島民 No.86991066的知識庫

前言 許多人在睡前習慣沖個溫熱澡，常會覺得更放鬆、更快入睡。這並不只是心理上的舒適感，而是與我們的生理節律有關。人體的睡眠週期受到核心體溫變化的調控，正常情況下，核心體溫會在傍晚後逐漸下降，入睡前的這個下降過程就是大腦傳遞的「睡眠訊號」。

前言 每年的 9月29日是世界心臟日 。心臟病依然是全球主要死因之一，其中 心肌梗塞 常常來得突然，卻與我們的生活習慣息息相關。透過正確的健康管理與早期警覺，我們可以大幅降低心肌梗塞的發生率。本篇衛教文章，將帶您認識心肌梗塞的機制、危險因子，以及如何在日常生活中守護心臟健康。

「提示詞工程，是人類學會與理性機器共構語言的過程。」 目錄 一、從理論到實踐：語言控制的必要性 二、法則一：安全與準確——防止幻覺的第一道防線 三、法則二：明確與可控——讓語言成為任務的結構 四、法則三：穩定與自我修正——讓模型學會反思 五、實戰案例：從「我要減肥」到「可執行的策略」 案例背景 版本 2：結構化提示（加入條件） 版本 3：高品質提示（整合三大法則） 延伸：讓 AI 成為你的減重顧問 六、結語：提示詞是 AI 的倫理語言 延伸練習 關鍵詞 一、從理論到實踐：語言控制的必要性 在前兩篇中，我們談過 AI 對話的三大原則—— 安全、明確、穩定 。這三條規則，就像艾西莫夫機器人三大法則的語言版。如果前兩篇是思考「AI 為何應遵守理性」，那麼這一篇要回答的問題是： 我們該如何讓它真的聽懂、並正確執行？ 想像你第一次與大型語言模型對話，輸入一個指令：「幫我寫一份報告」。AI 給出冗長、重複、甚至錯誤的回答。這不是它「笨」，而是你的語言沒有被結構化。提示詞工程，就是將這種混亂的對話轉化為清晰、可控、可修正的流程。讓機器聽懂，也讓你自己更清楚「想要什麼」。 二、法則一：安全與準確——防止幻覺的第一道防線 艾西莫夫的第一法則說：「機器人不得傷害人類。」而提示詞的第一法則則是：「AI 不得生成錯誤或危險的內容。」 你可能看過 AI 自信地「編出」不存在的資料——這就是 幻覺（hallucination） 。防止幻覺的關鍵，不在 AI，而在提示詞本身：在語言裡畫出清楚的界線，告訴它「什麼該說、什麼不該說」。 操作策略 明確設立禁止領域： 例：「請避免提供醫療診斷或法律建議。」 限制知識來源： 例：「僅引用 2024 年以前的官方資料或學術研究。」 ...

目錄 Ⅰ. 導入：從機器人法則到語言規範 Ⅱ. 提示詞三大原則的建立：從法則到邏輯結構 Ⅲ. 原則一：不得生成誤導或有害內容 Ⅳ. 原則二：明確角色與輸出邊界 Ⅴ. 原則三：容錯性與穩定輸出結構 Ⅵ. 提示詞心理學：規則帶來的自由 Ⅶ. 結語：語言的倫理與未來篇章 Ⅰ. 導入：從機器人法則到語言規範 1950 年，Isaac Asimov 在《我，機器人》（ I, Robot ）中提出了那三條至今仍被反覆引用的經典法則： 一、機器人不得傷害人類，亦不得因不作為而使人類受到傷害。 二、機器人必須服從人類的命令，除非該命令與第一法則衝突。 三、機器人必須保護自身存在，但不得與前兩條法則衝突。 短短三句話，卻構成了整個機器倫理學的起點。Asimov 並非只在創造故事，而是在以語言構築一種理性：他相信，當人工智能開始擁有行為能力，人類必須以語言為其建立邏輯邊界。法則，不是束縛，而是理性的形式。 七十多年後，我們重回這個問題，只是舞台改變了。主角不再是有手腳的機械，而是以語言運作的智能體——大型語言模型（Large Language Model, LLM）。這種 AI 沒有軀體，也沒有感官；它的世界由語料組成，行為透過文字展現。若機器人的行為由法則約束，那麼語言模型的行為，便由提示詞（Prompt）所規範。 提示詞之於 AI，如同法則之於機器人：兩者都是以語言為形式的控制系統。它們不以電路運作，而以句法運行；它們不設定開關，而設定語境。 沒有法則的機器人會誤判命令、陷入倫理矛盾；沒有結構的提示詞，也會生成錯誤、幻覺，甚至危險的內容。因此，提示詞工程（Prompt Engineering）並非單純的技巧，而是一種語言的設計學——它要求設計者同時理解邏輯、倫理與語境。 當我們編寫提示詞時，我們並非只是「命令 AI」，而是在定義它如何理解世界、如何推理、以及如何保持理性。這正是提示詞工程的哲學基礎： 提示詞是人類與 AI 之間的語言契約。 而這份契約的穩定性與倫理性，正可以從 Asimov 的思想重新出發。若前一篇〈艾西莫夫與機器人心...

目錄 導入──當人類開始理解機器的「心理」 時代背景與「機器人心理學」的誕生 當機器成為心理學的對象 戰後的焦慮與秩序的想像：三大法則 機器人心理學的真正意義 從故事到原型：倫理運算的哲學預演 三大法則的邏輯裂縫──當規則出現心理效應 〈Runaround〉：當服從與保護產生迴圈 〈Evidence〉：當人類的倫理比機器更模糊 邏輯矛盾的哲學意涵 從文學到工程的轉譯（Safety／Controllability／Stability） 從三大法則到提示詞邏輯──AI倫理的現代延續 從「法則」到「提示詞」：語言成為新的控制介面 AI Alignment：現代的機器人心理學 語言作為倫理容器：動態語用倫理 哲學結語：從控制到共存與下一篇預告 「科學的最高使命，不是造出更聰明的機器，而是讓人類明白自己在宇宙中的位置。」——艾西莫夫，《我，機器人》 時代背景與「機器人心理學」的誕生 ``` 當機器成為心理學的對象 1940 年代，美國科幻作家 艾西莫夫（Isaac Asimov） 在《我，機器人》（ I, Robot ）系列短篇中，開創了一個嶄新的思想領域—— 「機器人心理學（Robopsychology）」 。在這門學問裡，機器不再只是冰冷的工具，而是具備邏輯、行為模式與矛盾表現的「研究對象」。 這並非單純擬人化，而是一場關於「智能」本質的早期哲學實驗。 小說中的蘇珊・卡爾文博士（Susan Calvin）象徵了這門學科的核心角色：她不是發明者，而是詮釋者——觀察、分析、理解機器行為的臨床心理師。 她面對的不是人類神經衝突，而是機器在邏輯與倫理間的張力。這種設定具有預言性： ...

一、導言 近年來，大語言模型（Large Language Models, LLMs）在文本生成、知識問答、程式輔助、教育與醫療領域的應用日益廣泛。但與此同時，一個始終存在的問題便是「幻覺」（hallucination）：模型在輸出時生成聽起來合理、但實際上錯誤甚至危險的資訊。 近期於 arXiv 的〈Why Language Models Hallucinate〉從理論與實務兩方面解析：即使在完全乾淨、正確的訓練資料下，為何幻覺依然不可避免？研究指出，幻覺並非單純的「數據不足」或「模型能力不夠」，而是深植於 LLM 的訓練目標與評估機制當中。 作為提示工程師，我們需要理解幻覺的統計必然性，並進一步思考如何藉由 提示設計 來降低錯誤輸出的風險。本文先整理研究核心發現，再延伸到可實作的提示策略，並透過具體案例展示「傳統提示 vs 改良提示（含自評與拒答機制）」的差異，最後討論如何在實務中建立「拒答文化」與「自我評估機制」，讓模型輸出更可靠。 二、研究核心發現 1. 幻覺的統計根源 語言模型的預訓練目標是最大化語料分布的似然，也就是去預測「最可能的下一個 token」。這意味著，模型被設計成「最佳猜測機器」，而不是「真理輸出機器」。當一個事實在訓練語料中僅出現一次或極少次（ singleton facts ），模型難以正確記住或復現；即使嘗試回答，也只能依靠語料中的統計鄰近性，容易產生錯誤。這種情況在冷門知識領域特別常見。 2. Prompt 情境下的挑戰 僅靠優化提示詞無法徹底消除幻覺。當一個問題領域中， 錯誤答案的可能性集合遠大於正確答案 時，模型自然傾向輸出錯誤，因為在語言分布裡「聽起來合理的錯誤答案」往往比「唯一正確答案」更常出現、也更容易被模型取樣到。 3. 評估機制的強化效應 現行的 benchmark 與評估方法，多採二元標準（正確 vs 錯誤）。例如問答任務看是否答對、翻譯任務看是否完全一致。這樣的設計無法給予「拒答」、「不確定性表達」與「澄清問題」任何正面激勵。結果是： 模型在學習過程中被迫成為「自信的猜測者」，而非「謹慎的助理」 ；幻覺在某種程度上成為評估機制強化的副產品。 4. 幻覺的理論下界 研究指出，即使模型更大、資料更多，幻覺仍存在...

章節一：為什麼要用 PBL 風格來撰寫提示詞？ 在設計提示詞時，為什麼我們要強調 PBL（Problem-Based Learning, 問題導向學習）的風格？其核心原因在於，單純的提問往往只能得到片段化的答案，缺乏深度與結構；但如果將問題置於一個明確的情境之中，並搭配層次化的子問題，則能引導 AI 產生更有邏輯、更貼近真實需求的回應。這正是 PBL 的價值所在。 PBL 強調「從問題出發」，透過設定一個真實或模擬的情境，來刺激學習者主動探索。應用到提示詞設計上，這意味著我們不僅僅是提出一個問題，而是要先讓 AI 明白「它是誰、處於什麼樣的背景、要解決的核心挑戰是什麼」。這種角色導向與情境導向的寫法，能讓 AI 生成的答案更具針對性與專業性。例如，若只是問「乳清蛋白能抑制食慾嗎？」得到的可能是簡單的結論；但若以 PBL 風格設計成「你是一名臨床營養師，醫院希望知道乳清蛋白對於控制病人食慾是否有效，請根據研究對象、研究方法、研究結果與限制逐步分析」，AI 就會產出一個完整、有脈絡且更符合臨床需求的解答。 另一個關鍵好處是，PBL 的提示詞具有「探索性與彈性」。在傳統提問下，AI 容易生成單一的標準答案；但在 PBL 提示下，AI 會依照「問題清單」逐步拆解，並在分析過程中提出可能的限制與延伸思考，幫助使用者更全面理解主題。此外，這樣的結構化方式，也能讓使用者在之後進行二次追問時，有明確的脈絡可以銜接，而不是每次都要重新建構問題。 最後，PBL 風格的提示詞能培養使用者與 AI 的「協作思維」。與其將 AI 當作被動的答題工具，不如把它視為共同探索的夥伴。當提示詞明確列出情境、問題與探索方向時，AI 的角色更清楚，輸出的內容更貼合需求，也能避免資訊過於片段或失焦。長期來看，這種寫法不僅提升了回應品質，也幫助使用者在思考問題時更有系統，形成正向循環。 章節二：如何用PBL方式建立提示詞 步驟一：設定角色與情境 在 PBL 風格的提示詞中， 角色與情境 是最重要的開頭，因為它決定了 AI 回答的角度與深度。單純丟出問題（例如：「乳清蛋白能抑制食慾嗎？」）容易得到片段化的答案；但若先設定角色（誰在問）和情境（為什麼要問），AI 就能根據需求產生更符合脈絡的回應。 為什麼角色與情境重要？ 角色 ：決定回答的專業視角。例如醫師 v...

引言 《The Lancet》在 2024 年發布了最新的 失智症預防、介入與照護常設委員會報告 （Lancet Standing Commission on Dementia Prevention, Intervention, and Care）。這份報告是繼 2017 與 2020 年之後的再度更新，由來自全球的專家共同完成。報告指出，失智症並非單純的老化結果，而是多重危險因子累積作用的結果，其中許多危險因子是可以透過生活型態、醫療介入與社會支持加以改善的。最新的分析顯示，若能有效處理這些危險因子，全球約有 45% 的失智症病例 可以被延緩或避免，比例比 2020 年報告時的估計（40%）更高。這份報告不僅更新了最新科學證據，也新增了兩個新的危險因子，讓失智症的預防觀點更加完整，並再次提醒各國必須採取積極行動。 研究方法與特色 本次《The Lancet 2024》報告並非單一臨床試驗，而是透過整合多種研究方法來建立完整證據。委員會蒐集了大量的 系統性回顧 與 meta 分析 ，並納入不同國家的 縱貫世代研究（cohort studies） ，同時結合 Mendelian randomization（孟德爾隨機化分析） ，以加強危險因子與失智症之間因果關係的可信度。另一個重要特色是 生命週期觀點（life-course approach） ，將危險因子依年齡階段分類，從兒童教育、成年期的心血管與代謝疾病，到老年的感官退化與社交孤立，強調失智症預防必須貫穿一生。此外，報告也使用了 人群可歸因比例（Population Attributable Fraction, PAF） ，這是一種公共衛生指標，用來估算若能消除特定危險因子，整體人口中能減少多少比例的失智症病例，成為報告推算「45% 病例可延緩或避免」的重要基礎。 14 項可改變危險因子 《The Lancet 2024》報告列出了 14 項已確認的可改變危險因子，這些因子分布於人生不同的階段，說明失智症的預防並非單點介入，而是必須從早年教育開始，一直到老年健康維護都不能忽視。 早期（0–18 歲） ：最重要的因子是教育不足。研究指出，受教育年數與認知儲備量相關，教育不足會降低大腦應對退化的能力。 中年（18–65 歲） ：危險因子明顯增加，包括高血壓、肥胖、糖尿病、吸菸、憂鬱症、缺乏運動、...

代謝適應是什麼？ 當我們減重時，常常會遇到一個現象： 吃得比以前少，但體重卻不再下降 。這並不是單純因為「意志力不夠」，而是身體本能的生理反應—— 代謝適應（metabolic adaptation） 。 早在 1995 年，Leibel 與同事們就發現：當人體重減少後，能量消耗下降的幅度 遠超過僅僅依體重與肌肉流失所能解釋 ，而體重增加時，能量消耗也同樣超出預期地上升 [1] 。這證明我們的身體會主動「省電」或「加速燃燒」，以維持能量平衡。 到了 2010 年，Rosenbaum 與 Leibel 綜合多項研究，指出代謝適應其實是全身性的調整，不只涉及肌肉能耗，還包括 荷爾蒙（如 leptin、甲狀腺素）與神經系統（交感神經活性） 的變化 [2] 。 2016 年對「The Biggest Loser」減重競賽選手的六年追蹤更顯示，即使多年後，基礎代謝率依然比預測值低了將近 500 大卡/日 ，而且多數參賽者體重回升 [3] 。這意味著代謝適應可能長期存在，並解釋了減重後容易復胖的原因。 更近期的研究則指出：代謝適應不僅讓代謝變慢，還會 直接削弱減重成效 。2021 年 Martins 等人在低熱量飲食試驗中發現，代謝適應幅度越大的人，體重與脂肪的減少幅度越有限 [4] 。 我們學到什麼？ 代謝適應是真實存在的 ：它讓能量消耗下降超過預期。 這是一種全身性的調整 ：涉及荷爾蒙與神經調控。 它可能持續多年 ：即使體重部分回升，代謝率仍可能低於預期。 它會影響減重成效 ：代謝適應越強，低熱量飲食的效果越有限。 對應代謝適應的三大策略 1. 間歇式熱量限制（Intermittent Energy Restriction, IER） 持續低熱量飲食容易觸發代謝適應，使基礎代謝率下降，導致體重停滯或復胖。為了應對這個現象，有學者提出「間歇式熱量限制」策略。 在 MATADOR 研究 中，研究者將肥胖男性隨機分成連續限熱組與「 2 週限熱 + 2 週維持 」週期化組。結果發現，間歇組的總減重更多、脂肪下降幅度更大，且能量消耗下降較少，顯示「飲食休...

在我之前的文章中（ 〈[宣導] LDCT 肺癌篩檢補助放寬｜癌症登月計劃警示與 AI 醫療新希望〉 ），曾經和大家分享過 LDCT（低劑量電腦斷層） 在肺癌篩檢上的價值。這項檢查利用輻射劑量相對較低的 CT 掃描，就能幫助醫師提早發現肺部小結節，提升早期肺癌的診斷率。 但其實，LDCT 的好處並不僅止於此。越來越多的研究顯示： LDCT 還能同時看見「冠狀動脈鈣化」（CAC, coronary artery calcification） 。這是一種反映心血管動脈硬化程度的重要指標，也是預測心肌梗塞、中風等重大心血管疾病的警訊。

前言：為什麼要關注超加工食物？ 近年來，「超加工食物」（Ultra-Processed Foods, UPF）已在日常飲食中佔據相當比例。過去研究已指出 UPF 與肥胖、糖尿病、高血壓及心血管疾病相關；而近期兩篇大型世代研究（發表於 JAMA Neurology 與 Neurology ）亦顯示 UPF 攝取與認知功能下降、失智風險增加有關。飲食不僅影響身材與血糖，也牽動大腦老化與健康。 什麼是 UPF？——NOVA 分類 巴西學者 Monteiro 提出的 NOVA 分類 ，依食物加工程度分為四類： 未加工或最少加工： 新鮮水果、蔬菜、牛奶、米飯。 烹調用加工食材： 油、糖、鹽。 加工食品： 醃肉、起司、罐頭。 超加工食品（UPF）： 經多重工業製程、含多種食品添加劑，家庭廚房難以重現，例如速食、含糖飲料、即食泡麵、餅乾、零食。 UPF 的常見特徵包含： 天然營養素於加工過程流失 ，以及 添加劑比例高 （增色、增味、延長保存）。 如何辨識 UPF？——常見食品添加劑 快速辨識的要領是： 看成分表 。若成分超過五、六種，且多為家中廚房不會用到的化學名稱，幾乎可判定為 UPF。以下列舉常見類別與代表名稱： 乳化劑（Emulsifiers）： Polysorbate 80、Carboxymethylcellulose、Mono- and diglycerides。 人工甜味劑（Artificial Sweeteners）： Aspartame、Sucralose、Saccharin、Acesulfame K。 增味劑（Flavor Enhancers）： Monosodium glutamate (MSG)、Disodium inosinate、Disodium guanylate。 色素與人工色料（Colorants）： Tartrazine（黃色四號）、Allura Red（紅色四十號）、Brilliant Blue（藍色一號）。 防腐劑（Preservatives）： Sodium benzo...

大腸癌年輕化下的新挑戰 大腸癌已連續多年位居台灣癌症發生率前列，且近年呈現明顯的年輕化趨勢。許多 40 多歲的患者在臨床上被診斷出大腸癌，對家庭和社會造成沉重負擔。過去台灣的公衛政策，多以 50 歲以上 為糞便潛血免疫檢查（FIT）的起始年齡。然而，新的科學證據正在改變我們的思考。 臺大醫院最新研究 臺大醫院與台灣大學公共衛生學院的研究團隊，分析來自 基隆與台南超過 50 萬名 40–49 歲民眾 的篩檢資料，並透過健保與癌症登記系統追蹤 長達 17 年 。研究成果於 2025 年 6 月 12 日 發表在國際權威期刊 JAMA Oncology ，並獲得國際專家肯定。 研究方法 提早篩檢組： 40–49 歲開始接受 FIT，並於 50 歲後持續定期檢查。 傳統篩檢組： 50 歲才開始接受檢查。 為降低偏差，研究採用 傾向分數配對 與 多變項調整模型 ，提升兩組比較的可比性。 核心發現：死亡風險減少近四成 死亡率： 自每十萬人年 7.4 例降至 3.2 例。 調整後死亡風險： 下降 34–39% （即 死亡風險減少近四成 ）。 發生率： 由每十萬人年 42.6 例降至 26.1 例（相對風險下降 21–25%）。 需要篩檢人數（NNS）： 40–49 歲開始篩檢，平均每 1548 人即可預防一例大腸癌；50 歲才開始則需 2079 人。 國際肯定 該研究不僅刊登於 JAMA Oncology ，亦獲哈佛大學專家撰文評論，指出此觀察性研究為年輕族群篩檢政策提供關鍵實證；亦與美國預防醫學專責小組（USPSTF）自 2021 年將篩檢年齡下修至 45 歲的方向一致，凸顯東亞地區更早期篩檢的必要性。 同時，國民健康署已於 2025 年將大腸癌篩檢起始年齡下修至 45 歲 ，為及時且正確的決策。 結語 提早進行大腸癌篩檢，能有效降低死亡風險。請勿等到 50 歲才開始檢查；及早利用糞便潛血免疫檢查（FIT），是守護自己與家人健康的關鍵一步。 參考文獻 Chiu HM, Chen SL, Yen AMF, et al. Long-Term Effectiveness Associa...

一、台灣大腸癌的現況 大腸癌是台灣最常見的癌症之一。根據和信治癌中心醫院的資料，若患者在 第二期 就診斷並接受治療，五年存活率約可達 91% ； 若在 第三期 ，五年存活率則約為 80% 。 這些數字顯示，只要早期診斷並接受標準治療，存活率相當可觀。然而，對於已完成手術與化療的患者來說，復發與死亡的風險仍然存在。如何在「正規治療結束後」進一步提升存活率，一直是臨床上重要的課題。 二、CHALLENGE 試驗：劃時代的科學發現 近期發表於 New England Journal of Medicine 的 CHALLENGE 試驗 ，是首個針對大腸癌患者進行的 運動介入措施隨機對照試驗 。 研究納入 889 名第二期高危與第三期結腸癌患者 ，所有人皆已完成手術與化療，再隨機分為兩組： 運動組 ：接受為期三年的結構化運動介入措施 衛教組 ：僅提供健康教育資料 三、研究結果：運動能「額外加分」 研究團隊追蹤長達八年，結果顯示： 五年無病存活率（DFS） 運動組： 80.3% ； 衛教組： 73.9% 絕對差距： 6.4 個百分點 危險比（HR）：0.72；95% CI：0.55–0.94；P=0.02 八年整體存活率（OS） 運動組： 90.3% ； 衛教組： 83.2% 絕對差距： 7.1 個百分點 危險比（HR）：0.63；95% CI：0.43–0.94 這代表：即使已完成手術與化療， 規律運動仍能進一步降低復發風險、延長壽命 。 這是臨床上罕見的「硬結局」證據，足以改變我們對運動在癌症照護中的角色定位。 四、臨床意義：運動不是替代，而是補充 這項研究帶來三個重要訊息： 運動不是取代藥物或手術 ，而是在完成標準治療後，給予患者「額外加分」。 低成本、高可行性 ：運動不像藥物昂貴，也沒有嚴重副作用（最常見的是肌肉骨骼不適）。 賦能患者 ：病人能積極參與...

給自己一個機會，政府放寬兩年一次 LDCT 肺癌篩檢門檻 成果已經看見 自 2022 年起， 衛生福利部國民健康署 推動「公費低劑量電腦斷層（LDCT）肺癌篩檢計畫」，已經帶來令人振奮的成果。根據官方統計，截至 2023 年底，全國已有 158,937 名民眾接受篩檢 ，其中發現 1,957 名確診肺癌患者 ，而且高達 83% 屬於 0 期或第 I 期的早期肺癌 [1] 。這代表什麼呢？代表這些人在還沒有症狀、腫瘤還小的時候就被發現，經過及時治療，不僅大幅提高了 長期存活的可能性 ，更能避免因晚期治療帶來的沉重副作用，讓患者能維持更好的 生活品質 [2] [3] 。

前言 肌肉爆發力（muscle power）是維持健康與生活品質的關鍵，不僅幫助我們完成日常基本動作，還能降低跌倒與慢性疾病的風險 [1] 。隨著年齡增長或久坐生活型態的累積，肌力會逐漸下降，這種衰退往往獨立於肌肉量流失而發生，帶來的後果包括：活動力下降、失去生活自主性、跌倒風險增加，甚至縮短壽命 [2] 。 另一方面，若能維持或提升肌力，則可改善運動表現、降低受傷風險，並與減少醫療支出和死亡率下降有關 [3] 。因此，找到一種簡單、低成本、人人可行的方式來強化肌肉功能，就成為當前公共衛生的重要課題。

前言 很多人在健檢發現總膽固醇或壞膽固醇（LDL）偏高時，第一反應是：「是不是該吃保健食品？」但其實，真正能守護心臟的，不是一顆膠囊，而是每天餐桌上的選擇與生活方式。核心原則很簡單： 換、動、纖 。

前言：舊觀念的由來 過去我們常聽到一句話：「咖啡、茶不能算進每日水分攝取」，理由是咖啡因會增加排尿，導致身體反而失去水分。這種觀念的來源在於早期研究多用高劑量咖啡因（>300 mg，一次相當於三到四杯濃咖啡），確實觀察到利尿效果。為了避免民眾誤以為喝茶、咖啡就能完全取代白開水，衛教宣導多以保守方式強調「不算水分」。 研究證據：從紅茶到咖啡，再到「水合指數」 2011 年：紅茶 ≈ 水 Ruxton 等人進行隨機對照試驗，讓 21 位男性在 24 小時內分別飲用 4 杯或 6 杯紅茶 （含咖啡因 168–252 mg）與等量水。 👉 結果顯示：紅茶組與水組在血液與尿液的水合指標上沒有顯著差異［ 1 ］。 2014 年：咖啡 ≈ 水 Killer 等人進行隨機交叉試驗，50 位男性每天飲用 4 杯咖啡（約 400 mg 咖啡因） 或等量水，持續 3 天。 👉 結果發現：兩組在體重、尿液及血液水合狀態上完全一致，證實咖啡與水一樣能補充水分［ 2 ］。 2016 年：飲料水合指數（BHI） Maughan 等人比較了 13 種飲料 （包括水、茶、咖啡、牛奶、運動飲料、啤酒等），建立「 飲料水合指數 」。 👉 結果顯示： 茶與咖啡的補水效果接近水 ；牛奶與口服補液液甚至優於水；啤酒與烈酒則明顯低於水［ 3 ］。 為什麼會有差別？ 咖啡因耐受性： 經常飲用咖啡或茶的人，對咖啡因的利尿作用會逐漸適應，排尿量不會異常增加。 實際攝取量： 大部分人每天咖啡因攝取量約在 200–400 mg（約 2–4 杯咖啡或茶），遠低於會造成強烈利尿的劑量。 結論：茶與咖啡可以算水分嗎？ 答案是 可以 。 在日常攝取量下，無糖咖啡與茶的補水效果與白開水相當，能算入每日水分攝取總量。 👉 小提醒： – 不建議完全以咖啡、茶取代水，因為咖啡因仍可能造成心悸或影響睡眠。 – 含糖飲料雖然也能補水，但額外的糖分會增加肥胖與代謝風險。 參考文獻 Ruxton CH, Hart VA. Black tea is not significantly different from water in the maintenance of normal hydration in human subjects...

引言 在台灣，很多人一聽到「碳水化合物」就聯想到會變胖，甚至在減重時刻意完全不吃飯、不碰澱粉。其實，真正需要戒慎恐懼的並不是日常飲食中的碳水化合物，而是「游離糖」與「添加糖」──這兩者定義上差不多，指的是糖果、含糖飲料、加工食品中的糖分。它們帶來熱量，卻幾乎不含其他營養素，才是導致肥胖、代謝症候群的重要風險來源。 相反地，過度害怕碳水化合物、刻意極低碳飲食，不僅容易失敗，還可能傷害身體健康。 為什麼減重仍需要碳水化合物？ 1. 大腦和神經的主要能量來源 成人大腦每天需要約 110–140 公克葡萄糖來維持運作。若碳水不足，注意力、思考力與情緒都會受到影響。 2. 保護肌肉、維持代謝 當碳水不足時，身體會動用「糖質新生作用」，把蛋白質分解成葡萄糖來維持血糖。這樣一來，不僅會造成肌肉流失、基礎代謝下降，還會讓原本應該用來 修補組織、合成酵素與荷爾蒙 的蛋白質，被迫拿去當成燃料。長期下來，等於削弱了身體的正常功能，讓減重更容易失敗。 3. 避免酮酸中毒 脂肪燃燒需要碳水代謝的協助，缺乏碳水時會產生過量酮體，造成頭暈、乏力，甚至酮酸中毒。 4. 肝醣儲存與運動表現 適量的碳水能合成肝醣，儲存在肝臟和肌肉中，維持血糖穩定並提升運動耐力。這對正在搭配運動減重的人尤其重要。 減重飲食中的碳水選擇 避免過度加工的精緻澱粉與添加糖： 白麵包、糕點、餅乾、含糖飲料等，升糖速度快、營養密度低，容易造成血糖大幅波動與額外熱量攝取。 保留主食，但調整品質： 白飯雖屬精製穀物，仍可作為主食來源，但建議以 糙米、燕麥、藜麥、地瓜 等全穀或根莖類替代部分白飯，增加膳食纖維與營養素，讓血糖更平穩。 提升膳食纖維攝取： 每 1000 大卡應搭配約 14 公克膳食纖維，成人每天建議 25–38 公克。膳食纖維能延緩胃排空、增加飽足感、改善血糖與血脂，並維持腸道健康。 結語 與其害怕碳水化合物，不如分清楚「該少吃的」是游離糖、添加糖和高度加工食品，而「該保留的」是提供能量與營養的全穀、豆類、蔬菜和水果。 減重並不是和碳水化合物絕交，而是透過正確選擇與控制份量，讓它們成為你持續健康減重的助力。 資料來源 衛生福利部國民健康署－國人膳食營養素參考攝取量（第八版）：碳水化合物 本著作依據 創用 CC 姓名標示-...

引言 很多人以為只要喝黑咖啡，不加奶、不加糖，就等於「零熱量」而且對健康沒有負擔。甚至有人把它當作控制體重、保護心血管的日常飲品。然而，臨床研究卻發現，一些習慣每天喝黑咖啡的人，膽固醇仍然偏高。這不是因為咖啡本身含有膽固醇，而是與 沖煮方式 有關——例如法式壓、義式濃縮（espresso），甚至部分罐裝咖啡，都可能讓一種名叫 cafestol 的成分殘留在咖啡裡，進而影響血脂。 核心解釋：cafestol／kahweol 與 LDL 咖啡本身不含膽固醇，但其中的二萜類化合物 cafestol 和 kahweol ，會干擾肝臟對膽固醇的代謝，使血液中的 低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C） 上升。一項隨機交叉試驗顯示，攝取 cafestol 與其衍生物 16-O-methylcafestol 後，不僅 LDL 與 VLDL 顯著上升，還會提升血脂轉運蛋白（CETP、PLTP）活性，進一步加劇膽固醇的累積 [1] 。 流行病學研究也驗證了這個現象。2022 年 Tromsø 群體研究分析 21,000 多人資料，發現每天飲用 3–5 杯 espresso 與總膽固醇升高顯著相關（女性約 +0.09 mmol/L；男性 +0.16 mmol/L）；而每天喝 ≥6 杯未過濾的 plunger coffee，升高幅度更大（女性 +0.30，男性 +0.23） [2] 。2023 年漢堡市健康研究（9,009 人）則發現，高咖啡攝取與 LDL-C 顯著正相關（β = 5.92；95% CI 2.95–8.89；p [3] 。 最新的分子研究更指出，cafestol 與 16-O-methylcafestol 能與 FXR（Farnesoid X Receptor） 互動，作為其激動劑，從分子層次解釋了咖啡二萜類如何直接參與膽固醇代謝，導致血中 LDL 升高 [4] 。 沖煮方式的差異（含義式與罐裝） 不同的沖煮方式，會決定咖啡中 cafestol 的含量，進而影響膽固醇。 法式壓與土耳其咖啡 因為沒有使用紙濾，cafestol 殘留量最高，對血脂的影響最顯著。 義式咖啡機（espresso） 雖採金屬濾網，能濾掉部分成分，但仍保留一定量 cafestol，因此每天多杯飲用仍可能使 LDL 上升。相較之下， 紙濾滴濾咖啡 （包含手沖、美...

為什麼 WHtR 比 BMI 更適合評估是否過重？ 很多人熟知 BMI（身體質量指數） ，它透過體重除以身高平方來判斷是否過重或肥胖。不過，BMI 只考慮「身高與體重」的關係， 卻無法反映脂肪分布 。舉例來說，兩個人同樣 BMI，一個可能是肌肉量高的運動員，另一個則是腹部脂肪堆積的上班族，但他們的健康風險完全不同。 相對之下， 腰圍與身高的比值（Waist-to-Height Ratio, WHtR） 更能揭示「腹部脂肪」的狀況。研究顯示，WHtR 對於預測 內臟脂肪相關疾病（如糖尿病、心血管疾病、代謝症候群） 的敏感度，比 BMI 更好，因此被許多專家視為更實用的工具 [1] [2] 。

文章目錄 媽媽餵爭議：配方奶「一半是糖」？我們其實該關注什麼 國健署：鼓勵母乳，也尊重多元情境下的餵養選擇 食藥署：配方奶並非「過甜」，與母乳乳糖含量相近 為什麼嬰兒需要乳糖？因為大腦與身體都仰賴它 真正要當心的是「添加糖」，不是母乳或配方中的乳糖 台灣的飲食現況：甜飲料攝取偏高，與嬰兒乳糖是兩回事 結語：科學理解，安心選擇；把力氣用在減少「添加糖」 參考來源 媽媽餵爭議：配方奶「一半是糖」？爭議如何延燒 8月底，母嬰品牌 媽媽餵（mamaway） 在社群平台上傳影片，聲稱「 1 瓶奶粉有一半以上是糖，等於 2 大瓶可樂 」，甚至警告寶寶天天喝配方奶就像「餐餐喝珍奶」，會造成益菌減少、壞菌增多，還可能導致過動。此說法一出，引發社群熱議與家長不安，不少網友批評這是對無法親餵的媽媽們進行 情緒勒索 ，也質疑影片背後意圖是為了銷售擠乳器。 爭議延燒後，醫界紛紛出面澄清。 婦產科醫師蘇怡寧 指出：嬰兒配方奶粉的主要碳水化合物是乳糖，與母乳一致，含量約 7%，是寶寶能量的主要來源，影片說法顯然錯誤； 醫師杜承哲 也補充：乳糖與「過動」無關，所謂「糖分造成過動」的假說早在 1994 與 2017 年大型研究中就已被推翻。 另一方面， 食藥署 則援引台大醫院資料說明：成熟母乳每 100 mL 乳糖含量為 6.7–7.8 g，而市售合格配方奶為 5.5–7.7 g，兩者差異不大。換言之，影片所謂「一半是糖」並不符合事實。 儘管媽媽餵後續發表道歉聲明，仍堅持「避免選到高糖奶粉才能保護孩子」的立場，使得輿論持續延燒。這場事件不僅突顯家長對嬰幼兒飲食的焦慮，也讓「母乳 vs. 配方奶」的爭議再次成為社會關注焦點。