,收集了 102 種手機感測器的數據,如 GPS、加速度計(accelerometer)、撥出的電話數量以及平均移動距離等。有些人聽到這裡可能坐不住了。等等⋯⋯GPS 這類定位工具與加速度計,到底能做什麼?是這樣的,GPS 可用來偵測大麻使用者陷入「自我陶醉」時的行進範圍(travel boundary),而加速度計則是用來監測他們的步態與身體活動量。

在對照受試者的回傳調查及手機數據後發現,當使用者回報他們「正嗨」時,透過 GPS 的數據分析可知,他們的移動範圍並不遠。另外,此時加速度計的資料也顯示,主觀報告大麻中毒者,雖然活動多樣性下降,但身體的活動程度卻比較劇烈。

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考慮時間點的監測,精確度大提升!

最後,他們在演算法的幫助下[7][註1],盼能瞭解上述方法,是否能區別無中毒和中毒(輕度或中度)的情形。透過各種中毒時的行為特徵,加上機器學習技術的檢核,智慧型手機就可以變成如假包換的「大麻使用監測器」啦!

為了探究這個組合的準確性,團隊企圖在不同的時間點(例如:一周中的某一天,或是某一天的幾點幾分)下做排查,找出與大麻使用行為與特定時間點的關係,以進一步確認大麻中毒的具體指標。

結果顯示,僅出動手機內的感測器偵測這群人是否使用大麻,準確度為 67 %;但若結合「個人呼麻時間點」與 GPS 和加速度計等資料,則準確度高達 90%。

經乾燥過後的大麻示意圖。圖/Pexels

用手機偵測大麻使用?得再等等⋯⋯

面對如此結果,研究團隊認為,以手機結合機器學習預測大麻中毒程度,是相當可行的。不過,未來還需要加入更多資料,以完備這項工具。

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首先,由於該研究對大麻中毒的判定,主要建立在「受試者主觀判斷和自我(ㄕㄡˇ)報告」的基礎上,因此在物質使用和生理反應的識別上,不如執法部門的檢驗工具那般客觀。此外,像是大麻使用者的使用史、攝入身體的途徑、劑量,以及使用者對大麻的耐受性,都會影響他們報告身體狀況的結果。

不僅如此,像是不常使用大麻者在中毒時,他們的行為與身體反應和那些「老司機」們相比,是否有明顯差異?該研究受試者多為白人,其他人種在同劑量的條件下,會不會產生相應的數據?這裡不是要戰種族,但光是「喝酒」這件事,每個人種的反應也多少帶有一些差異,像亞洲人普遍就很難代謝酒精[8]。

以上種種,都是這個工具可能被泛用的關鍵。最後,假設這個大麻偵測小工具,有朝一日被推到應用程式的市場上,你會想下載嗎?又,我們是否能因為大麻使用者的敏感身份與風險,而逕自對他們搜集資料、加以監控?作為一旁拍手叫好等待好用產品問世的小老百姓,在引頸期盼的同時,也必須深思這樣的問題。

註解

  • 註 1:該研究所使用的技術為「Light Gradient Boosting Machine」,是微軟公司以「決策數演算法」(decision tree algorithms)為基礎,於二〇一七年釋出 LightGBM 演算法,用於排序、分類和其它機器學習的任務。

參考文獻

  1.  Sang Won Bae et al. (2021) Mobile phone sensor-based detection of subjective cannabis intoxication in young adults: A feasibility study in real-world settings. Drug and Alcohol Dependence. 
  2.  How does marijuana produce its effects? National Institute on Drug Abuse, 2020.
  3.  What are marijuana’s effects? National Institute on Drug Abuse, 2020.
  4.  Helen Okoye. Cannabis Intoxication DSM-5 292.89 (F12.12). Theravive.
  5.  Marijuana intoxication. U.S. National Library of Medicine.
  6.  Bae et al. (2018) Mobile phone sensors and supervised machine learning to identify alcohol use events in young adults: Implications for just-in-time adaptive interventions. Addictive Behaviors
  7.   LightGBM. Wikipedia.
  8.  Hui Li et al. (2009) Refined Geographic Distribution of the Oriental ALDH2*504Lys (nee 487Lys) Variant. Annals of Human Genetics.
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帕德波耶特 Pas de poète_96
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嗜酒如命的平靜份子,逃離醫療工作後,在一連串荒謬的經歷下,成了文字與音樂工作者。

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・2011/09/06 ・435字 ・閱讀時間少於 1 分鐘 ・SR值 489 ・五年級

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軟性電子材料因為可以被彎曲摺疊,所以被認為可以廣泛的應用在電子紙或是衣服式可穿戴電子產品上。但是除了這些,其實還有很多種可能的應用方式。

這影片介紹利用水貼紙的方式,經由水來溶化高分子包覆的元件與基質的黏著,改黏於另一基質,把軟性的電子元件晶片貼附在人的身上,這樣一來,像是血壓的監測、血糖的量測等目前需要固定在某個地方才能量測到的生理數據,都可以藉由這樣的軟性電子元件,配合無線模組直接讀取傳送,當不需要的時候也可以輕易移除。

目前這樣的設計可以固定附著在身體上兩天,經由不同的黏附物質,時間應該可以依照應用來控制。可以想像的是在未來可以輕易監視身體不同部位的生理條件,像是受傷復原與否,肌肉骨骼的情況,運動的情況,甚至更複雜的疾病訊號等。這種對生理的即時監控能力會讓很多醫療的方式有革新的可能。期待更多可能的應用能經由這樣的方式達成。

本文原發表於科學影像Scimage[2011-09-04]

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「不要再送貼紙了!」看牙醫的兒童們到底喜歡怎樣的小禮物呢?
彭士桓_96
・2017/11/02 ・1401字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 460 ・五年級

帶孩童去看牙醫一直是父母們相當苦惱的課題,兒童不安、哭鬧與抓狂,導致無法配合牙醫,這讓播放優雅音樂的診所瞬間成為吵雜混亂的夢魘。為了要讓孩童情緒穩定,不少兒童牙醫診所都設立了遊戲室,故事書與眾多布偶充斥在七彩繽紛的空間。此外,牙醫師為了讓小朋友盡量配合檢查,經常給予小禮物,也就是所謂的「正增強操作制約」(positive reinforcement)。除了老套又低成本的貼紙外,給予怎樣的小禮物,這些寶貝們才會乖乖聽話呢?

兒童通常對看牙醫感到恐懼,圖/by renatalferro@pixabay。

這有趣的小問題,位於英國威爾斯波思牙醫診所的 James Coxon 與倫敦國王學院進行了相關的實驗,並發表在 BDJ 期刊上[1]。52 位兒童參與了這次「看牙醫,選禮物」的實驗,依據年齡分為三組:4-5 歲、6-7 歲以及 8 歲,並詢問他們看完牙醫後最想得到的獎賞(十種不同的小禮物,皆不超過 2.5 歐元(約新台幣88元),平均為 1.53 歐元(約為新台幣54元))。除了孩子外,照顧者也被要求猜測小孩所選擇的禮物。那就讓我們來看看實驗的結果吧!

4-5 歲的實驗組,33% 選了吹泡泡玩具、24% 選公主徽章、19% 選恐龍紙飛機。

6-7 歲的實驗組,46% 選了螢光筆、18% 選恐龍蛋(泡水會孵出恐龍模型)、18% 選外星人彈弓。

8 歲的實驗組,36% 選了復仇者聯盟的模型、21% 選了恐龍蛋。

沒有任何一位小朋友想要貼紙!!!

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全部受試者中,只有 18 位照顧者成功預測自己小孩想要的禮物,而年紀越大的孩童組別,其照顧者越顯著地無法預測兒童想要的禮物(P=0.003)。

玩具總動員另一成員..恐龍^^,圖/by 辰&騰@flickr。

研究者提到,由於孩童們並沒有特別喜愛某一種禮物,因此應該要給予廣泛的選擇,並且是新穎的玩具。或許有些人會覺得給予這麼多禮物會使牙醫診所多出比較多的額外支出,但這些供選擇的玩具都是低價的,而且比起浪費更多寶貴的看診時間及治療花費,這絕對是划算的交易!

為何無法預測年紀稍長的兒童他們所喜愛的禮物呢?作者的假設是照顧者與孩童的相處時間減少,無法暸解他們喜歡及不喜歡什麼。作者最後提出正增強操控制約如何增進兒童與牙醫的治療,以及給予獎賞的時機點等,都還需要更多實驗加以研究。

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除了看牙醫以外,兒童從小到大皆需要定期施打疫苗,也讓身為家長的我們感到頭大,「只要乖乖,等下我們就去買禮物!」這樣的正增強操控制約似乎是比較常見的做法,畢竟打針本身就是一件很痛苦的事情,也無法再以威脅(負增強操控制約)方式恐嚇兒童進行,這樣只會造成更大的心理恐懼。那倒底該怎麼做呢?

兒童的心理我們真的了解嗎?圖/by 禁书 网@flickr。

我認為除了給小禮物外,給予孩童心理上的支持,並且養成固定週期在同一家醫院診所與同一位醫生進行檢查,適時地轉移他們注意力,然後切記不要嚇小朋友,如此一來便有機會讓孩童不再懼怕看醫生!

給大家的忠告:

To 醫生:請不要再給孩童貼紙了!多買一些有趣跟上時代的小物吧!給兒童們更多的選擇。

To 父母(照顧者):請多多陪伴孩童,他們一下就長大了,再也不會害怕看醫生,請多多了解他們的喜好吧!

To 兒童:希望你們可以喜歡並且好好善待父母送你們最珍貴的禮物——一副健康的牙齒!

source:wikimedia

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參考資料

  1.  Coxon, J., Hosey, M. T. & Newton, J. T. What reward does a child prefer for behaving well at the dentist? 3, 17018 (2017).
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彭士桓_96
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生活即是科學,科學即是生活。臺大分醫所博士,虔誠信科學者。希望透過文字介紹有趣的科學,並期望自己在有限度的生命中,創造無限的價值。
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