黃啟瑜醫師 - 手術刀下的異言堂

演講完之後，聽了賴鴻文醫師達文西手術一路的心路歷程，著實深受啟發!

自9/3起，於茂盛醫院乳房外科為大家服務!

羅氏Aphinity trail的台灣發表會，對於風險較高的Her2陽性病人，手術後輔助治療雙標靶的角色正式確立……Chance for Cure, 一直是所有乳癌病人和醫生的終極目標~

新一代標靶藥物，絢麗繽紛的糖衣背後，能否如同彈道飛彈，精準直搗腫瘤!!

諾華KISQALI的發表， 對於荷爾蒙受體陽性的乳癌轉移病人， 除了輝瑞的IBrance, 現在台灣又多了一個新選擇! 為乳癌病人的福音! 

Best surgeon knows.....

感謝臺中市新藥師工會的演講邀約!
臨床藥師對乳癌這個疾病了解越多， 整個團隊也就能提供更高品質的專業照護!

《佛渡有緣人》
37歲職業婦女， 之前在它院診斷右側乳癌，左側原位癌，來就診要求拔除之前放的人工血管，因為她覺得之前化療太不舒服了……
兩邊腫瘤都不大，都不到一公分，建議她如果不化療，可以先進行手術，最少先把腫瘤拿掉……不過她居然說她暫時不想接受任何治療，想跟腫瘤“和平共處”，任憑如何解釋早期乳癌治療效果很好，戰勝癌症的勝算很高；或是跟她解釋後續如果腫瘤破出皮膚惡臭出血，生活品質有如何不堪，總之好說歹說，依舊不為所動……連追蹤超音波也不願意!
每次遇到這種狀況，總是有著沉重的無力感，也為病人感到可惜，只能用前輩跟曾經說過的“佛渡有緣人”這句話來安慰自己……
#多希望病人只是騙我
#其實她要到它院接受治療

病人手術後門診第一次回診, 跟診護理師打開傷口, 咦了一下~因為只有勉強肚臍上找到一個傷口, 問病人,也搞不太清楚傷口到底在哪裡, 只好連忙叫我過去......
疝氣修補效果往往取決於人工網膜 (mesh)大小, 如果是腹壁疝氣或是切口疝氣 最理想的狀況是人工網膜能蓋過疝氣邊緣五公分的範圍; 也就是說, 如果是一個直徑2cm的疝氣, 人工網膜大小最好能有 2+5+5=12公分, 才能算是一個牢靠的修補~
這時, 腹腔鏡手術就能充分展現" 小傷口, 大修補範圍"的優勢, 大家不妨猜猜剩下兩個傷口在哪兒~
#圖中的人工網膜直徑為12公分
#這年代手術中不照個像留下證據病人還以為我在呼嚨他

感謝APHS大會攝影師的照片，也期待明年亞太疝氣醫學會(聽說在杜拜!？)，再跟各國高手切磋討論~

病患康復後，最後一次回診，簡單真心的一句"謝謝! 謝謝黃醫師!"，總是能讓精神為之一振，心裡是暖暖的~ 就像林長揚醫師所說，醫生和病患應該是攜手合作打擊疾患的夥伴，不應該是站在對立面。

尖銳而且諜對諜的醫病關係，醫師腦中只會有防衛醫療，如何保護自己，而不是怎樣做才對病患最好；唯有加強醫病之間的信任感，才能有更好的醫療照護!

以下分享自林長揚醫師臉書:

又到了一年一度乳癌大拜拜“TIBCS”，兩天半 精彩充實的會議後有幾個小小心得：
第一，沒記錯，已經連續兩年TIBCS都選在信義計畫區的這個場地，似乎最近乳癌會議也特別鍾愛信義計畫區……是否代表乳癌藥物廠商特別願意花經費為了台灣人民的健康福祉呢~

大哉問~~ 現在西醫貴為現代醫學主流, 便是因為它是在一個系統架構上, 層層堆疊而起。 它給民眾的觀感是精確, 實事求是, 而且是有效率的, 如此便和"科學"的形象不謀而合。"醫學即是科學"乍聽之下似乎並無不妥, 它有著一套一套的教科書, 嚴謹的醫師養成, 背後還有無數的大型研究、論文來背書, 但事實真的是這樣嗎? 首先先就臨床研究來說, 打個簡單的比方: 有一個新藥 "A"欲上市, 在藥品確認安全無虞後, 進入最後(phase III)的臨床測試。 基本上這個藥物到底有沒有效, 各國FDA及臨床醫師買不買單, 就是看這最後(phase III)研究的結果。 一般都是將病人分為兩組, 一組使用新藥 "A", 一組使用安慰劑或是其他藥物(沒錯! 就是我們國小自然課學的實驗組,對照組!)。 再來比較臨床上的效果, 存活率等等的.....在臨床上是否有看到統計學上的意義 。 如果統計之下確實也有好處, 是有效的, 那恭喜拉! 可以拿著研究報告向各國FDA敲碗說要上市啦!!   

  因此, 由此可得知, "醫學", 更精準兒點來說是"臨床醫學", 基本上可算是一門"統計學"!! 這也可以解釋,為什麼這個藥明明其他人吃了就有用, 可是我吃了就沒有用; 誇張點來說: 就算統計起來100個病人99個吃了有效, 你怎麼知道你會不會就是沒有效的那一個! 為什麼效果會不同? 那是因為每個人的解剖構造(anatomic), 生理代謝功能(physiological)或多或少都有一些差異, 病體 (細菌、病毒、腫瘤等等...)也有著許許多多的變異性, 異質性 (heterogeneity), 當然藥物本身進入體內的藥物動力學(pharmacokinetics)每個人也不盡相同。 許許多多變數相乘之下, 幾乎有無限種可能, 那怎麼能期待同樣的藥在不同人身上會有完全相同的效果。 簡單來說: 體質不同, 疾病也不盡相同, 當然效果就因人而異了!