สีอึลูก บอกอะไรได้บ้าง

สีอึลูก บอกอะไรได้บ้าง
31
ก.ค.

ลูกอึไม่ออก ฉี่น้อย สีอึ สีฉี่ เป็นเรื่องที่แม่มือใหม่ได้ลุ้นกันทุกวัน วันไหนอึดีฉี่ดี ลูกสบายท้องแม่สบายใจ วันไหนมีปัญหาพาลเครียดกันตั้งแต่แม่ยันคุณหมอ  อย่างไรก็ตาม เรามีวิธีสังเกตอุจจาระของลูกน้อยมาฝากค่ะ เพราะเป็นเรื่องเหม็นๆ ที่คุณแม่ต้องสนใจนะ มันบ่งบอกถึงสุขภาพลูกน้อยดีหรือไม่ดีได้

สีอึ ของลูกน้อย

  • สีเขียวเข้มแกมดำ
    สีอึในช่วง 2-3 วันหลังคลอด เป็นก้อนเหนียวๆ เรียกว่าขี้เทา เป็นอึของทารกที่ค้างอยู่ในลำไส้ตั้งแต่อยู่ในท้องแม่
  • สีเขียวปนเหลือง
    สีอึในช่วงสัปดาห์แรก ระบบย่อยเริ่มทำงาน อึของลูกจึงเริ่มเปลี่ยนสี แต่อาจยังมีสีของขี้เทาปนออกมาอยู่บ้าง
  • สีเหลืองทอง
    สีอึปกติของทารกที่กินนมแม่ เนื้อเหลว นุ่มเนียน กลิ่นไม่ค่อยฉุน ปริมาณมาก และถ่ายบ่อยกว่า
  • สีน้ำตาล
    สีอึปกติของทารกที่กินนมผสม เนื้อแข็งเป็นก้อน กลิ่นค่อนข้างฉุน
  • สีเหลืองอมส้ม/แดง
    อาจมาจากลูกท้องผูกจึงมีเลือดปนออกมาด้วย หรือลูกกินนมแม่ไม่เกลี้ยงเต้า จึงได้รับแต่นมส่วนหน้า
  • สีเขียวเข้ม
    ถือเป็นสีอึปกติ แต่ถ้าลูกถ่ายออกมาน้อย และเป็นสีเขียวติดต่อกัน อาจมาจากลูกได้รับนมน้อยเกินไป
  • สีดำ
    หากไม่ใช่ช่วง 2-3 วันแรก ถือเป็นสีอึที่ผิดปกติ แสดงว่าเบบี๋ของแม่ๆ อาจมีปัญหาระบบทางเดินอาหารจึงมีเลือดออกที่ปนออกมาด้วย
  • สีขาว
    ถือเป็นสีที่ไม่ปกติ แสดงว่าระบบย่อยทำงานได้ไม่ดี ต้องรีบไปพบแพทย์

.

วิธีสังเกตอึลูกน้อย ที่บ่งบอกสุขภาพดีหรือไม่ 

  • เนื้อไม่แข็งและไม่เหลวเป็นน้ำ
  • กลิ่นไม่เหม็นหรือฉุนรุนแรง
  • ถ่ายได้ปกติและน้ำหนักขึ้นตามเกณฑ์

ฉี่ของลูกน้อยที่เป็นปกติ 

  • สี : เหลืองใส ไม่มีตะกอน
  • กลิ่น : มีกลิ่นอ่อนๆ ไม่ฉุนรุนแรง
  • ความถี่ : ทารกแรกคลอดจะฉี่บ่อยทุกชั่วโมง เกิดจากกระเพาะปัสสาวะเล็ก

หากหลายชั่วโมงแล้วลูกไม่ฉี่แสดงว่า ผิดปกติให้ปรึกษาคุณหมอ

Reference

  1. “A Survey of Deep Learning Techniques for Autonomous Driving” by Md. Zahangir Alom, Tarek M. Taha, Chris Yakopcic, Stefan Westberg, P.K. Chowdhury, and Mahmudul Hasan, published in 2019. URL: https://arxiv.org/abs/1912.09721
  2. “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” by Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, and Kristina Toutanova, published in 2018. URL: https://arxiv.org/abs/1810.04805
  3. “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks” by Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton, published in 2012. URL: https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
  4. “DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification” by Yaniv Taigman, Ming Yang, Marc’Aurelio Ranzato, and Lior Wolf, published in 2014. URL: https://www.cs.toronto.edu/~ranzato/publications/taigman_cvpr14.pdf
  5. “Playing Atari with Deep Reinforcement Learning” by Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves, Ioannis Antonoglou, Daan Wierstra, and Martin Riedmiller, published in 2013. URL: https://arxiv.org/abs/1312.5602