骨松、肌少症找上门怎么办?掌握3个关键。(图片来源:Adobe Stock)
Q:家里长辈行动力变差,怀疑可能是骨松或肌少症,有没有简便的方式可以检测?
A:很多长者不知道自己是骨松或肌少症患者,直到骨折进医院检查,才知道为何只是一个弯腰捡东西的简单动作,居然就骨折了。万芳医院骨科主治医师陈昱斌指出,骨质与肌肉量会在老化过程中流失,而在流失过程中,患者没有任何感觉,常要等到骨质流失到一定程度,骨头强度耐受性下降,以及因肌肉流失而无法好好维持平衡,导致经常跌倒后,才感到不对劲。
他举例,有位八十多岁的阿嬷,只是弯下腰关电扇,一时无法平衡直接坐在地上,就大腿骨断裂。骨质密度负2.5即是骨松症,陈昱斌口中的这位阿嬷,检查后的骨密是负7.1,已是严重骨松,同时还有肌少症。后来,在两个月的药物治疗期间,阿嬷又发生腰椎骨折,而这样的情况并非个案,因为,“一但有严重骨松和肌少症,就会不断发生跌倒乃至骨折,形成恶性循环。”
事实上,骨松症一直是流行病学的重大议题,世界卫生组织认定,骨松症是全球仅次于冠状动脉心脏病的第二大重要流行病;国建署的调查也显示,骨松症是65岁以上老人常见慢性病的第四名,又被称为“隐形杀手”。
要减少伤害 可从改善居家环境入手
国健署的2015年至2018年“国民营养健康状况变迁调查”,针对五十岁以上民众透过双能量X光吸收仪(DXA)量测他们的骨质密度,结果发现,随着年纪增加,骨松症患者随之增加,且女性比例高于男性。
在这项调查中,75岁以上男、女骨松的比例分别为19.4%、29.3%。换言之,75岁以上的银发族,男性中每五位将近一位有骨松症,女性更高达近三成有骨松症。
至于肌少症,根据国健署调查,台湾65岁以上老人肌少症盛行率,男性为23.6%,女性为18.6%。
有鉴于此,万芳医院于2017年成立“脆弱骨折防治网”,针对已发生髋部骨折、脊椎或骨松骨折的患者,及早提供药物治疗;从2020年年底开始,骨科医师更在周日带队,针对高风险跌倒患者进行居家访视,检视患者家中是否有防跌设施、充分照明等,降低再次发生意外的风险。
“脆弱骨折防治网”实施几年后,经统计,万芳医院的骨松治疗率从原先的22.8%上升至72.3%,“一年内再次骨折发生率”从14.7%降至4.9%,“骨折后一年死亡率”则从17.9%降至11.8%。
找出骨松或肌少症原因 才能降低死亡率
陈昱斌曾比喻“骨松症与肌少症是老人骨折的‘双子杀手’”,这句话或许并不为过,因为他从万芳医院的研究发现,骨折患者的髋部相当脆弱,有高达五成的髋部骨折患者有肌少症,“骨松加上肌少症,让许多长者很容易因为一个跌倒而骨折,而髋部骨折常被认为是‘压垮老人的最后一根稻草’,一年后的死亡率高达两成,可回复到受伤前状态者也不到五分之一。”
尤其,文山区是台北市老化程度排名第三的社区,许多长者骨折后,骨科医师只处理患者的骨折问题,未探究长辈骨折的原因,于是老人家可能一再骨折求诊,或是因此死亡而不再出现。
“为防患未然,有必要让长者知道骨松跟肌少症引起的潜在危险。”陈昱斌提到,万芳医院在2020年成立跨团队的“骨质疏松与肌少照护中心”,是台湾少数将肌少症纳入检测与治疗的医疗机构,将分散于各科别的骨松或肌少症患者集中卫教、诊断与治疗,并且自2020年二月开始,将万芳医院超过1500位骨折患者的资料输入数据库,追踪、列管后续骨折事件。
透过AI判读未来十年骨折机率
目前公认的骨质密度测定黄金标准,是利用双能量X光吸收仪检查身体;至于肌少症的诊断,则除了握力及走路速度,还需要经过医疗机构的双能量X光吸收仪确认四肢骨骼肌肉量是否不足。
不过,陈昱斌指出,大台北地区医疗资源丰富,但像花东偏乡地区,双能量X光吸收仪恐怕少之又少,于是医界开始思考,如何利用简易方式,判断骨松与肌少症潜在患者。现在,“民众只要在医院、卫生所,甚至在X光机巡回车拍摄髋部X光片,就算在偏乡,医师透过远距看到X光片也可以判读。”陈昱斌说。
拜大数据发展之赐,骨松或肌少症也能提早防范。在骨松骨折中,髋关节骨折是危险性最高的,因此,万芳医院与业界合作,以医院历年拍过的髋部X光片和骨松检测大数据开发AI软件,只要一张髋部X光片,电脑就能判读受检者有无骨松风险,甚至估算未来十年发生骨折的机率,准确度高达九成。
万芳医院也与阳明交通大学合作开发了一套AI软件,可以透过髋部X光片判断患者是否有肌少症,让临床医师及早诊疗,“准确度约为八成,透过训练强化AI学习,还能将准确率提升至九成,预计2022年可望达成,”陈昱斌说。
预先《订制你的无病生活》!老化是正常现象,最重要的是如何以正常速度健康变老,尽管无法完全遏止意外,但至少要减轻严重程度,而透过大数据辅助判断潜在风险,提早介入卫教或治疗,就能避免骨松或肌少症成为老人的恶梦。
本文整理、节录自吴佩琪、林惠君、黄筱佩《订制你的无病生活》一书,文章仅代表作者个人立场和观点。由天下文化授权转载,欲阅读完整作品,欢迎参考原书。
来源:看完这篇文章觉得
排序