06/05/2026
系列報導～ #什麼是老年學？ What is Gerontology？
讓我們盤點成大老年學研究所師生的研究一起與您分享～
【主題一：骨質疏鬆】
你知道，骨質疏鬆可能會致死嗎？
在台灣，骨質疏鬆症帶來的衝擊非常嚴峻，不只是新聞標題或單純的個人老化現象，而是耗損社會整體醫療資源的重大公共衛生議題。過去的流行病學研究顯示，台灣髖部骨折的發生率高居 #亞洲第一、 #全世界第九。（註：骨質疏鬆後若經歷跌倒或撞擊，可能導致髖部骨折）
髖部骨折有多可怕？它對長者的生命與生活品質具有毀滅性的影響。
一旦發生髖部骨折，不僅引發急性疼痛、長期臥床與行動受限，其 #一年內死亡率 甚至曾高達男性 22%、女性 15%，遠高於一般同齡長者。龐大的醫療與長照費用，更讓無數家庭承受沉重的壓力。
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▶︎ 凝聚共識的里程碑：2025最新防治指引發布
面對如此嚴峻的國民健康危機，中華民國骨質疏鬆症學會集結了國內眾多領域專家，正式出版了《2025年台灣成人骨質疏鬆症防治之共識及指引》。
老年所 吳至行 教授長期致力於推動國內骨鬆防治的公衛政策，也是此份國家級指引的核心編修作者與審稿委員之一。
透過這份最新發布的指引，我們得以從宏觀的政策與醫療系統層面，重新審視台灣在骨質疏鬆症防治上的挑戰與突圍之道。
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▶︎ 政策重大突破：從「骨折後補救」走向「骨折前預防」
在產官學界的共同努力下，健保署於 2025 年 3 月正式通過重大 #給付擴張：針對合併高風險因子（如類風濕性關節炎、使用胰島素的糖尿病患者、長期使用類固醇超過三個月等）的骨質疏鬆症患者，在尚未發生骨折前，即可有條件獲得部分抗骨鬆藥物的健保給付。
此外，骨折的健保給付範圍也從過去的脊椎與髖部，進一步擴展涵蓋到遠端橈骨（手腕）及近端肱骨（肩膀）等主要骨鬆性骨折。
這項重大的政策轉變，象徵著台灣的骨鬆治療正式從「骨折後的補救」，大步邁向「骨折前的 #預防性治療」，這是全體公衛與醫療界耗時二十年才爭取到的重要里程碑。
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▶︎ 系統性的防護網：骨折聯合照護服務與 5I 原則
有了完善的臨床指引與健保資源，更需要強而有力的醫療系統來執行。 #骨折聯合照護服務（Fracture Liaison Service, 簡稱 FLS）」制度，正是一套跨專科的整合照護模式，結合了醫師、護理師與個案管理師的專長與職能，確保患者 #不被醫療體系遺漏。
FLS 照護體系的核心，已從過去的的 3I 原則，發展為最新的 5I 原則：
1. 辨識（Identification）： 主動在醫療機構內找出潛在或已發生脆弱性骨折的患者。
2. 評估（Investigation）： 為患者進行骨密度測試與次級骨折風險的多面向評估。
3. 起始治療（Initiation）： 確保符合條件的患者都能及時開始抗骨鬆藥物與非藥物治療。
4. 增進醫囑遵從性（Improving adherence）： 透過長期追蹤與管理，確保患者持續規律用藥。
5. 導入人工智慧（Intelligence）： 結合 AI 技術輔助，提升風險預測與整體照護的效率。
截至 2025 年 8 月，台灣已有 54 家各級醫療院所導入此計畫。數據顯示，接受 FLS 照護的病人，在骨密度檢查率、藥物治療率及長期用藥遵從性上，都 #遠超越全國平均標準，並顯著降低了死亡率與再次骨折的機率。
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▶︎ 結語：終止下一次骨折的發生
骨質疏鬆症的防治，終極目標在於落實 #初級預防（Stop at zero，避免第一次骨折）與 #次級預防（Stop at one，防堵再次骨折）。
成大老年所將持續透過深度的學術研究與跨領域合作，發揮社會影響力。我們期盼能協助國家醫療體系將實證醫學轉化為具體的照護行動，共同守護台灣長者的骨骼健康，讓每一位長輩都能擁有安穩、有尊嚴的晚年生活。
📖參考文獻：
黃駿豐（主編）（2025）。2025 台灣成人骨質疏鬆症防治之共識及指引。中華民國骨質疏鬆症學會。
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🌟【延伸閱讀】
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1. 跌倒史對FRAX台灣模式預測骨鬆性骨折信度之影響--兩世代(雲林縣/田寮鄉)追蹤串連健保資料庫研究（劉依亭，2019）
2. 中醫利用降低骨鬆性骨折風險（鄭秝丞，2020）
3. Clinical practice guidelines for the prevention and treatment of osteoporosis in Taiwan: 2022 update（吳至行等，2023）
4. Osteoporosis care after hip fracture: Observation from national health insurance database and fracture liaison services（吳至行等，2023）
5. Establish and validate the reliability of predictive models in bone mineral density by deep learning as examination tool for women（吳至行等，2024）
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