很久沒有整理Blog上的網站連結了。最近參加讀書會，也因此認識一些作國際合作援助的朋友和資訊，順手把他們的網站連結整理起來，並且多增加了「國際援助」這項分類，除了去年跟子堯一起努力的台灣駐普林西比醫療團部落格外，特別加入了一系列台北海外和平工作團相關的Blog，有領隊Sam的邊境漂流，最近熱騰騰剛成立的「難民女醫生辛西雅與梅道診所」，中原大學資訊系學生的「泰緬邊境資訊志工團」等等。

不是非常大的改變，只是這樣慢慢整理下來，可能會發現一群屬於台灣在作國際合作援助的Blog，未來的有一天也有機會成為他們的一份子吧！

日子飛逝，摘錄下一些生活隨想

雜念

過去在學生時代或是非洲時，興趣廣泛，凡是「有趣」的主題，都會花時間去閱讀相關資料，整理然後寫下一些想法或心得，甚至親身參與。回到台灣後，在台北待了這段時間，除了習慣生活環境、步調外，也慢慢的開始學習使用、享受這裡的軟硬體資源。光是近期在台北的影展，就有鐵馬影展、金穗獎影展，還有在五月底崑山大學視訊傳播系的畢業影展，如果有空的話，甚至可以在這些展場呆上一整天。

還不只這些，還有讀書會、講座，當然再加上無遠弗屆的網路，都讓我躍躍欲試的閱讀和關注許多議題。譬如最近有熱門的「大象男孩機器女孩」，還有自己訂閱的多項RSS，想要著力的Wiki書寫，想要快點進步的FreeBSD技術，還在花錢上課的Español等等，更別說偶而在Blog看到的有趣文章，花時間去閱讀，然後消化整理了。還好現在是五月，自己這樣做還應付的來，但是隨著時間越來越接近七月，不禁讓我思考這樣生活模式的可能性。除非自己當專職的網摘師，或是在家裡工作的Soho族，不然這樣下去，可能一天要有48小時才夠用囉！

設定好剩下兩個月的時間內，要完成的工作目標，畢竟現在的身份是社會人士，可不能在肆意地只作自己想要作的事，除了自己的興趣外，還有填飽肚子的麵包問題，規劃未來生活，和顧及住院醫師訓練的壓力。對很多事務繼續保持關心這是一定要的，但對部分內容適時的保持距離也不可避免，畢竟時間有限，慾望無窮阿~~

回到台灣後，我比較少看新聞了，不論是網路上的，或是實體的報紙。不過我倒是發現在很多的捷運站，每天都有很多的贈閱報紙，主要是聯合報、中國時報和可樂報，我一直沒想通為什麼這些報紙可以如此免費贈送，稍微翻閱一下內容，大多是重大新聞，包括頭條或是國內政壇大事等等。看來自由時報等多加油了...似乎還沒有看到自由時報在捷運站附近贈閱。

想念

回國幾近四個月，發現時間不知不覺中的流逝，比想像中的還快。最近看到聖多美醫療團Blog上的一些文章，偶爾就會想起過去一年在聖多美的日子，雖然工作不是每件事情都很容易，但卻非常單純，而自己能掌握的最多。看到最近有個大學同學，在大醫院的工作一陣子後，也開始懷念起他過去在外島服役的日子，對於「沒有人能夠原諒任何一分鐘的等待」，「盡了全力仍然得不到認同與體諒」，和令他聽到快煩死的PPF，心裡也是頗觸感深。倒不是批評別人勢力愛錢，我知道環境不同，每個人有家庭、現實生活和考量，只不過看到醫療團BLOG上的文章，還有Flickr上的照片時，知道有些計畫的推進和發展，有一種單純的想念。

現實

開始認真記帳後，才發現爸媽的偉大。不知道原來生活有哪麼多瑣碎的事情要處理，開車不只要付油錢，還得繳牌照稅、汽車強制險、車檢費；住宿要付房租、水電費、網路費、電話費、瓦斯費；倒垃圾要花錢買政府的垃圾袋，還得槁清楚每天回收什麼東西，準時跟垃圾車報到，終於發現持家的辛苦，花錢如流水的事實。

最近在想以後到底可以多認真寫自己的Blog，已經忘記實習醫師的時候怎麼玩Blog，或許這種隨手書寫，會變成忙碌生活中的另一種紀錄和呈現方式吧！？

#The dose-effect relationship

對於計畫來說，劑量效應曲線(dose-effect curve)是很重要的，基本上可以分為四種，而每一種需要不同的策略處理。

在圖3-1(a)裡，當劑量未達某一個程度前，是沒有任何副作用的，但超過這個閥值後，危險就立刻快速增加。譬如，眼內壓(intra-ocular preesure)，通常分佈是一個大範圍而沒有任何問題，但超過一個關鍵值後，青光眼發生率就會快速上升。又譬如貧血(anemia)，輕微的貧血對於對身體沒什麼太大傷害，如果去治療反而得不太到太大的臨床好處。這個假設，雖然尚未有充足的證據，但也假設用在血液酒精濃度和車禍意外的關係上，只要使血液的酒精超過法律標準值(legal limit)就會遭罰。(但少數國家，譬如挪威，一旦血液裡有可以被偵測到酒精，就開罰了)

圖3-1(b)中是一個線性的劑量效應關係(linear dose-effect relationship)。不論劑量高低，都是被認為有危險，而且跟接受的劑量暴露成線性關係。譬如抽煙和肺癌，不論是每天抽一點點，或是吸入二手煙，但都是會增加癌症發生率的機會。所以，這種模式，我們必須把有害物質全部去除或避免。

現在有越來越多條規出現，設定允許最大量暴露標準(standards for maximum permitted exposures)，用在工廠，食品添加物，水源供應檢驗等等。區分它們是屬於圖3-1(a)或是3-2(b)非常重要，如果是後者，那麼就得開誠佈公討論，以達成在經濟發展和社會成本之間的折衷方案。但大眾被引導的去相信，在安全標準以下的暴露都是安全的，但事實上這是主管單位決定這是可接受的。可惜，我們通常不知道它們是屬於兩者中的哪一個。

圖3-1(b)的線性關係，通常都太過於誇張，在收集夠多資料後，通常會呈現比較像圖3-1(c)的關係。譬如唐氏症(Down's syndrome)發生率是隨著母親的生產年齡而上升，但這曲線在30歲前都很低。而篩檢策略，通常也都是採取這個關鍵時刻，這樣看起來似乎很合理。其他類似的關係還有，骨質疏鬆症和股骨頸骨折；血壓或是血膽固醇和心臟病發作或中風的危險性。

預防醫學在這邊，有雙重意涵。高危險族群存在，他們應該被幫忙；但大多數人通常也面對小小，但卻可以避免的麻煩，而這些麻煩(暴露)，如果也可能，也應該被減低才對。

圖3-1(d)的關係比較複雜，揭露的是中庸之道(中間值是好的，但極端值不好的)。譬如人體體重，或是新生兒體重也是如此。

在過去，英國醫師對於法國醫師提出低血壓會讓病人覺得疲勞和虛弱的理論嗤之以鼻。但最近發現這關係至少是存在的，雖然還不清楚原因(Wessely et al. 1990)。這提醒我們，當爭論一個全面降低血壓政策時，這是否增加了疲勞人們的數量，如果真的如此，那麼又有多少呢？

#The limitations of research

很多研究是基於對知識的追求，但同時間也應該作為學術和政策決策之間的溝通橋樑。

科學研究，被問的第一個問題經常是：假設是否被清楚的描述，這個研究室是否顯示這個假設是錯誤的呢？結果通常都是有統計意義(statistically significant)或是無統計學意義，這通常指的是某個暴露是否跟疾病有關，或是某種介入(intervention)是否有效。而實際效果的大小(the actual size of effects)通常是用相對危險(relative risk)或是Proportionate benefit來表示。

這對衛生政策來說，非常陌生遙遠。相對危險(relative risk)並不是作決策時所需要的，它是給研究者使用，而作決策需要的是一個絕對的方法(absolute measures)。譬如說，2倍的相對性危險，對於一個不重要的危險因子來說，依然是不重要，但若是針對一個常見的危險性因子而言，那可就是個警訊了。回頭看看針對介入治療評估用的proportinate benefit，降低10%的某個少見危險因子可能只有一點好處，但如果這樣是發生在一個常見的疾病上，那麼就是一個很大的進步。所以，為了要決定政策，我們不僅僅要問：是否有效？，而更要問：它的效果有多大？

不幸地，為了評估上述的重要性，我們需要非常大型的研究。1985年，由英國原子能源局所做的調查：低劑量輻射的影響，調查追蹤了39,546工人16年。雖然研究規模很大，但統計信度(?statistical confidence)所產生的侷限卻很大，所以到最後無法得出官方所設定的輻射暴露值是太高，或是比應該有的合理標準低了15倍。

令人沮喪地，正確的政策選擇，依靠的是圖3-1中的哪個模式，但我們必須要承認的是：這麼關鍵問題，通常無法回答。我們必須要學著跟不確定一起生活，包括科學專家或是政策制定者都是如此。不幸地，人類不能忍受這樣的不確定性。

@Needles in haystacks

因職業暴露在vinyl chloride monomer下會導致肝臟的hemangiosarcoma。這個癌症在沒有特殊暴露環境中非常少見，因此讓它們之間的因果關係很容易被發現。但如果hemangiosarcoma是一個很常見的疾病，那麼局勢就很不同了。

假設某一個疾病的背景發生率(background incidence)是1，而暴露在「不常見(uncommon)」但「很危險的(potent)」因子下，它的發生率多了9，那麼總和是10。所以，疾病發生率上升了10倍，那麼一個case-control研究就可以辨認出這個問題。現在，假設因為暴露在因子下的發生率仍然多了9，但背景發生率是50，那麼總和是59，結果相對危險性(relative risk)比1.2還小(59/50=1.18 )。雖然大眾的健康問題仍跟之前一樣，但是在研究下，它就無法被辨認出來(當relative risk<1.5時，不採用)。

假設自來水加氟會讓胃癌發生率增加1%，那麼每年會因此而多死100人。這樣的增加，相對於一個很獨特，因此而導致大量顯著結果的有害物質來說，根本不會被偵測到。我們不擅長於分辨，因此也不擅長與控制一個有害物質會溫和地增加已經存在的麻煩。

除了在分辨上的缺陷外，個人感官評價也有類似的問題。如果一個麻煩是常見的，而且已經在周遭好一段時間，那麼人們通常都會接受，即使它是一個大問題。就好比在路上的車禍死亡數量遠遠超過飛機的意外事故，但是通常只有後者才會引起大眾吸引。人造輻射造成癌症的危險性也被低估(特別是輻射工業)，因為自然環境下的輻射是如此大。這樣不合邏輯。如果我摔斷了腿，我的問題不簡單，因為有上千人有同樣的困擾：問題的大小就是它本身那樣，每一個有害物質都應該從它本身來考量。

#Small but widespread risks: a public health disaster?

上面討論的是一個不常見的暴露所造成的嚴重危險，這裡要談的是相反的狀態：常見但危險度不高的的暴露(危險因子)。

人們準備開車時，從來不會特別憂心，因為在特別日子裡發生車禍機率是微不足道。到底多低的危險可以算是被忽略的呢？這部分似乎是個人感受比統計數字還重要。就比如老煙槍決定戒煙，是周遭有親朋好友死於肺癌。為了要有效，衛教或許需要加強個人感受，而非僅僅傳達一些資訊。

這態度讓我們免於持續焦慮，但同時間也讓我們對經驗的感受優先序位高於理論。但這態度對於衛教而言簡直是個惡夢。因為每天有很多人開車上路，幾乎所有的人也都安全回到家，沒有人會預計在任何特別的時候發生意外。因此，就比較少有個人的感受要對路上的傷亡作負責。

把努力放在高危險族，是我們經常有的反應。譬如酒駕與車禍；高膽固醇與冠狀動脈心臟病，唐氏症和高齡產婦，勞工和他們所接受的多餘輻射量與癌症的關係等等，都是屬於這類的例子。這樣的策略，的確是一項很暢銷的訊息，因為每個人都可以看到這些風險。這樣處理方式，對於它所針對要處理的特定目標大概不會失敗，但是對於它所一般遭遇的問題，可能就會失敗，換句話說，公共衛生問題就起自於小但是卻分佈廣泛的風險(risk)。

@The cholesterol problem

圖3.2的資料來自一個很大的世代研究(Cohort study)，紀錄是來自在Multiple Risk Factor Intervention Trial中361,662位的死亡率(mortality)。圖中顯示三件事。首先，長條圖表示的是在初次檢查時的血清膽固醇分佈，最多的範圍是在5-5.5mmol/l(194-213 mg/dl)。第二，虛線顯示的是隨著膽固醇的值增加，致命心臟病的發生率也隨之提高：在最高點，一個50歲死於心臟病的人可以繼續活著，如果他的膽固醇比較低。這樣的個人風險是不會被認為可忽略的，但令人高興地，這樣的病例盛行率只有2%。

這樣是傳統的或是以個人為中心的流行病學處理方式，但是我們也可以看看把整個族群看做一個整體來處理。六年內死於冠狀動脈心臟病的死亡率約是每千人中有7.3( 7.3 per 1000)。假設全部都是比較低膽固醇的人，那麼死於冠狀動脈心臟病的人就會減少一半。這樣代表：膽固醇是整個人口的問題。我們可以看看這問題是怎麼分佈在全部人口之間，看到每個長條狀圖上面的數子，它代表死於冠狀動脈心臟病的人有多少百分比是來自該膽固醇濃度。這樣一來，問題就有趣多了，大家看看我們最在意的高血膽固醇病患，只佔全部死於冠狀動脈心臟病病人中的8%。對個人來說，他擁有高風險，但幸運的是，這樣的人只佔了相對少數。顯然問題中大部分的病例，都是來自中間值或是略高於中間值的這群人。在這裡，這些人的個人風險是低的，對個人來說，這甚至是可以被忽略的風險(300人中只有1人死亡)，但這群人數眾多，以致於全體說來的結果是很大的。

上面揭示了預防醫學中十分重要的原理：有很大量的人，暴露在小小的低風險裡，可能會產生的病例會比有高風險性的一小群人來的多。換句話說，高危險性策略(high-risk strategy)處理的僅是問題的冰山一角，而在這個膽固醇的例子中，唯有擴大關注的範圍，才能處理這個麻煩。因此，當有大量暴露於風險的狀況存在時(即使這些暴露是屬於低風險)，就需要一個用群體方式來控制(mass measure of control)。這也是說，我們必須找到一種方法來減少很多人的風險，但就個人角度看來，個人多半不會受惠於預防醫學所提供的好處(Prevention paradox)。

但在需要整群人作改變所能得到的集體益處，與很多個人所想的：這樣的益處期望是否可被忽略之間，是有矛盾衝突的(這跟之前提到的可忽略的風險是類似的觀念)。這就好像樂透，或許首獎有巨額獎金，但如果贏得大獎的機率實在太低，那們很多人可能就沒有興趣參加。至於健康大獎，雖然是生與死之間的差別，但如果統計上影響特定個人的機率太小或太遙遠，那麼大多數的人是不想理會的。

@A touch of depression (輕微憂鬱?)

Depression對醫師來說是個「診斷」，而診斷區分了需要治療的不正常者和不需要治療的正常者。

在憂鬱(depression)的研究中，使用了症狀(symptoms)的標準清單來作為分數評比。用這樣的分數，很自然的讓我們認知到這是為了表達個人在一連串連續帶狀中的位置。但精神病學的研究者並不是這麼做，他們比較習慣定義arbitrary score，也就是定義在這個程度以上，就認定為是「需要被治療的病患」；接著他們會報告這些病例的盛行率，但對於這些在被認定為治療病例以下的分數分佈興致缺缺。這限制了我們對於大眾心理健康的認識。

但是也有幾個著名的例外。圖3.3是一個美國的研究(Brenner 1985)。長條柱表達的是在不同分數層級(depreesive items)中的人數。照慣例，有六項症狀或以上者，會被精神科醫師認定為「憂鬱症病例」，但就如同圖3-2的膽固醇一樣，本質上很難在好(well)跟生病(sick)之間作一個很明顯的區分。 

a touch of depression重要嗎？Brenner嘗試探討不同的分數層級和使用社會支持之間的關係來回答。很明顯的，使用社會支持的狀況隨著分數層級的升高而增加。這也表示：即使只有兩項項目(depressive items)的人在功能性上也比只有一項項目的差，雖然他們距離所謂的「憂鬱症病例」還有段距離。圖3.2顯示：一個風險(cholesterol)的範圍也適用於健康範圍：很健康比一般平均健康來的更好。

回到圖3.3來看。這些不同層級的人對於社區來說也什麼影響呢？看看長條圖上的數字，它代表的是各層級中，在失能(depression-related disability)中所佔的比例。在很明顯失能的層級裡(6+：有六項以上項目,所謂的病例)，只佔了全部的約四分之一(24%)，然而大部分都是來自中間的層級，甚至三分之一(16%+18%=34%)的是來自只有一項或兩項項目的人。只有一點點憂鬱(a touch of depression)對個人來說，或許只是一點點令人不舒服的消息，但對整個社群來說卻是很大的負擔。預防如果要做的有效，就必須注重所有層級的分佈(whole range of the problem)。

#Conclusions

劑量效應關係(dose-effect relationship)對於預防策略有兩個相關的議題。在有高個人風險的族群裡，到底有多少不健康的負擔在其中？是否有任何的暴露閥值(exposure threshold)，而讓在其標準以下的風險可以被忽略呢？

當我們看看所有的全面分佈後，通常可以發現在暴露和結果間(cause and effect)存在一種分等級的的門檻關係(graded threshold-free realtion)，而我們也常發現大部分的不健康是來自那些具有眾多人數但暴露於既低而又不明顯的危險因子中，而只有少數來自少眾但暴露於明顯的高危險因子。這樣的現實，限制了高危險性策略(high-risk approach)的效果。

事實上，研究或許不能告訴我們是否有閥值的存在，或不能告訴我們在減少普遍的低風險暴露後，可以獲得多少好處。雖然預防醫學應該盡可能的科學，我們還是必須學著跟不確定性一起生活。大部分的健康政策決定都是暫時性的，而他們應該要受到經驗和新看法的檢視和管制。

尋找解決問題的人，都喜歡可以看到二分的狀態(對和錯；生病和健康..)，但這之間其實還有很多不確定的地方。

#Sick individuals
關心生病的個體，對於預防醫學來說很具吸引力。但是少數生病個體的是相對於多數是正常的人來定義的，而傳統醫學診斷原則，是把人分為「有疾病的」和「沒有疾病的」。譬如一個腹痛的病人來診間，醫師就會想到各式各樣的鑑別診斷，譬如潰瘍，胃癌，膽結石等等)，而結局不是「yes」，或是「no」，換句話說，就是有疾病或沒有疾病。

因此，疾病的簡單模型，也就延續了上述的醫學思考—有或沒有。但是在1954年，Gerorge Pickering提出了一個論述：他認為在健康(health)和疾病(disease)的清楚分野是醫學定義的(medical artefact)，而非其本質。(nature)。他堅稱高血壓並不存在可以分辨的本質(distinguishable entity)。最後，他確立了血壓是不同程度的從低到高的分佈。雖然如此，這還是不能改變醫學本來的信念：有或沒有。

Pickering寫下一段我覺得很不錯的話：原發性高血壓(Essential hypertension)這個疾病在醫學中還沒有被認為是「量性」而非「質性」的缺陷。這樣的觀念對醫師來說很困難，因為這遠離了正常的二分法。醫學目前為止，只能數到二，但無法繼續數上去。(1968 )

 @A continuum of disease severity
  自從John Snow利用數個案(case)的方式調查霍亂後，大部分的流行病學調查都是以數個案(counting of cases)最為基礎，當然這也相對以疾病可以清楚的被定義，清楚的跟正常區分開來論述的。

  弔詭的，現今流行病學卻反覆的證明：事實上，疾病幾乎都是量性(quantitative)的，而非是定性(qualitaitve)的現象，因此，疾病沒有自然定義(Natural definitions)。譬如，感染性疾病可以從明顯的臨床病例到僅能用實驗室檢查證明的無症狀感染。又譬如臨床認為的癌症，其實是一連串的變化，從細胞不正常(metaplasia)，癌前病變(dysplasia)，原位癌(in situ)和局部侵犯性病變(locally invasive disease)。甚至是懷孕也不是被自然定義的，它是一連串從精子卵子相遇，到實驗室可檢驗出的懷孕，然後超音波可見的胎兒等等過程，想想看一個問題，什麼時候開始算是一個新生命，你就知道這真的很難回答。

  老年痴呆(Senile dementia)被認為是另外一個獨立的系統，很多研究很想找出它的原因。但是流行病學的調查，發現：我們不是要問這個人有沒有這個疾病，而應該要問他有這個症狀(或疾病)有多嚴重？

  總而言之，這些一大堆研究，告訴我們的是：疾病是一個連續的過程(嚴重程度)，而不是一分為二的二分法。只有很罕見的疾病是例外，主要侷限在一些具高穿透力遺傳性質的單基因疾病(a single dominant gene with high penetrance)。例如，achondroplastic dwarf。但是別忘了，即使是單基因疾病，這個基因的生物表現，也有可能受到其它基因的調控，而導致個體的臨床症狀不同(genotype相同，但是phenotype不同)，譬如Wilson's disease就是一例。

 @Case definitions
  在臨床診斷上，也是二分法的(dichotomous)：病人不是住院，不然就是回家；不是要開刀，不然就是不開刀；要給全劑量的藥物或是不給全劑量。一個明確的臨床決定，是以一個明確的診斷最為前提的。

  但這樣就很矛盾，疾病是以一個連續的過程(continuum of severity)，但是處置它的卻需要一個非常明確，但不含糊的方式。在處置的策略上，需要是或不是的回答，來決定是否治療、開刀、和出院。因此，這樣的臨床決定揭示的是：我們稱為的「診斷」，處理的不是疾病本身(disease entity)，而是一種「需要被治療(a case for treatment)」的診斷過程。例如，被精神科醫師診斷為憂鬱的個案(case of depression)，指的是接受抗憂鬱治療的個案(cases for antidepression treatment)，而真正的憂鬱(depression)，是不同的過程(嚴重程度;continuum of severity)，而且大多數的人從未看過精神科醫師。

所以啦！既然疾病也這麼多不同的程度，如果我們只把預防醫學著重在減少需要醫療照顧的病患，那麼也太侷限了。改善一個國家的健康，看診次數、住院次數、和死亡率的統計的確是預防醫學是否成功的重要指標，但是這卻不足以揭示仍然有很多不健康的人，正受著大量但較不明顯的危害，而他們從來沒有看過醫師。

  預防醫學要關心的是疾病的整個範圍(所有嚴重程度)和不健康，這些也都是每個民眾所關心的。畢竟醫師對於死亡和急性病有優先選擇的傾向。

#A continuum of risk
  現在的政策是建議收縮壓>100mmHg要接受藥物治療，雖然這樣的政策阻止了很多的腦中風，但另外一方面，這也讓大家有錯誤的印象：不屬於這個高危險的一份子，是因為他們是「正常」的。他們忘記了血壓是一連串的不同程度分佈，所以也有相對的一連串風險分佈(a continuum of risk)存在。

  @The prevention paradox
   預防醫學很諷刺的是：很多人必須謹慎注意，為了是要阻止那麼一點點的疾病。即使在50年前，白喉還很猖獗的時代，數百名(Several hundreds)的孩子還是需要接受疫苗，為了是要阻止其中一人的喪生，只因為我們不知道哪一個小孩會因此而死亡。

   預防醫學似是而非(The prevention paradox)的就是：為一個社區帶來大量好處的預防規模，對於在其中的每個個人只提供了一點點好處。(A preventiv measure that brings large benefits to the community offers little to each participating individual)。

   這樣似是而非的理論揭示著：一個好的衛教(health education)成果，是不可能一個較好的健康前景為題而達成的。譬如，不論一個中年的吸煙者不論是否放棄吸煙，只有小於10%的人可以在多活20年。又譬如，減去多餘的體重，做規律的運動等只會對個人的健康有些些微的差別，甚至只有在僅僅未來幾年內。一般說來，人們只會被看得見的，可能的，迅速的益處所吸引。

   令人開心的是，以上的狀況必不是說衛教完全沒有任何機會，它的機會靠的不是一個比較健康的希望，而是它的吸引力。反煙活動在大眾裡，已達成了很大的改變，在幾年前還被認為是正常的抽煙，現在已經被很多人所否認，甚至包括原來的隱君子。讓隱君子戒煙成功的理由，主有是因為這樣的行動可以受到社會認可(social approval)和自尊(self-esteem)的讚賞。

  @Mass measures and individual mesures
   有些預防方法，在本質上只能大規模的施行。例如水裡加氟，或是法律規定的空氣污染，和大眾媒體傳播的衛教。相反的，當這些預防方法，運用在個人層次時，只有一小群少數人可以獲得益處。

   為了尋找更有效率的預防策略導致了「高危險性策略(high-risk strategy)」的產生。這樣的策略，著重在那些被判定最有可能發展成疾病的一群人身上。

   高危險性策略，從大部分被認為是正常，不需要注意的正常人中，區分出一群具有特別問題的少數人。關心這群人的福祉固然重要，但是把關心群眾的健康作為整體來看，卻指引我們到不同的方向。我們必須考慮到；有一大群人處在小危險性的範圍裡，而這群人在高危險策略中，是被認為「正常」的。這樣的結果是，即使沒有人有高危險性，但全體人口中卻還是有很多的病人(cases)。所以，「群眾策略(Population strategy)」對於預防醫學來說是需要的，當危險因子廣泛的散佈在整個人口裡的時候。

#A unified approach to prevention
   高危險性策略和臨床上，都傾向將注意力放在大量的疾病和危險因子上，想去瞭解並控制他們，彷彿他們就是全部的問題，但卻未能認知到它們與所有人口的關連性。不過相反來說，公共衛生(public health)或是環境論者所採取的方式，也常常被醫學或是醫師所懷疑，所以通常被孤立在主流醫學之外。

   接下來，作者會證明高危險性策略的侷限。最後，作者會證明預防醫學需要側重群眾策略，並結合高危險性策略並行的方式來執行。

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