這是一份融合演講者口述內容與簡報詳細數據的完整演講逐字文稿。內容以演講者的敘述邏輯為主軸，並將簡報中未被口頭提及但具補充價值的數據、圖表細節、文獻引用與引言，以底線標示無縫融入脈絡中，提供最高資訊密度的閱讀體驗。
性別（Sex）與社會性別（Gender）的差異
雖然之前的講者已經涵蓋過這個概念，但必須明確指出，性別（Sex）與社會性別（Gender）是截然不同的兩個概念。性別（Sex）指的是生物學上的因素，而社會性別（Gender）則是指社會建構的角色、行為與認同。
在文獻回顧的過程中，我原先就知道這兩個詞彙常被交替使用是個問題，但直到我為了這場演講進行深入研究時，才真正意識到這個問題有多麼嚴重。這種混用使得我們在解讀文獻時，極難釐清究竟是生物學因素（如荷爾蒙），還是社會行為因素在產生影響。在接下來的演講中，我會盡可能在可以區分的情況下精確使用這些詞彙，但文獻本身的限制確實讓這件事充滿挑戰。
停經的定義、時程與第一型糖尿病的關聯
首先，我們來談談停經（Menopause）。停經的定義是由於卵巢儲備功能耗竭，導致月經永久停止，並伴隨內源性雌激素（Estrogen）製造的顯著下降。在臨床上，這是一個回溯性的診斷，必須在連續 12 個月無月經（Amenorrhea）後才能確診。
雖然我們通常認為停經的年齡大約落在 48 到 52 歲之間，但實際上個體差異非常大。綜合各項研究來看，患有第一型糖尿病（T1D）的女性似乎會經歷較早的停經，但目前的證據其實是混合且不一致的。 **根據文獻（如 Nelson, H. 與 Courtney A. 等人的回顧），**看來導致過早停經的最大風險因子，是「在非常年輕時就被診斷出糖尿病」以及「伴隨有微血管併發症（Microvascular complications）」。然而，不同研究對於這些年齡閾值和併發症的測量方式大相徑庭，這也增加了數據解讀的難度。
停經過渡期（The Menopause Transition）
停經的定義聽起來很明確乾脆，但現實中，停經是一個漫長的過渡期。這裡有一個被稱為 STRAW 系統的分期標準，精確地列出了女性生殖生命週期的各個階段。
STRAW 系統將生命週期分為生育期（Reproductive）、停經過渡期（Menopausal transition）與停經後期（Postmenopause）。其中，階段 -2（早期）與 -1（晚期）被特別定義為「停經周邊期（Perimenopause）」。這個過渡期最終會走向一個關鍵標記，即「最後一次月經（Final menstrual period, FMP）」，發生在階段 -1 與 +1 之間。
在這裡，我們將重點放在這個位於中間階段的「停經過渡期」。這個過渡期的特徵包含：
第一型糖尿病女性在停經期的獨特挑戰與現有證據的匱乏
在第一型糖尿病的背景下，停經本身就已經是一個充滿荷爾蒙、代謝與心理社會變化的複雜時期，而這些女性更面臨著獨特的挑戰。最近有一篇敘述性回顧（Narrative review）發表了一張圖表，試圖列出第一型糖尿病女性在停經期所面臨的全方位挑戰。
這篇回顧文獻最核心的結論（TLDR）就是：我們目前極度缺乏指導最佳停經管理的臨床證據，這也是我認為的第二大挑戰。事實上，我可以把目前關於第一型糖尿病女性停經的所有實證數據，全部塞進一張投影片裡，這足以突顯在這個特定族群、特定時期，我們所擁有的專門研究是多麼地稀少。
以下是該回顧文獻（Courtney A. and Owens L., 2025）整理的關鍵證據總結：
荷爾蒙變化對血糖管理的影響
在停經期間，荷爾蒙會發生劇烈變化。從早先的演講我們知道，雌激素可以改善胰島素敏感性，而黃體素（Progesterone）通常會導致胰島素阻抗。對於多數第一型糖尿病女性來說，她們通常能經歷並預測這些荷爾蒙週期對胰島素需求的規律變化。
但停經期的挑戰在於，雌激素和黃體素的濃度雖然在改變，卻沒有那種清晰的規律模式。這導致了血糖數值變得極度不穩定且難以預測。此外，雌激素濃度的下降更是直接促成了胰島素阻抗。即使在沒有糖尿病的族群中，停經過渡期也被證實與較高的空腹血糖、較高的空腹胰島素濃度以及更大的血糖變異度有關。可想而知，這對那些必須自行管理第一型糖尿病的人來說，是多麼巨大的困難。
目前關於這些血糖挑戰的自我報告數據非常有限：
這項調查還收集了其他重要數據。當被問及：「與最後一次月經前相比，您的血糖起伏如何？」許多的女性落在了「更多」或「多很多」的回應類別。同樣地，關於「胰島素使用量的波動」，許多女性也表示「更多」或「多很多」；對於「糖化血色素（A1C）的表現」，許多女性也表示數值「變得更高」。
另外有一個非常值得一提的旁註：在這項調查中，許多女性表示她們非常希望事前能被告知停經對糖尿病管理的影響，而不是讓她們覺得「是我自己沒把糖尿病管好」。有一段引言是這樣說的：「在停經期間，我的血糖簡直是一團糟。從來沒有人把這兩件事連結在一起。」對於那些長久以來都能有效管理血糖的人來說，當她們突然發現自己無法再像過去那樣控制糖尿病，又得不到任何支持與解釋時，那種深深的「失敗感」是非常強烈的。
症狀重疊：熱潮紅還是低血糖？
停經的另一個巨大挑戰是，血管舒縮症狀（如熱潮紅）與低血糖的症狀高度重疊。在上述的英國調查中，大約 62% 的女性表示，她們非常難以分辨自己當下經歷的究竟是停經的症狀，還是低血糖。
這聽起來可能有些不可思議，分辨低血糖和熱潮紅有這麼難嗎？但當你考慮到這些與糖尿病共存了幾十年的病患，她們對這些症狀已經有極為豐富的經驗，卻依然感到困惑時，我就會非常嚴肅地看待這個問題。這真的變成了一個「第22條軍規（Catch-22，進退維谷的困境）」：部分女性表示，當她們把停經症狀誤判並當作低血糖來治療（進食）時，導致了血糖控制的惡化；但反過來說，如果因為害怕誤判而不敢處理，又會引發極大的焦慮，擔心自己錯過了真正的低血糖。
臨床溝通與實務指引的缺乏
第三個挑戰在於臨床討論的匱乏。多數女性非常擔心停經會如何影響她們的糖尿病（反之亦然），但在那個樣本中，只有大約四分之一的人表示曾在門診中接受過相關衛教或與醫師討論過此事。（請記住，在同一個樣本中，有超過四分之三的人表示停經已經對她們造成了實質影響。）
女性患者分享了她們的挫折感：她們的胰島素需求不斷改變，卻得不到任何專業建議。我認為，這反映出醫療人員手邊根本缺乏專為第一型糖尿病女性量身打造的臨床指引。我們確實有一些「實務管理考量」，但如果你仔細看，這些建議並沒有針對第一型糖尿病的特異性。事實上，我們目前的臨床建議，基本上都是從第二型糖尿病或甚至非糖尿病族群的數據中推斷出來的。
在目前的實務管理考量（Courtney A. 等人總結）中，我們只能給出以下建議與證據缺口：
關於荷爾蒙替代療法（HRT）的數據局限
那關於荷爾蒙替代療法呢？最近有一篇針對第一型與第二型糖尿病女性使用停經後荷爾蒙療法的系統性回顧與統合分析。這項研究納入了 19 項隨機對照試驗（RCT），總共有 1,412 名參與者。
但問題在於，這其中只有 4.0% 的人患有第一型糖尿病。**研究結果顯示，對於第二型糖尿病女性，短期使用 HRT（單獨雌激素或雌激素加黃體素）能顯著降低空腹血糖（-1.15 mmol/L）與 HbA1c（-0.56%）。**正如您所預料的，由於數據極度不足（Insufficient data），研究者無法針對第一型糖尿病的 HRT 效果得出任何結論，這仍需要更多的研究。
綜合上述，我們在這個領域的文獻中存在巨大的缺口：
第一型糖尿病女性的心血管疾病（CVD）負擔
接下來，我要轉換話題，談談心血管疾病（CVD）。
我們已經知道，心血管疾病是第一型糖尿病患者的首要死因。整體而言，T1D 患者罹患 CVD 的機率是一般人的 10 倍，死於 CVD 的機率是 2 倍。但最值得注意的是：在第一型糖尿病的背景下，女性性別帶來的「心血管保護效應」似乎被完全消除了。
要注意，這是一個相對風險（Relative risk，即女性相對於男性的比較）。但即使看絕對發生率（Absolute risk），數據也非常驚人：到了中年，T1D 女性的心血管疾病發生率與 T1D 男性相似；而在成年晚期，女性的事件負擔甚至可能更高。這已經在多個大型世代研究中被證實，包含了 EDIC 世代研究、匹茲堡糖尿病併發症流行病學研究，以及 EURODIAB 前瞻性併發症研究。此外，雖然 2014 年 AHA/ADA 的聲明現在看來有些過時，但當時就已經指出，T1D 女性的心血管死亡相對風險大約是男性的 3 倍之多。
心血管疾病有多種不同的類型。**根據 SIDIAP 世代研究（涵蓋 14,156 名 T1D 患者與逾百萬名對照組）的數據顯示，**女性在許多心血管疾病上的風險都更高。其中，冠狀動脈疾病（Coronary artery disease, CAD）是 T1D 中最盛行的心血管疾病，而統合分析發現，T1D 女性罹患 CAD 的超額風險比 T1D 男性高出 2.5 倍。**以男女相對風險比（RR Ratio）來看，冠狀動脈疾病為 1.94 (p<0.001)；周邊動脈疾病為 1.27 (p<0.001)；動脈硬化心血管疾病 (ASCVD) 為 1.30 (p<0.001)；心臟衰竭為 1.16 (p=0.033)；全因死亡率為 1.17 (p=0.072)。**這在機制上是說得通的，因為我們有研究顯示，T1D 女性在生命早期就會出現較高的冠狀動脈鈣化（這是冠狀動脈粥狀硬化和未來心血管事件的預測指標）。
心血管疾病的風險因子與性別差異
是什麼導致了這些風險？有一篇敘述性回顧中有一張非常棒的圖表，它將風險因子劃分為三個不同的區塊：
你可以看到，這是一個非常複雜的網絡，有許多不同的組件在共同決定長期的風險。
另一個有趣的觀點是，不同風險因子在不同性別上的影響力可能有所差異。在 EDIC 世代研究（N=1441）中，我們發現 T1D 女性的心血管代謝風險輪廓其實是相對「良好」的（她們的 BMI 較低、腰圍較小、收縮壓/舒張壓較低、三酸甘油酯較低、高密度脂蛋白 HDL 較高，且低密度脂蛋白 LDL 與男性相似）。然而，當你觀察她們的任何 CVD 發生率以及主要心血管不良事件（MACE）時，**透過 Kaplan-Meier 累積發生率曲線可以清楚看到，雖然在前 20 年男女曲線相似，但隨著時間推移，**女性的 CVD 事件發生率與男性是不相上下的。
作者對此的解釋是：心血管代謝風險因子在女性糖尿病患者身上，可能造成了比男性「更大的臨床衝擊」。另一種解釋方式則是：我們熟知的傳統風險因子，根本不足以完全解釋為什麼在第一型糖尿病中，女性會失去原本應有的心血管保護效應。
其他潛在貢獻因子與文獻缺口
其他潛在的貢獻因子非常多，範圍從生物學上的差異到臨床處方模式的差異都有。
這裡同樣存在許多文獻缺口：這些過高 CVD 風險的驅動因素（特別聚焦於停經與荷爾蒙機制）究竟是什麼？我們需要**收集高維度、縱向的數據來釐清傳統與非傳統（如發炎指標、內皮細胞指標）風險因子；**我們需要隨機對照試驗（RCT）**來評估輔助療法與 HRT 在降低中老年女性 CVD 風險的效益；**最終，我們也需要介入措施，以確保不同性別在獲得心血管保護藥物處方和照護品質參數上的公平性。
隨年齡增長的心理社會挑戰：糖尿病困擾（Diabetes Distress）
我最後要談的挑戰，是隨著年紀增長，第一型糖尿病患者在自我管理與行為上發生的多種與性別/社會性別相關的改變。我們知道，T1D 的管理絕對不只有控制血糖而已，許多心理與社會因素也會隨著生命歷程而改變。我要特別強調兩項研究。
第一項是我團隊進行的研究，探討的是「糖尿病困擾（Diabetes Distress）」，也就是與糖尿病共存所帶來的情緒負擔與擔憂。我們針對 T1D Exchange 註冊表和線上社群發送了電子問卷，包含 337 位 65 歲以上的成年人（平均年齡 70.7 歲），並使用了第一型糖尿病困擾評估系統（平均分數 ≥ 2.0 即具臨床顯著意義）。
在我們的多變量模型中，「身為女性」與整體困擾程度顯著相關（Beta 係數達統計顯著，p < 0.0001），女性明顯有更高的機率出現偏高的糖尿病困擾分數。其他顯著正相關的因子包含 HbA1c 與急診就診次數；而疾病持續時間則呈現負相關。
當我們進一步觀察該評估工具所捕捉到的不同困擾來源時（共 11 個類別），我們發現：女性在幾乎所有的困擾來源上，其平均分數都高於男性。對女性而言，最主要的困擾來源是併發症困擾（Complications）、財務困擾（Financial）以及管理困擾（Management），**這幾項的平均分數都逼近或超過 2.0 的臨床顯著閾值；**相對地，對 T1D 男性來說，唯一較高的分數僅來自於「對併發症的擔憂（Worries about complications）」，而男性在「負擔（Burden）」這個項目上僅略高於女性。
我無法確定這究竟反映了特定年齡或性別在困擾感受上的真實差異，還是只是在「報告/表達困擾」的傾向上有所不同。但另一個有趣的發現是，在這個高齡族群中，具有「臨床顯著意義」困擾的盛行率，其實比年輕族群來得低，而且糖尿病困擾與糖尿病罹病時間呈現負相關。
飲食失調與營養考量
我們也研究了高齡 T1D 女性的飲食失調（Disordered eating behaviors and attitudes）問題。我們在北卡羅來納大學（UNC）醫療系統進行了一項問卷調查，使用了 DEPS-R（一項經過驗證的 16 題工具，總分 0-80，大於 20 為切點）。該研究納入 77 位高齡成人，平均年齡 71.3 歲，HbA1c 6.83，BMI 27.3，T1D 罹病時間高達 33.5 年。
我們發現，65 歲以上的女性在 DEPS-R 的得分高於 65 歲以上的男性。**（分佈密度圖顯示，女性的平均 DEPS-R 分數為 12.6，男性為 10.3）。**但再次強調，這個年齡層的分數仍然低於年輕族群，且很少有受訪者承認有嚴重的極端行為（如故意不打胰島素來催吐/減重）。
儘管極端行為較少，但我們清楚知道，高齡 T1D 女性會報告更細微、更複雜的飲食與營養擔憂。在 T1D Exchange 的一項開放性問卷調查中，納入了 345 位高齡成人（平均 70.7 歲，62.9% 為女性），其中高達 75.1% 的人罹患糖尿病已超過 30 年。
對我們來說，一個突出的主要擔憂是：「該如何隨著老化與停經來調整飲食？」這聽起來就像病患在說：
照護伴侶動態與社會支持的減少
隨著年紀增長，其他的改變也在發生，包含必須比過去更依賴照護伴侶。這是我一項質性研究中的引言，有位病患說：「我的支持系統就是我自己。我結婚了，結了 47 年。但我丈夫唯一知道要做的，就是如果他看到我流汗，或者我在床上開始行為怪異發抖時，去幫我拿杯果汁。」我們在高齡族群中非常常聽到這類心聲。
另一項質性研究調查了高齡夫妻（包含 T1D 患者與其照護伴侶，包含 26 對伴侶共 52 人，平均年齡 69 歲），他們發現了相當明顯的性別差異：與男性 T1D 患者相比，女性 T1D 患者從配偶那裡得到的支持較少。 男性配偶比較多參與糖尿病科技儀器的支援，但在準備餐點上投入的男性卻少得多。值得注意的是，在這項研究中，女性 T1D 患者及其配偶都同時面臨著健康問題，因此他們報告了更多的「相互獨立性（Inter-independence）」，我認為這是一個非常需要關注的動態關係。
許多這個年齡層的女性也正經歷著社會支持的減少。我們擁有許多數據顯示，當曾經扮演支持角色的配偶過世後，她們的生活、飲食和糖尿病管理會發生多麼巨大的改變。
最後，我們聽到了對「可及的同儕支持」的明確需求。當我們問：「在飲食和管理糖尿病方面，您或其他第一型糖尿病的高齡患者會希望在哪裡獲得更多支持？」我們聽到的答案是： 「一個由高齡 T1D 患者組成的線上與實體群組，特別是針對女性。」（67 歲，T1D 罹病 34 年）
我們必須認知到：「（糖尿病）就像是在坐雲霄飛車，它不是一條筆直的高速公路。你環境中的事物、生活與家庭中發生的事情，都會影響慢性病，影響你的狀況以及疾病進程本身。我認為，幫助你應對的方法，會和導致你出現問題的原因一樣多樣化。你現在管理糖尿病和生活所需要的應對技巧，和五年後你所需要的，絕對是不一樣的。」
我之所以用這段來自高齡 T1D 女性的質性研究引言作為總結，是因為我認為這是最好的行動呼籲（Call to action）。它突顯出，考量到患者生活中發生了這麼多的改變，我們不能僅僅依賴現有的介入措施、衛教模式，甚至是現有的科技產品來服務這個高齡族群。
未來研究缺口與新興理論框架
總結我們目前在文獻上的缺口：
今天還有許多我沒有提到的其他挑戰，但它們極可能都與上述議題息息相關，包括：骨骼脆弱（Skeletal fragility）、衰弱症（Frailty）、低血糖（Hypoglycemia）、認知健康（Cognitive Health）以及孤獨感（Loneliness）。
在我看來，我們有機會透過引入一些新興的理論框架，將這些複雜的議題整合起來，以指導未來的科學研究：
現在，我想我們可以一起進入問答時間。
問答時間 (Q&A Session)
主持人：非常感謝您精彩的演講。我想請所有的講者來到講台前。我們有四分鐘的時間可以進行問答，所以我們的節奏要快一點。我們有一些已經提交的問題，如果您現場有問題，請走到麥克風前，介紹您自己，然後向我們的講者提問。我們就從一個線上的問題開始吧。
問題一（針對 IDANET 試驗與月經週期）： 雖然 IDANET 研究沒有提供月經週期的數據，但難道我們不能從連續血糖監測（CGM）的數據中看出週期的變化嗎？
回答： 這個想法是正確的。問題在於我們進行這項研究的時間非常短。在那段時間內，我們的受試者並沒有來月經。這就是為什麼研究時間只有大約五天到一個星期。這讓事情變得有些複雜，如果你沒有足夠數量經歷生理期的受試者，這就是個問題。除此之外，我們當時實際上並沒有記錄她們是否正處於生理期。請繼續下一題。
問題二（來自 Dawn Adams，DDOC 與 Menopause Mythers 管理員）： 你好，我是 Dawn Adams，也是一個專為各種糖尿病女性設立的全球支持群組「Menopause Mythers」的管理員之一。我想問的是，研究團隊是否有意願使用在「Open Humans」這類開放原始碼資料集中的數據？在柏林的 ATTD 閉幕式上曾提到，他們利用開源資料集展示了男性與女性在 HbA1c 上的顯著差異。使用開源資料集的女性擁有較高的 HbA1c 以及增加的血糖變異度。今天發表的許多研究雖然包含了一些非常有趣的發現，但很多都是出於自我選擇（Self-selecting）的樣本，或是因為參與人數有限而未達統計顯著性。所以我想問，是否有計劃使用這些在傳統研究環境之外所提交的數據？
回答： 有人想回答嗎？我可以告訴你，在 Type 1 Diabetes Exchange（以前稱為 DAAT 資料庫）中，我們擁有相關數據，而且我們也發現了相似的結果。不過我確信，或許 Martina，你們正在處理真實世界數據（Real world data）？ Martina 補充：是的。關於 TIME 研究，科羅拉多大學的 Janet Snell-Bergen 也在進行一項非常相似的研究。因此，我們在研究流程（Protocol）上做了一些對齊，未來我們將能夠把這些真實世界數據匯總在一起使用。
問題三（來自 Mary Murphy，阿爾斯特大學電腦科學家暨 T1D 患者）： 你好，我是 Mary Murphy。這個問題想請教 Fabris 博士。關於合成數據（Synthetic data），您預期在接下來的試驗中會看到什麼？或者說，您「不希望」看到什麼？因為這一切太複雜了，而合成數據無法捕捉到所有的變數。
回答 (Dr. Fabris)： 是的，感謝您的提問。在回答時，我也會一併回答觀眾提出的另一個關於 Cycle AAD 演算法的問題：「調整這種演算法以適應商業系統的障礙是什麼？」以及「我們是否打算將身體活動（Physical activity）特徵化？」
關於 Cycle AAD 試驗，我們將首先從患有第一型糖尿病的女性青少年與成人收集數據，這些參與者是「儘管已經使用了自動胰島素給藥（AAD）系統，仍會報告出現與月經週期相關的血糖失調」。因此，我們鎖定的目標族群是那些已經告訴我們「她們很難達到穩定血糖控制」的女性。
我們將會收集兩個月的數據，這與我剛才展示的電腦模擬（In silico）研究非常相似。我們將基於這些數據建立數位雙生（Digital twin），優化治療設定檔，然後我們會在接下來的兩個月經週期中前瞻性地應用這些設定。這是介入組的做法；對照組則會在整個過程中維持常規治療。
我們沒有特別針對「身體活動」進行控制。我們只會要求研究參與者過她們正常的日子。因此，如果她們有一個顯著的身體活動模式（例如，作為一種處理黃體期高血糖的策略而進行運動），這些都會被我們的數位雙生模型所嵌入並捕捉，進而影響胰島素治療的調整方式。
至於對結果的期望：電腦模擬研究總是呈現「最佳情況（Best case scenario）」，儘管我們試圖以合理的方式將月經週期的變異性納入其中。事實上，我們在模擬器中加入的變異數據是基於真實資料的——那是 Sangiuise 教授針對 15 位第一型糖尿病成年女性所進行的胰島素作用鉗夾（Insulin action clamps）實驗數據，在月經週期中進行了兩次（一次在濾泡期，一次在黃體期）。評估胰島素敏感性，沒有比鉗夾實驗更精確的方法了。我們提取了這些數據，將其建模放入模擬器中，結果我們能在模擬中重現鉗夾實驗得到的精確結果。
儘管如此，模擬環境確實更容易控制。模型本身是穩定的