1/3 恐慌症是無端發作！ 3 類型恐慌治療策略大不同 智慧平台輔助個案管理效果佳

美國國家心理健康研究院（National Institute of Mental Health, NIMH）指出，美國成年人患有恐慌症的比例為 2.7%，約 4.7% 的成年人會在某個時期感受到恐慌症的症狀。但許多人因初次發病時的心悸、胸悶而流連在心臟與胸腔科之間，未踏進身心科的診間。

沒有壓力卻發生恐慌 常被當成心血管及胸腔疾病

恐慌症是一種焦慮症的類型，特點是突如其來且反覆出現的恐慌發作，讓患者感到極大的不適和恐懼。一系列的身心症狀，包括強烈危險的感覺、害怕失去控制或死亡的恐懼、心跳加速、流汗、顫抖、呼吸困難、噁心等症狀。

恩主公醫院精神科蔡昌恆醫師說明，恐慌症發病時有 13 個常見的症狀，但不同的是發作原因，他說：「恐慌症病友樣態眾多，有 1/3 是非常生理性的，因為基因、體質的關係而發作，1/3 是環境、場合誘發，像是身處密閉空間、人多處、高架橋或黑暗的地方，另外 1/3 是短期事件如離婚、工作壓力、經濟壓力造成。」

恩主公醫院由精神科蔡昌恆醫師團隊與台大生醫電資所合作，以 Garmin 智慧手環蒐集睡眠、活動量與心跳率等資料，線上問卷進行數據蒐集，並以手機輔助個案管理，進行長期的恐慌症研究，而發生率前三高的症狀分別為：胸痛、暈眩和心悸。

蔡昌恆指出，約 3 成的恐慌症發作是沒有原因的，像是有病患在安靜的客廳中休息，也沒有環境因素誘發，但突然就發生了，這時出現的胸痛、暈眩心悸等症狀往往讓患者反覆掛急診，因為症狀類似於其他疾病，常見的就診科別包括神經科、胸腔科和心臟科，但做心電圖等檢查數值卻都正常，在反覆經歷了一陣子輾轉來到身心科，才發現原來是恐慌症造成的。

為期三年智慧穿戴裝置研究 增進恐慌症醫療品質及滿意度

研究團隊在三年中招募了 138 名恐慌症患者，並分為手機輔助個案管理組 108 人與常規治療組 30 人，研究使用的 App 內設有每週評估工具，例如：恐慌症嚴重程度量表（PDSS）、狀態焦慮量表（STAI-S）、特質焦慮量表（STAI-T），患者可以即時回報恐慌發作的時間及症狀（如心悸、呼吸困難等）。

個案管理人員每週至少聯絡患者一次（透過電話或App），檢視患者的進展與提供心理支持。若患者在 App 內的問卷評估顯示症狀惡化（如 PDSS 分數超過 10 或每週恐慌發作超過 2 次），個案管理人員會主提供即時心理支持，降低恐慌症狀惡化的可能性。

蔡昌恆說明，恐慌症的病識感相較一些身心疾病來得高，研究雖然也開發了高精準度的恐慌症發作預測模型，但目的並不是要讓病患知道自己在未來一天是否有機會發作，因為可能造成病患自身預期性焦慮，產生更大的壓力；預測模型是提供給醫師、個管師資訊，而穿戴式裝置與 APP 增強患者對自身病情的認識，提升治療依從性。

簡而言之，手機輔助個案管理結合了數位工具與專業人員的支持，提供更個人化和即時的介入，增強患者自我認識以及降低急診需求具有顯著效果。

恐慌症藥物治療不可少 心理支持作用大

治療恐慌症通常需要綜合多種方法；藥物治療有選擇性血清素再吸收抑制劑及正腎上腺素與血清素回收抑制劑。心理治療則包括認知行為療法、放鬆技巧訓練和壓力管理，能幫助患者更好地應對恐慌發作。其他輔助措施如追蹤症狀、使用穿戴設備（智慧手錶、手環）監測生理指標及建立個人支持系統也對恐慌症的控制有顯著幫助。

郭穎穎護理師是執行恐慌症研究的第一線人員，同時自身也有恐慌症發作的經歷，她說：「第一次發病是在捷運站沒有原因的昏倒，當下就去看了心臟科，做了很多檢查但是都顯示正常，後續追蹤半年多的時間中也多次恐慌發作，在放鬆的狀況下進餐廳卻突然吸不到氣、手麻腳麻，當時因特別注意身體狀況所以開始調整睡眠、運動改善作息，發作頻率有減少，但到後來才發現根本原因原來是恐慌症。」

郭穎穎坦言，在收案的過程中發現，有些個案覺得生活型態不重要，因為生活忙碌的關係，總是工作家庭兩點一線，認為自己有睡就好，睡不好就吃安眠藥；而在參與研究後個案和家屬都有轉變，使用 APP 以及智慧手環對患者多了一個提醒機制，更是一種支持與心理暗示的效果，每一次回報或檢視自己的睡眠數據，想到個管師以及醫師的支持讓病患心裡也多了一份支持。

蔡昌恆醫師提醒，恐慌症的病友病識感高是好事，如果是因短期事件如離婚、工作、經濟家庭等因素造成恐慌，選擇身心科就診並搭配諮商會是首選，若是因自身體質的關係而發作，或是環境、場合誘發，那藥物治療、足夠的運動量與睡眠時間會更加重要，「減少發作、不害怕發作、不影響生活」是恐慌症的治療目標。

諮詢專家：恩主公醫院精神科主治醫師–蔡昌恆
參考資料：
1. Panic Disorder – National Institute of Mental Health (NIMH)
2. Enhancing panic disorder treatment with mobile-aided case management: an exploratory study based on a 3-year cohort analysis
3. Panic Attack Prediction Using Wearable Devices and Machine Learning: Development and Cohort Study

文／趙乙錚、圖／

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