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中大發現半數受訪兒童癌症康復者曾用替代補充療法 維他命魚油等最普遍

社會事

中大發現半數受訪兒童癌症康復者曾用替代補充療法 維他命魚油等最普遍
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中大發現半數受訪兒童癌症康復者曾用替代補充療法 維他命魚油等最普遍

2021年06月01日 13:17 最後更新:13:18

中大醫學院一項研究發現,半數受訪兒童癌症康復者曾使用替代補充療法。如康復者同時使用替代補充療法和慢性疾病藥物治療,有三分之一存在「藥療相互作用」的風險,相關結果已於國際醫學期刊《Journal of Cancer Survivorship》發表。中大醫學院的跨專業團隊目前正為兒童癌症康復者及其照顧者設計正確應用替代補充療法的教育材料,預期於2021年7月完成。

患癌兒童在治療期間有機會出現急性和延遲性的不良反應,在康復期仍會長時間受到影響。是項研究訪問393名在威爾斯親王醫院兒童腫瘤科的參加者,其中包括193名兒童康復者的父母及200名成年康復者,超過一半以上的受訪者(52.2%)曾使用替代補充療法改善健康。而常見替代補充療法包括中藥、天然保健品、非口服療法(如針灸)等,當中有三分之一以上(36.6%)曾使用至少兩種替代補充療法。最普遍使用的替代補充療法是中醫藥和天然保健品(例如維他命和魚油)。研究人員更發現,只有少數受訪者在使用替代補充療法前會諮詢腫瘤科醫生。

研究團隊透過參考多個專業數據庫中的資料,評估藥物和替代補充療法之間的相互作用,結果發現在69名康復者中,大約三分之(30.4%)同時使用替代補充療法和西藥處方的組合存在中等程度的相互作用風險。相互作用風險有機會影響藥物的療效和安全性,例如同時使用魚油和抗凝血西藥華法林可能會增加出血風險,而使用中藥當歸可能會影響雌激素替代療法的藥效等。不過,草藥與藥物之間的相互作用並非一定造成負面影響,在某些情況下亦可能具有正面的作用。腫瘤科醫生、腫瘤科藥劑師、中醫師及替代補充療法的從業者之間需要跨專業合作,為康復者提供有關替代補充療法的建議和癌症的綜合護理。

是項研究的首席研究員,中大醫學院藥劑學院助理教授張彥婷教授表示,不少香港的兒童癌症康復者都使用替代補充療法,他們鼓勵康復者及其家人與醫護人員討論使用替代補充療法的情況,尤其是正在接受長期藥物治療的康復者。

負責是次研究的團隊成員包括(後排左起)中大醫學院藥劑學院高級講師余南瑛博士、中醫學院助理講師官可祈博士、藥劑學院碩士研究生林駿炘註冊藥劑師,以及(前排左起)藥劑學院助理教授張彥婷教授和兒科學系李志光教授。 中大圖片

負責是次研究的團隊成員包括(後排左起)中大醫學院藥劑學院高級講師余南瑛博士、中醫學院助理講師官可祈博士、藥劑學院碩士研究生林駿炘註冊藥劑師,以及(前排左起)藥劑學院助理教授張彥婷教授和兒科學系李志光教授。 中大圖片

中大醫學院兒科學系、香港卓越兒童健康研究所李志光教授指出,兒童腫瘤科醫生雖然不一定充分掌握替代補充療法的知識,但臨床上亦應注意康復者的需要,積極與康復者及其家人溝通。

研究團隊最近獲得香港特別行政區政府中醫藥發展基金支助,開展一項知識轉移項目,推行「促進兒童癌症康復者安全有效使用中藥」的教育計劃。首場網上講座已於2021年4月15日順利舉行,共有100多名兒童癌症患者或康復者、家長、醫護人員和公眾參與。研究團隊目前正設計教育材料,指導兒童癌症康復者和其照顧者正確使用替代補充療法,預期在2021年7月完成。

中大醫學院中醫學院助理講師官可祈博士表示,中醫食療和保健運動一般都是安全的,但是患者如不當使用中草藥則有機會導致不良反應。患者在決定使用相關產品前應諮詢註冊中醫師的意見。」

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中大團隊以大數據開發機器學習模型 預測老年糖尿病患者患嚴重低血糖風險

2024年04月18日 15:33 最後更新:15:33

本港每3名65歲以上長者便有1名糖尿病患者。中大醫學院進行大數據分析,發現老年糖尿病患者因心血管疾病等原因的死亡風險,較一般人高1.5至2倍。中大成功開發一套能預測嚴重低血糖風險的機器學習模型,精確率達85%,可及早揪出高風險病人,進行預防治療。

嚴重低血糖是糖尿病患者常見急性併發症,可增患者跌倒、罹患心血管疾病和認知障礙症及各種死亡風險。 研究團隊分析醫管局數據實驗室逾110萬名65歲或以上長者的數據,發現5年間,此組別長者整體死亡率下降8%,惟若罹患糖尿病,因心血管疾病或其他原因死亡的風險,仍較沒患糖尿病患者高1.5至2倍。

中大醫學院內科及藥物治療學系研究助理教授楊愛民表示,相關發現反映糖尿病增死亡風險,有必要發展助患者預防糖尿病併發症及改善病情自我管理的大型干預措施。

威院內科及藥物治療學系顧問醫生陳俊文指,本港逾80%因低血糖到急症室求診的長者需住院治療,也增患者跌倒、罹患心血管疾病和認知障礙症,及各種原因死亡風險。

團隊利用2013至2018年間來自逾36萬名老年糖尿病患者共約150萬份醫療紀錄,以機器學習演算法XGBoost作基礎,開發了一套能預測出現嚴重低血糖風險的機器學習模型,涵蓋258個不同的預測指標,包括人口統計數據、患者一年內入院、診斷、用藥和恆常實驗室化驗資料,用以預測患者未來一年因嚴重低血糖而需住院的機會,預測精確率達85%。

領導是次研究的中大醫學院內科及藥物治療學系副教授周怡君補充,模型有望能結合本地電子病歷系統,揪出高風險的嚴重低血糖病人,及早進行預防措施,如改用降血糖反應較輕微的糖尿病藥,或調整胰島素注射時間和劑量。相關研究已在國際期刊《PLOS Medicine》及《Diabetes Research and Clinical Practice》發表。

中大團隊利用醫管局大數據,開發一套能預測老年糖尿病患者於未來一年出現嚴重低血糖風險的機器學習模型。

中大團隊利用醫管局大數據,開發一套能預測老年糖尿病患者於未來一年出現嚴重低血糖風險的機器學習模型。

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