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國健署-youtube-親子共讀分齡技巧全攻略-全齡篇
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高血壓 高尿酸 慢性腎病 胰島素 https://2019medicinenote.blogspot.com/2019/12/blog-post_57.html . 糖尿病相關筆記~目錄 https://2019medicinenote.blogspot.com/2020/01/blog-post_4.html
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2023年11月20日 星期一
心血管疾病風險計算-阿斯匹靈適應症.
台大遠距照護中心-健康資訊-評估您十年心血管疾病風險.
先隨機輸入一些數值.
男性.50歲.收縮壓130.沒有使用高血壓藥物.沒抽菸.沒糖尿病.HDL 40. 總膽固醇200. 十年心血管疾病風險 10.2%
依照這個風險等級. 網站直接給予下列建議
一般建議心血管疾病之預防包括危險因子控制、健康飲食、適量運動以及適當的使用抗血小板藥物。
若您有已知之心血管疾病或患有糖尿病無論計算後之心血發生率多少,您皆視同為高危險族群 (10年危險性>20%)。
先隨機輸入一些數值.
男性.50歲.收縮壓130.沒有使用高血壓藥物.沒抽菸.沒糖尿病.HDL 40. 總膽固醇200. 十年心血管疾病風險 10.2%
依照這個風險等級. 網站直接給予下列建議
一般建議心血管疾病之預防包括危險因子控制、健康飲食、適量運動以及適當的使用抗血小板藥物。
若您有已知之心血管疾病或患有糖尿病無論計算後之心血發生率多少,您皆視同為高危險族群 (10年危險性>20%)。
阿斯匹靈適應症
於男性,建議使用於45-59歲,10年心血管發生率超過4%;
或60-69歲,10年心血管發生率超過9%;
或70-79歲,10年心血管發生率超過12%。
或60-69歲,10年心血管發生率超過9%;
或70-79歲,10年心血管發生率超過12%。
於女性,建議使用於50-59歲,10年心血管發生率超過3%;
或60-69歲,10年心血管發生率超過8%;
或70-79歲,10年心血管發生率超過11%[2]。
脂蛋白膽固醇標準
若您的10年心血管發生率超過20%,您的低密度脂蛋白膽固醇(LDL)將建議控制低於100mg/dL,甚至低於70mg/dL。
或60-69歲,10年心血管發生率超過8%;
或70-79歲,10年心血管發生率超過11%[2]。
脂蛋白膽固醇標準
若您的10年心血管發生率超過20%,您的低密度脂蛋白膽固醇(LDL)將建議控制低於100mg/dL,甚至低於70mg/dL。
若您的10年心血管發生率介於10-20%,您的低密度脂蛋白膽固醇(LDL)將建議控制低於130mg/dL,甚至低於100mg/dL。
若您的10年心血管發生率小於10%,您的低密度脂蛋白膽固醇(LDL)將建議控制低於160mg/dL[1]。
當上面參數. 其他不變的情況下.
增加抽菸習慣. 心血管疾病風險從 10.2% 增加為 18.8%
增加抽菸習慣. 心血管疾病風險從 10.2% 增加為 18.8%
血壓150需要吃藥嗎?
2023-11-21
剛剛有個門診患者. 73歲女性. 她說平常血壓大約 140-150, 沒有做過高血壓藥物治療. 最近去拔牙. 血壓 180. 牙科醫師不敢幫她拔牙. 連續兩次都這樣. 後來牙醫建議她去掛心臟科開血壓藥物. 第三次病患先吃速效降壓藥物還有抗焦慮藥物. 終於血壓在可接受範圍(她沒說多少). 牙醫終於幫她做治療
病患來門診問我. 這樣的血壓到底要不要吃藥. 查詢雲端資料. 病患九個月內沒有任何抽血紀錄. 我使用國健署-慢性疾病風險評估平台算給她看. 如果將各種數值都設定在正常值上限. 使用血壓 120 與血壓 150 做比較. 十年後冠心症機率分別是 41%, 42%

先申明一下. 我下面的分析並不能符合每個人的真實情況. 就是一種解讀方法而已. 可以做為臨床邏輯參考. 不能直接用在每個病患身上. 病患經過計算. 一個月後的心血管疾病風險可能只有萬分之一. 然後下周突然猝死. 機率再低就是有人運氣不好會遇到. 看病看久了就有經驗了.
"那個XXX, 上週才來幫爸媽拿藥, 昨天突然死了" "什麼? ?我不是說他爸媽死了, 我是說幫病患拿藥的兒子死了...... "
"那個OOO. 上個月醫師才說膽固醇稍高. 可以先追蹤半年再看看. 看完門診之後一周就中風了"
"那個 ???, 上週勸他打流感疫苗他拒絕, 昨天突然死了, 幸好上週疫苗沒打成. 不然又被算到疫苗頭上了"
以冠心病為例(冠狀動脈粥狀硬化), 十年的風險差異是 1%. 每年風險差異 0.1 %. 每個月風險差異 0.1%/12= 1/12000 (0.083% 直接以分數表示比較方便).
假設病患血壓控制良好. 一個月後的冠心症風險是 41%/10/12= 41/12000
假設病患血壓控制良好. 一個月後的冠心症風險是 42%/10/12= 42/12000
好吧. 我無話可說. 因為感受就是感受. 你不能說差異很小就不會引發感受. 因為數字上確實是有差異.
比較合乎科學邏輯的說法. 是統計學上無明顯差異. 因為統計學是客觀的科學. 有沒有差異都有明確定義. 這就不是你覺得怎樣就怎樣了.
然後我繼續分析給她聽. 如果你未來十年有好好控制血壓. 發生冠心症機率會下降 1%
我又被打敗了. 一萬兩千分之一你覺得有差異. 一萬兩千分之 120, 你覺得沒差異.
於是. 我放棄繼續對她做衛教的想法. 直接開兩個月降血壓藥物給她.
不過我預期. 這兩個月藥物可能可以吃半年. 病患可能只挑身體不舒服的時候才會去吃藥吧.
剛剛有個門診患者. 73歲女性. 她說平常血壓大約 140-150, 沒有做過高血壓藥物治療. 最近去拔牙. 血壓 180. 牙科醫師不敢幫她拔牙. 連續兩次都這樣. 後來牙醫建議她去掛心臟科開血壓藥物. 第三次病患先吃速效降壓藥物還有抗焦慮藥物. 終於血壓在可接受範圍(她沒說多少). 牙醫終於幫她做治療
病患來門診問我. 這樣的血壓到底要不要吃藥. 查詢雲端資料. 病患九個月內沒有任何抽血紀錄. 我使用國健署-慢性疾病風險評估平台算給她看. 如果將各種數值都設定在正常值上限. 使用血壓 120 與血壓 150 做比較. 十年後冠心症機率分別是 41%, 42%

先申明一下. 我下面的分析並不能符合每個人的真實情況. 就是一種解讀方法而已. 可以做為臨床邏輯參考. 不能直接用在每個病患身上. 病患經過計算. 一個月後的心血管疾病風險可能只有萬分之一. 然後下周突然猝死. 機率再低就是有人運氣不好會遇到. 看病看久了就有經驗了.
"那個XXX, 上週才來幫爸媽拿藥, 昨天突然死了" "什麼? ?我不是說他爸媽死了, 我是說幫病患拿藥的兒子死了...... "
"那個OOO. 上個月醫師才說膽固醇稍高. 可以先追蹤半年再看看. 看完門診之後一周就中風了"
"那個 ???, 上週勸他打流感疫苗他拒絕, 昨天突然死了, 幸好上週疫苗沒打成. 不然又被算到疫苗頭上了"
以冠心病為例(冠狀動脈粥狀硬化), 十年的風險差異是 1%. 每年風險差異 0.1 %. 每個月風險差異 0.1%/12= 1/12000 (0.083% 直接以分數表示比較方便).
假設病患血壓控制良好. 一個月後的冠心症風險是 41%/10/12= 41/12000
假設病患血壓控制良好. 一個月後的冠心症風險是 42%/10/12= 42/12000
一個月後. 血壓控制良好與血壓過高的風險差異是 1萬2千分之一.
這樣的差異簡直等於沒有差異. 我問病患. 你覺得 1萬2千分之一 有差嗎?
這樣的差異簡直等於沒有差異. 我問病患. 你覺得 1萬2千分之一 有差嗎?
病患斬釘截鐵地說有....
1萬2千分之一 有差
1萬2千分之一 有差
1萬2千分之一 有差
1萬2千分之一 有差
好吧. 我無話可說. 因為感受就是感受. 你不能說差異很小就不會引發感受. 因為數字上確實是有差異.
比較合乎科學邏輯的說法. 是統計學上無明顯差異. 因為統計學是客觀的科學. 有沒有差異都有明確定義. 這就不是你覺得怎樣就怎樣了.
然後我繼續分析給她聽. 如果你未來十年有好好控制血壓. 發生冠心症機率會下降 1%
繼續舉例. 如果有兩群病患. 總數各為 1萬2千人. 血壓控制良好的. 未來有 4920人會發生冠心症
如果血壓不好好控制(且維持在相似區間). 1萬2千人裡面. 十年後會有 5040 人會發生冠心症.
病患這時候說了一句. 兩個看起來差不多啊.
一萬兩千分之 120...兩個看起來差不多啊.
病患這時候說了一句. 兩個看起來差不多啊.
一萬兩千分之 120...兩個看起來差不多啊.
一萬兩千分之 120...兩個看起來差不多啊.
一萬兩千分之 120...兩個看起來差不多啊.
一萬兩千分之 120...兩個看起來差不多啊.
我又被打敗了. 一萬兩千分之一你覺得有差異. 一萬兩千分之 120, 你覺得沒差異.
於是. 我放棄繼續對她做衛教的想法. 直接開兩個月降血壓藥物給她.
不過我預期. 這兩個月藥物可能可以吃半年. 病患可能只挑身體不舒服的時候才會去吃藥吧.
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