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70億世界人口是怎麼來的

科學松鼠會_96
・2011/11/21 ・3882字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 581 ・九年級

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作者:D-Horse

1999 年 10 月 12 日凌晨 0 時 2 分,波黑首都薩拉熱窩一名男嬰的誕生標誌著 世界人口達到了 60 億。時光流轉,僅僅 12 年之後,2011 年 10 月 31 日,菲律賓嬰兒, 丹妮卡‧卡馬喬 的誕生象徵著世界人口突破 70 億。也許很多人會感到詫異,這個「 70 億」到底是怎麼算出來的。別急,讓我們從頭說起……

人口是如何增長起來的

早期人類以狩獵和覓食為生,世界範圍內數量約為 100 萬,到農業得到發展之前,其數量也未超過 1500 萬。而公元 4 世紀時,東、西羅馬帝國人數總和已超過 5600 萬。但隨之而來的 查士丁尼大瘟疫 幾乎給歐洲文明以毀滅性打擊,其人口數量從公元 541 年到公元 8 世紀間銳減 50% 。隨後歐洲文明漸漸復甦,人數從公元 1000 年的 3850 萬上升至 1340 年的 7350 萬。好景不長, 1347 年 黑死病 席捲而來, 3 年時間世界範圍內死亡 7500 萬人,整個 14 世紀約死亡 2 億人。又過了 150 年,歐洲人口數量才得以恢復。中世紀前後,疾病、戰爭是阻礙世界人口發展的主要原因。但鼠疫並未徹底根除,反覆爆發幾次後才於 19 世紀徹底結束。

世界人口變化圖 (圖像來源:維基百科)

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直到近代 農業革命 和 工業革命 的興起,醫療衛生條件得到改善,嬰幼兒死亡率降低,人類預期壽命上升,世界人口才呈現陡然上升的趨勢。

各個時期的人口模型

從人類的發展歷史和人口變化曲線圖中我們不難發現,人口的增長並沒有明顯的規律,它受多方面因素的影響。早期關注於人口統計的科學家受制於當時的技術和條件,並沒有現在這麼多的數據分析。他們從自身地域出發,通過觀察和推測,發展出早期的人口統計學理 論和模型,比如英國人口學家和政治經濟學家 托馬斯•馬爾薩斯 (Thomas Malthus)。他認為,如果沒有任何限制,人口將按恆定的淨增長率,以幾何級速率增長。由此可以得到一個指數級增長的人口模型。設 N( t ) 為時間 t 時的人口數,且 N 0 為 t = t 0 時的人口數,則此模型可表示為:

由定積分可得:

由原方程可得:

合併(1)式和(2)式最後得到:

由於人口淨增長率 λ 是一個常數,所以這個模型的一個特點就是人口數量翻一番所需的時間是恆定的。

馬爾薩斯的祖國英國是個島嶼國家(當時其領土還包括現在的愛爾蘭),他預測不列顛群島的人口數將以每 25 年翻一番的速度增長。後來的統計數據幾乎可以證明他是正確的——至少預測對了前 50 年( 19 世紀英國人口增長速率減慢的一個原因是 移民 : 1815 – 1930 年, 1140 多萬人從不列顛移出, 730 萬人從愛爾蘭移出。僅在 1853 – 1900 年,就有 467 萬人離開英格蘭和威爾士, 89 萬人離開蘇格蘭)。

不列顛群島人口數從1800年到1900年的變化

但這個模型僅在人口數量不太大的時候才適用,它沒有考慮到由於有限的生存空間和資源而引發的生存競爭問題,這種情況下人口增長率不可能恆為常數,它應與人口數量有關。

1840 年比利時數學家威爾霍斯特(Verhulst)通過改進馬爾薩斯模型,發展出了 Logistic 模型,其核心思想是:人口成長不能超過由其它地域環境所決定的某最大容量 M,用數學公式表示就是:

當人口數量較少時,這個模型仍然符合馬爾薩斯的思想,當人口無限向最大容量 M 接近時,人口增長率逐漸降低。假設初始條件 N( t 0 ) = N 0 , 0 < N 0 < M,由上式我們可以得到:

不妨取美國從 1790 年到 1920 年的人口普查數據對Logistic模型進行驗證。

美國人口普查數據(1790年到1920年)

經過程序模擬,我們發現,當 M 取 225 時,可以找到最佳擬合曲線,它的預測與實際數據相一致。但再看 1920 年以後的數據,會發現預測結果與實際數據開始產生較大的偏差。

美國人口普查數據(1930年到2000年)

Logistic模型擬合曲線(M=225)

這說明,隨著時代的發展,人口數量的制約因素也在因時而變,模型所需考慮和進行修正的變量也越來越複雜。人口增長模型對於預測人口發展趨勢具有一定的積極意義,但依然存在時代侷限性。

時至現代,1975 年霍納(Hoerner)發展出了雙曲線人口模型,根據這一模型, 2025 年世界人口將達到無限,顯然也不夠準確。 1997 年卡皮察(Kapitsa)提出了一個可以描述人口從公元前 67000 年到公元 1965 年的人口增長計算公式:

 

其中 N 為當前人口數量, T 為當前年份, C 取值為 ( 1.86 ± 0.01 ) × 1011, T0 取值為( 2007 ± 1 ), τ 取值為 (42 ± 1 )。上述模型都為線性增長模型。此外,還有基於年齡結構的離散型 Leslie模型 等等。限於篇幅,這裡就不再贅述了。總之,它們都有各自的適用條件,能描述出一定條件和環境下人口增長的趨勢,但精確度都不如下面要介紹的這種方法——人口普查。

最精確的人口統計方法:人口普查

世界上第一次真正意義上的人口普查是美國於 1790 年進行的,此後規定每十年進行一次人口普查。調查員挨家挨戶地尋訪,記錄每戶居民的人數和他們的名字。第一次人口普查對奴隸也進行了統計,但根據當時美國憲法中的 五分之三協議 (three-fifths compromise),每位黑奴只能折抵 3/5 個自由民。美洲印第安人因不參與當時美國政府的賦稅和利益分配,未被列入普查對象。美國第一次人口普查的統計數字為 390 萬。此次普查雖算不得上是成功,且仍帶有種族歧視色彩,但在它結束後,自殺率、犯罪率、宗教分佈、男女比例等社會學概念開始逐漸形成,這在經濟和政治學上具有深遠的影響。

現如今,聯合國通過綜合各國的統計數據,便可知曉世界人口變化的詳細情況。比如1963年世界人口增長率曾經達到過一次峰值: 2.2%, 2009 年這一數值降至 1.1%, 2011年將有1.35億人出生,同時有5700萬人死亡,淨增長人口為7800萬。

為什麼2011年10月31號是「第70億人口日」

聯合國經濟及社會理事會是聯合國的六個主要部門之一。其下屬機構人口司成立於 1946 年,從 50 年代初開始負責世界人口的統計和預測工作。他們每兩年發佈一份世界人口前景(World Population Prospects)報告。這份報告綜合了最新的人口普查、人口調查、人口登記冊及從其它來源獲得的數據。人口預測結果(包括此次的「第 70 億人口日」)就來源於這份報告。但是由於各種統計數據並不完美——即使目前世界上最好的人口普查報告也有著至少 1% 到 2% 的誤差,所以「2011年10月31號」這個日期實際上有著相當高的不確定性,它只是個象徵日期而已。假設中國、印度和印尼這三個國家的人口統計誤差為 2%,那麼世界人口總數將上下浮動約 5600 萬。當然人口司也會通過一些方法儘量減少誤差,再考慮到有些國家人口算得過多,而另一些國家人口算得過少,也會出現兩者正好可以「中和」的情況。即便如此,對於世界人口數量的預測在全球範圍內仍至少存在 1% 的誤差。如果就按 1% 的誤差來計算的話, 70 億人口的到來時間則以 10 月 31 日這個日期為基準 上下浮動 6 個月 。

因此在海量的數據和不可避免的誤差面前,誰也不能精確地說出 70 億人口日到底會哪天到來。另外,大批來源於發展中國家的人口統計學數據都相當糟糕,也許誤差還會比我們想像中的更大。

未來人口數量預測

1929 年美國人口統計學家 Warren Thompson 曾提出過一個 人口轉變模型 (Demographic Transition)用於預測人口未來增長趨勢。但由於這個模型是基於西方國家幾百年高質量的人口統計學數據建立起來的,缺乏發展中國家的數據,且忽略了欠發達地區諸如愛滋病等一些現實情況的影響,所以此模型僅對目前的發達國家適用。

人口轉變模型(其中 1, 2, 3, 4, 5 分別代表人口發展的五個階段)(圖像來源:維基百科)

聯合國人口司基於現有統計數據,假設世界人口數量每年仍會呈指數級增長。同時他們每年也還會對人口數量重新進行分析和預測並修正最終結果。最新的人口未來數量 預測結果 如下表所示:


世界人口數量未來預測

結語:人口問題是個永恆的話題

兩千多前的韓非子在《五蠹》中寫道「今人有五子不為多,子又有五子,大父未死而有二十五孫」,這是古人表現出的對人口過剩的一種擔憂。到今天,關於人口增長的模型已經非常複雜,涉及人類學、人口統計學、歷史和社會學、群體遺傳學、流行病學等多個領域。

另一方面,當初馬爾薩斯認為的制約人口增長的重要因素——食物不足問題,也漸漸地被解決了。但重要的是,現在的我們正面臨著很嚴肅的人口控制問題。「第70億人口日」的意義其實是為了喚醒我們全人類對自身生存環境的危機意識。同時我們也不能忘記,人類並不是地球上的唯一居民。這些問題,正是我們應該思考的。

編輯註:在「最精確的人口統計方法:人口普查」一節中,本文原先闡述了一些人口普查的歷史。但是它在表述上有一些歧義,為保證嚴謹性,我們把它刪除了。感謝 Ent 的提醒。


主要參考資料:

[1] 維基百科詞條(英文):World population, Malthusian growth model, Censu,Three-fifths compromise, Demographic transition

[2] 維基百科詞條(中文):多峇巨災理論,人口普查

[3] 人口成長模型 翁秉仁,台灣大學

[4] Reverend Thomas Robert Malthus – An Exponentialst View

[5] ME 406 Logistic Model for US Population

[6] The phenomenological theory of word population growth(Sergei P Kapitza Paper from Physics-Uspekhi 39(1) 57-71(1996))

本文已發表於果殼網 死理性派主題站 《70億世界人口是怎麼來的》

原刊載於 科學松鼠會

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科學松鼠會是中國一個致力於在大眾文化層面傳播科學的非營利機構,成立於2008年4月。松鼠會匯聚了當代最優秀的一批華語青年科學傳播者,旨在「剝開科學的堅果,幫助人們領略科學之美妙」。願景:讓科學流行起來;價值觀:嚴謹有容,獨立客觀

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ECU: 汽車大腦的演化與挑戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/07/02 ・3793字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文與 威力暘電子 合作,泛科學企劃執行。

想像一下,當你每天啟動汽車時,啟動的不再只是一台車,而是一百台電腦同步運作。但如果這些「電腦」突然集體當機,後果會有多嚴重?方向盤可能瞬間失靈,安全氣囊無法啟動,整台車就像失控的高科技廢鐵。這樣的「系統崩潰」風險並非誇張劇情,而是真實存在於你我日常的駕駛過程中。

今天,我們將深入探討汽車電子系統「逆天改運」的科學奧秘。究竟,汽車的「大腦」—電子控制單元(ECU),是如何從單一功能,暴增至上百個獨立系統?而全球頂尖的工程師們,又為何正傾盡全力,試圖將這些複雜的系統「砍掉重練」、整合優化?

第一顆「汽車大腦」的誕生

時間回到 1980 年代,當時的汽車工程師們面臨一項重要任務:如何把汽油引擎的每一滴燃油都壓榨出最大動力?「省油即省錢」是放諸四海皆準的道理。他們發現,關鍵其實潛藏在一個微小到幾乎難以察覺的瞬間:火星塞的點火時機,也就是「點火正時」。

如果能把點火的精準度控制在「兩毫秒」以內,這大約是你眨眼時間的百分之一到千分之一!引擎效率就能提升整整一成!這不僅意味著車子開起來更順暢,還能直接省下一成的油耗。那麼,要如何跨過這道門檻?答案就是:「電腦」的加入!

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工程師們引入了「微控制器」(Microcontroller),你可以把它想像成一顆專注於特定任務的迷你電腦晶片。它能即時讀取引擎轉速、進氣壓力、油門深度、甚至異常爆震等各種感測器的訊號。透過內建的演算法,在千分之一秒、甚至微秒等級的時間內,精準計算出最佳的點火角度,並立刻執行。

從此,引擎的性能表現大躍進,油耗也更漂亮。這正是汽車電子控制單元(ECU)的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)。

汽車電子控制單元的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)/ 圖片來源:shutterstock

ECU 的失控暴增與甜蜜的負荷

第一顆 ECU 的成功,在 1980 年代後期點燃了工程師們的想像:「這 ECU 這麼好用,其他地方是不是也能用?」於是,ECU 的應用範圍不再僅限於點火,燃油噴射量、怠速穩定性、變速箱換檔平順度、ABS 防鎖死煞車,甚至安全氣囊的引爆時機……各種功能都交給專屬的 ECU 負責 。

然而,問題來了:這麼多「小電腦」,它們之間該如何有效溝通?

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為了解決這個問題,1986 年,德國的博世(Bosch)公司推出了一項劃時代的發明:控制器區域網路(CAN Bus)。你可以將它想像成一條專為 ECU 打造的「神經網路」。各個 ECU 只需連接到這條共用的線路上,就能將訊息「廣播」給其他單元。

更重要的是,CAN Bus 還具備「優先通行」機制。例如,煞車指令或安全氣囊引爆訊號這類攸關人命的重要訊息,絕對能搶先通過,避免因資訊堵塞而延誤。儘管 CAN Bus 解決了 ECU 之間的溝通問題,但每顆 ECU 依然需要獨立的電源線、接地線,並連接各種感測器和致動器。結果就是,一輛汽車的電線總長度可能達到 2 到 4 公里,總重量更高達 50 到 60 公斤,等同於憑空多載了一位乘客的重量。

另一方面,大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。更別提這些密密麻麻的線束,簡直是設計師和維修技師的惡夢。要檢修這些電子故障,無疑讓人一個頭兩個大。

大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。/圖片來源:shutterstock

汽車電子革命:從「百腦亂舞」到集中治理

到了2010年代,汽車電子架構迎來一場大改革,「分區架構(Zonal Architecture)」搭配「中央高效能運算(HPC)」逐漸成為主流。簡單來說,這就像在車內建立「地方政府+中央政府」的管理系統。

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可以想像,整輛車被劃分為幾個大型區域,像是車頭、車尾、車身兩側與駕駛艙,就像數個「大都會」。每個區域控制單元(ZCU)就像「市政府」,負責收集該區所有的感測器訊號、初步處理與整合,並直接驅動該區的馬達、燈光等致動器。區域先自理,就不必大小事都等中央拍板。

而「中央政府」則由車用高效能運算平台(HPC)擔任,統籌負責更複雜的運算任務,例如先進駕駛輔助系統(ADAS)所需的環境感知、物體辨識,或是車載娛樂系統、導航功能,甚至是未來自動駕駛的決策,通通交由車輛正中央的這顆「超級大腦」執行。

乘著這波汽車電子架構的轉型浪潮中, 2008 年成立的台灣本土企業威力暘電子,便精準地切入了這個趨勢,致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台。他們專精於開發電子排檔、多功能方向盤等各式汽車電子控制模組。為了確保各部件之間的溝通順暢,威力暘提供的解決方案,就像是將好幾個「分區管理員」的職責,甚至一部分「超級大腦」的功能,都整合到一個更強大的硬體平台上。

這些模組不僅擁有強大的晶片運算能力,可同時支援 ADAS 與車載娛樂,還能兼容多種通訊協定,大幅簡化車內網路架構。如此一來,車廠在追求輕量化和高效率的同時,也能顧及穩定性與安全性。

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2008 年威力暘電子致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台 /圖片來源:shutterstock

萬無一失的「汽車大腦」:威力暘的四大策略

然而,「做出來」與「做好」之間,還是有差別。要如何確保這顆集結所有功能的「汽車大腦」不出錯?具體來說,威力暘電子憑藉以下四大策略,築起其產品的可靠性與安全性:

  1. AUTOSAR : 導入開放且標準化的汽車軟體架構 AUTOSAR。分為應用層、運行環境層(RTE)和基礎軟體層(BSW)。就像在玩「樂高積木」,ECU 開發者能靈活組合模組,專注在核心功能開發,從根本上提升軟體的穩定性和可靠性。
  2. V-Model 開發流程:這是一種強調嚴謹、能在早期發現錯誤的軟體開發流程。就像打勾 V 字形般,左側從上而下逐步執行,右側則由下而上層層檢驗,確保每個階段的安全要求都確實落實。
  3. 基於模型的設計 MBD(Model-Based Design) 威力暘的工程師們會利用 MatLab®/Simulink® 等工具,把整個 ECU 要控制的系統(如煞車),用數學模型搭建起來,然後在虛擬環境中進行大量的模擬和測試。這等於在實體 ECU 誕生前,就能在「數位雙生」世界中反覆演練、預先排除設計缺陷,,並驗證安全機制是否有效。
  4. Automotive SPICE (ASPICE) : ASPICE 是國際公認的汽車軟體「品質管理系統」,它不直接評估最終 ECU 產品本身的安全性,而是深入檢視團隊在軟體開發的「整個過程」,也就是「方法論」和「管理紀律」是否夠成熟、夠系統化,並只根據數據來評估品質。

既然 ECU 掌管了整輛車的運作,其能否正常運作,自然被視為最優先項目。為此,威力暘嚴格遵循汽車業中一本堪稱「安全聖經」的國際標準:ISO 26262。這套國際標準可視為一本針對汽車電子電氣系統(特別是 ECU)的「超嚴格品管手冊」和「開發流程指南」,從概念、設計、測試到生產和報廢,都詳細規範了每個安全要求和驗證方法,唯一目標就是把任何潛在風險降到最低

有了上述這四項策略,威力暘確保其產品從設計、生產到交付都符合嚴苛的安全標準,才能通過 ISO 26262 的嚴格檢驗。

然而,ECU 的演進並未就此停下腳步。當ECU 的數量開始精簡,「大腦」變得更集中、更強大後,汽車產業又迎來了新一波革命:「軟體定義汽車」(Software-Defined Vehicle, SDV)。

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軟體定義汽車 SDV:你的愛車也能「升級」!

未來的汽車,會越來越像你手中的智慧型手機。過去,車輛功能在出廠時幾乎就「定終身」,想升級?多半只能換車。但在軟體定義汽車(SDV)時代,汽車將搖身一變成為具備強大運算能力與高速網路連線的「行動伺服器」,能夠「二次覺醒」、不斷升級。透過 OTA(Over-the-Air)技術,車廠能像推送 App 更新一樣,遠端傳送新功能、性能優化或安全修補包到你的車上。

不過,這種美好願景也將帶來全新的挑戰:資安風險。當汽車連上網路,就等於向駭客敞開潛在的攻擊入口。如果車上的 ECU 或雲端伺服器被駭,輕則個資外洩,重則車輛被遠端鎖定或惡意操控。為了打造安全的 SDV,業界必須遵循像 ISO 21434 這樣的車用資安標準。

威力暘電子運用前面提到的四大核心策略,確保自家產品能符合從 ISO 26262 到 ISO 21434 的國際認證。從品質管理、軟體開發流程,到安全認證,這些努力,讓威力暘的模組擁有最高的網路與功能安全。他們的產品不僅展現「台灣智造」的彈性與創新,也擁有與國際大廠比肩的「車規級可靠度」。憑藉這些實力,威力暘已成功打進日本 YAMAHA、Toyota,以及歐美 ZF、Autoliv 等全球一線供應鏈,更成為 DENSO 在台灣少數核准的控制模組夥伴,以商用車熱系統專案成功打入日系核心供應鏈,並自 2025 年起與 DENSO 共同展開平台化量產,驗證其流程與品質。

毫無疑問,未來車輛將有更多運作交由電腦與 AI 判斷,交由電腦判斷,比交由人類駕駛還要安全的那一天,離我們不遠了。而人類的角色,將從操作者轉為監督者,負責在故障或斷網時擔任最後的保險。透過科技讓車子更聰明、更安全,人類甘願當一個「最弱兵器」,其實也不錯!

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人生的最後一段路要怎麼走?你不可不知的安寧緩和醫療
+1 顆陳漎銨醫師_96
・2023/05/03 ・2193字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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「死亡,是公平的。在死亡面前,最偉大的人也會變得平凡。」——古龍。

人不可避免會面對死亡。就算目前的醫療技術已經非常進步,仍然有許多疾病,我們依舊束手無策。當疾病逐漸進展到末期,病患所承受的痛苦會越來越多。

這種痛苦,不僅僅是生理上的症狀,還包含了許多不同層面的問題。有人感到沮喪,有人失去希望,有人落入經濟困難之中,有人感覺到被世界遺棄。

這個時候,或許你可以試著了解看看,安寧緩和醫療。

什麼是安寧緩和醫療?

安寧療護的英文是 Hospice,原本的意思,是指提供長途旅行者休息的中途收容所。後來,在 1960 年代,英國的桑德斯博士創立了聖克里斯多福安寧醫院,正式揭開了現代安寧療護的序幕。

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如同英文字所傳達的,安寧療護,就如同給予一直以來辛苦對抗疾病的病人及家屬,一個休息的地方。安寧緩和醫療,並不是消極和放棄的醫療。相反的,是了解由於疾病已經無法治癒,因此將目標放在「積極控制症狀及身心靈問題」的一種醫療模式。

末期病患面臨的各種問題

末期的病患,所面臨的,不僅僅是生理上的疾病,還有許多心理層面、社會層面、以及靈性層面上的問題。

我曾問過醫學生:「如果你的生命只剩下兩個禮拜,你會想做什麼?」

有些人想要回家,與家人一起度過最後的時間;有些人想要出國旅行,妥善把握最後的時光;有些人想要做善事,為這個世界留下一點溫暖;而有些人則是擔心自己的體力,無法負擔起他想做的事情。

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其實,這些都是末期病患,所面臨的問題。

末期的病患,時常出現各種生理上的不適。例如癌末的疼痛、疲倦、食慾不振,也可能出現噁心、嘔吐、喘不過氣、水腫、便秘等情形。除此之外,也可能會有許多心理上的情緒,例如對於生病感到焦慮、憂鬱,又或者是感到憤怒、困惑。

除此之外,長期對抗病魔,可能讓身旁的照顧者心力交瘁。龐大的疾病治療費用,也可能拖垮家中的經濟,導致在財務上面臨困難。這些,都是末期病患時常會面臨的社會性問題。最後,許多人到了生命的盡頭,會開始思考生命的意義、自我的歸屬感,並且希望能保持尊嚴、以及感受到被愛,這些則是末期病人,會面臨的靈性議題。

安寧緩和醫療的模式

為了解決上述提到的各種問題,安寧緩和醫療,需要整合各種不同的專業人員,包括醫師、護理師、心理師、社工師、宗教師等等,用團隊的力量,來解決病患的生理、心理、社會、靈性等問題。

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而這樣的治療模式,可以落實在許多不同的醫療場域。例如,較不穩定的病人,可以入住安寧病房,調整藥物,以及接受身心社靈的整合性照護。而尚未入住安寧病房的病患,也可以透過「共同照護」的方式,藉由安寧團隊的定期訪視,就算在其他病房,也可以接受到安寧療護。而穩定的病人,則可以出院,接受安寧居家療護,或者定期回門診調要追蹤。

門診、居家療護、共同照護、安寧病房,這四種模式,就是目前安寧療護最常見的四種模式。

關於安寧緩和醫療的常見問答

雖然安寧緩和醫療在台灣,已經行之有年。然而,仍然有許多人對它不了解,甚至抱持著恐懼的心情,認為只要住進了安寧病房,就會死在醫院。然而,這其實是由於不了解而造成的誤解。因此,在文章的最後,想要針對一些對於安寧緩和醫療常見的問題,提出澄清及回答。

安寧緩和醫療,就是放棄積極治療?

安寧緩和醫療,並不是放棄積極的治療。相反的,安寧緩和醫療,是將目標放在「積極控制症狀及身心靈問題」的一種醫療模式。

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接受安寧緩和醫療,會讓生命縮短?

安寧緩和醫療,只是治療的目標不同,但並不會刻意縮短病人的生命。甚至有研究指出,在適當的安寧緩和醫療介入下,有些接受安寧緩和醫療的病人餘命反而較長。

住進安寧病房後,就會在病房死亡?

安寧病房,只是安寧療護的其中一種模式。若病患狀況穩定,在安寧病房控制好症狀後,仍可以返家接受安寧居家療護。

結語

在醫界,有一句大家耳熟能詳的話,是這樣說的:

「To cure sometimes, to relieve often, to comfort always.」

意思是,雖然只有部分的疾病能治癒,但我們可以盡量讓病人的痛苦被舒緩,並且無時無刻的讓他感到舒適。

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縱使我們的生命已經到了盡頭,在這最後的一段路程,我們也可以決定要如何走。希望在安寧緩和醫療的協助下,每個病人以及家屬,都能走得平順、走得安穩、走得了無遺憾。

  • 2017 安寧緩和醫學概論,合記出版社
  • Oxford Textbook of Palliative Medicine (2015)
  • 財團法人中華民國 (台灣) 安寧照顧基金會 https://www.hospice.org.tw/
  • Connor et al. J Pain Symptom Manage 2007; 33(3): 238-46
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台大醫學系畢業,目前任職於台北榮總家庭醫學科。覺得醫學知識的分享有助於民眾的生理健康,所以有個衛教粉專。覺得閱讀分享有助於促進心理健康,所以有個閱讀粉專。

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種族大爆發!數萬年前的人類大遷徙如何影響我們的社會?——《人類的旅程》
商業周刊
・2022/10/22 ・2852字 ・閱讀時間約 5 分鐘

人類如何發展成多元族群?

自從三十萬年前智人在非洲現身,多元化便幫助人類適應非洲各地不同的環境。這期間大部分時候,適應成功漸漸產生更好的獵人和採集者,使食物供給增加,人口明顯上升。

之後每個人可享有的生存空間和自然資源減少,早在六萬至九萬年前的某個時間,智人開始大規模出走非洲大陸,尋找更多肥沃的生存土地。由於這種外移過程有連續性,便自然產生一種相關:定居的地方離非洲越遠,人口多元化就越低。智人離開非洲越遠,其社會的文化、語言、行為、體格多元化程度就越低。這種現象反映著連續始祖效應(serial founder effect)。

什麼是「連續始祖效應」?

假設有個島上,住著五種主要品種的鸚鵡:藍、黃、黑、綠、紅,牠們在島上適應存活的能力相當。當颱風來襲,有幾隻鸚鵡被吹到很遠的荒漠小島。這一子群鸚鵡不太可能涵蓋所有五個品種。假定牠們以紅、黃、藍居多,不久滿布新島上的幼雛將遺傳牠們的毛色。於是新島上形成的鸚鵡群就不及原棲息地的多樣化。要是後來又有很小一群鸚鵡,從第二島移往第三島,這一群的多樣化更不及前二島。所以只要鸚鵡從母島移出的速度快過原島上可能產生突變的速度,則牠們(相繼)移得越遠,就越不多樣。

人類移出非洲也是類似模式。起先有一群人離開非洲,定居在附近肥沃地帶,他們只帶走非洲母體人口多樣化的一部分。等這群最早的移民成長到新環境無法支撐他們再擴大,便會有一群人離開,去尋找別的處女地,定居在更遠的地方,其多元化將更低。人類向非洲以外散布,以致各洲都有人類蹤跡的這段期間,同樣的過程一再重複:人口增加,新群體再移出,去追尋更綠的草地,但多樣化僅及母體人口的一部分。

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儘管有移民改變方向,這顯而易見,不過這種移居模式的影響是,離開非洲來到西亞的人群不像原本在非洲的人口那樣多樣化,其後代又繼續向東移往中亞,最後來到大洋洲和美洲,或是向西北移往歐洲,多其樣性也越來越比不上留在原地的人。解剖學上的現代人類,從非洲的搖籃向外擴張,為世界各地文化、語言、行為、形體多元化的程度不同,刻下深刻且不可磨滅的印記。

人類移出非洲對多元化的影響。
虛線箭頭代表移出的大約路徑,小圓圈代表一種假設的社會特質有各種變異。每向外移一次,離開的人只帶走母體人口多元化的一部分。圖/《人類的旅程》

這種與非洲離得越遠、人口整體多元程度就降低,部分反映在較遠的在地民族基因較不多樣化上。根據對二百六十七種不同人口做基因多元化的比較測量,這些人口大都可找出原屬的本土族群和地理上的發源地。結果很明顯,距東非最近的本土族群基因最多樣化。多樣化最低的是中南美洲的本土族群,他們從陸路移出非洲的距離最長。多元化與移出東非的距離成負相關,這種模式不僅出現在各大洲之間,在各洲內部也是如此。

自東非移出距離與地理上本土族群多元化。圖/《人類的旅程》

體質與認知人類學領域提供更多這種證據。研究人體體型的特徵,比方與牙齒特徵、骨盆特徵、產道形狀相關的骨骼架構,以及研究文化特徵,例如不同語言的基本詞語單位(「音素」〔phonemes〕),都證實有源自東非的連續始祖效應存在;同樣是距東非越遠,體形和文化特徵的多樣化越低。

人口多元化表現的形式是多方面的,若要適當探究整體多元化程度對國家經濟繁榮的影響,當然需要比基因學家和人類學家所提供的更廣泛許多的測量標準。此外,這標準也需要獨立於經濟發展的程度之外,以便用於評估多元化對國家財富的因果效應。這會是什麼樣的測量標準呢?

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測量人類多樣性的標準是什麼?

測量人口多元化慣用的標準,往往只擷取人口中族裔或語言群體的比例代表。這類標準因此有二大缺點;一是某些族裔和語言群體的關係較密切。由等比例丹麥人和瑞典人組成的社會,或許不如由等比例丹麥人和日本人組成的社會那麼多元。另一缺點是,族裔和語言群體的內部也不盡然完全同質。全由日本人組成的國家與全由丹麥人組成的國家,多元化程度不見得相同。事實上,族裔團體內在的多樣性通常比不同群體的多樣性要大上十倍。

因此要全面測量一國人口的整體多元化,至少應當再多加二個多元化的面向。一是族裔或次民族群體內在的多元化,如美國的愛爾蘭裔和蘇格蘭裔人口。其次是比對任一組族裔或次民族群體之間的多元化程度,例如,比起美國的愛爾蘭裔和墨西哥裔人口,愛爾蘭裔和蘇格蘭裔的文化較為相近。

鑑於移出東非的距離與可觀察特質的多元化之間存在緊密的負相關,這個遷徙距離可用於代表地球上每個地方的歷史多元化程度。我們依據各地人口的祖先與遷徙出非洲的距離有多遠,可以建構推算今日各國人口整體多元化的指數,列入考量的包括 (1) 國內各次群體的祖先人數多寡;(2) 依據各次群體的祖先走出東非時遷徙的距離,來推測其多元化;(3) 每一次群體配對後,由兩方祖先和地理發源地的遷徙距離來推算多元化程度。

這樣用統計學測量來推算多元化水準有二大優點。一是史前遠離非洲有多遠,顯然完全與當今的經濟繁榮水準無關,所以這種測量法可用於估計多元化對生活水準的因果效應。其次是如上文所強調,有越來越多體質與認知人類學領域的證據顯示,遠離非洲的遷徙距離深深影響到許多表現在身體及行為上的特質的多元化;所以我們有把握,用這種測量法推算的多元化類別會產生社會結果。

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要是用這種指數測量多元化不精準(採隨機方式進行),原因比方說是未能適當考量各洲的內部移民,則根據統計學理論,我們多半會因此否定、而非確認多元化影響經濟繁榮的假設。也就是說,如果我們犯錯,是因為過於謹慎。

人口特質多元性和能不能賺大錢有關係!?

最後很重要的一點是,我們是針對個別社會的特徵測量多元化。這測量的是某一社會的人口特質有多少不同種類,無論這些特質是什麼,或是不同社會間有什麼差別。因此它不會、也不能用於暗示某些特質比別的特質對經濟成功更有利。反而它可以掌握到某個社會的人口特質多元化,對經濟繁榮有何潛在影響。事實上,把地理與歷史干擾因子納入考量,遠離非洲的遷徙距離本身似乎並未影響全球各地如身高體重等特徵的平均水準。它主要是影響群體中的個人與平均水準的差異。

有了這強有力的測量法可測定每一群人口的整體多樣性,我們終於可以探究數萬年前遠離非洲的大出走,以及它對人類多元化的影響,是否如此源遠流長,以致居然還能左右當前的全球生活水準。

———本書摘自《人類的旅程》,2022 年 10 月,商業周刊,未經同意請勿轉載

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